Analista de bussines intelligence

Descripción del cargo

Nos encontramos en la búsqueda de un(a) Analista de Inteligencia de Negocios (BI), quien será el/la responsable de habilitar una cultura basada en datos, transformando información en insights estratégicos que soporten el crecimiento del negocio, la rentabilidad y la excelencia operativa. A través de analítica avanzada, gobernanza de indicadores, automatización de reportes y herramientas para la toma de decisiones, este rol actuará cómo socio estratégico del área de ventas, Revenue Management, finanzas y equipos de liderazgo.

Requerimientos:
Formación: Profesional en Ingeniería industrial, administración de empresas, finanzas, economía o afines. Ideal con especializacion en Data Analytics o similares.
Experiencia: 3 a 5 años en procesos de business intelligence, en análisis de datos de negocio, manejo de modelos predictivos y prescriptivos en roles de estrategias comerciales.
conocimiento en indicadores comerciales, desarrollo de estrategias de ventas, manejo de datos financiera, Operador Office (Ej. word, excel, power point): Avanzado; Mensajería electrónica y navegación Web (Ej. Internet, Outlook): Avanzado; Bases de datos (Ej. MySQL, Postgres y bases de datos NoSQL): Avanzado · Nivel de ingles B2-C1. · Power BI Avanzado.

Funciones Principales:
• Diseñar, implementar y mantener un data warehouse que centralice toda la información de la compañía (ventas, inventarios, logística, etc.).
• Garantizar la calidad, consistencia e integridad de los datos mediante procesos de ETL (extracción, transformación y carga).
• Monitorear el flujo de datos provenientes de sistemas ERP, CRM y plataformas de e-commerce.
• Crear dashboards interactivos para diferentes áreas (ventas, marketing) ,utilizando herramientas como Power BI o similares
• Automatizar reportes recurrentes para ahorro de tiempo en tareas operativas.
• Diseñar KPIs clave para el monitoreo de desempeño (ejemplo: fill rate, rotación, etc.).
• Generar informes de ventas por producto, canal, cliente y región.
• Comparar el desempeño de ventas mes a mes y año a año para identificar patrones estacionales.
• Realizar un desglose de ventas por SKU y analizar qué productos impulsan el crecimiento.
• Identificar productos de alto y bajo rendimiento mediante análisis Pareto.
• Detectar oportunidades de upselling y cross-selling basándose en patrones de compra.
• Realizar análisis de márgenes de contribución y rentabilidad por categoría o SKU.(Mix de ventas por tier)
• Analizar tendencias de consumo y cambios en la demanda estacional.
• Agrupar clientes en base a su comportamiento de compra (frecuentes, ocasionales, nuevos) y suministrar datos para diseñar estrategias para aumentar su lealtad.
• Evaluar el impacto de las promociones en la retención y adquisición de nuevos clientes.
• Realizar estudios de elasticidad de precios y evaluar el impacto de promociones
• Realizar un análisis RFM (Recencia, Frecuencia y Valor Monetario) para identificar clientes prioritarios y diseñar estrategias específicas para cada segmento.
• Implementar modelos de predicción de ventas por canal y temporada.