Especialista en Análisis de Datos de Usuario

Transformando datos en estrategias para el éxito digital

Especialista en Análisis de Datos de Usuario

Perfil

El Especialista en Análisis de Datos de Usuario se enfoca en interpretar, analizar y transformar datos del comportamiento de los usuarios en información estratégica. Su objetivo principal es mejorar la experiencia del cliente y optimizar estrategias digitales mediante la identificación de patrones, tendencias y oportunidades de mejora.

Habilidades y Competencias

  • Dominio de herramientas analíticas como Google Analytics, Tableau y Power BI.
  • Capacidad para interpretar métricas clave y transformar datos en estrategias accionables.
  • Habilidades en visualización de datos para comunicar insights de manera efectiva.
  • Conocimientos en estadística aplicada y aprendizaje automático.
  • Enfoque en la mejora de la experiencia del usuario y personalización de servicios.

Objetivos

  • Identificar patrones y tendencias en los datos de usuario para informar decisiones estratégicas.
  • Optimizar las estrategias digitales para aumentar la retención y satisfacción del cliente.
  • Colaborar con equipos de marketing, desarrollo y producto para implementar mejoras basadas en datos.

Actividades

  • Recopilar y analizar datos sobre el comportamiento del usuario a través de diferentes plataformas.
  • Elaborar informes detallados con visualizaciones claras para diferentes audiencias.
  • Realizar pruebas A/B y otros experimentos para evaluar el impacto de cambios en productos y estrategias.
  • Desarrollar dashboards personalizados para el monitoreo continuo de KPI’s.
  • Investigar y proponer mejoras tecnológicas que respalden el análisis de datos.

KPI's

  • Tasa de Retención de Usuarios.
  • Incremento en la Satisfacción del Cliente.
  • Tiempo promedio en la plataforma.
  • Reducción en la Tasa de Abandono.
  • Impacto de las iniciativas basadas en datos en los ingresos.

Capacitaciones

  • Análisis avanzado de datos y herramientas de visualización.
  • Fundamentos de estadística y modelos predictivos.
  • Mejora de la experiencia del cliente a través de personalización.
  • Metodologías ágiles para proyectos basados en datos.
  • Actualizaciones en normativas de protección de datos y privacidad.
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