ANALISTA DE PLANEJAMENTO COMERCIAL SÊNIOR
Food To Save
- São Paulo - SP
- Permanente
- Período integral
- Análise de performance da base ativa: monitorar indicadores como ativação, engajamento, retenção, churn e frequência de adição, com visões por carteira, BU, praça, segmento e cluster.
- Gestão de dashboards e relatórios operacionais: construir e manter ferramentas de acompanhamento tático e executivo, com alertas automatizados e insights para tomada de decisão.
- Segmentação e clusterização da base de parceiros: apoiar a construção de estratégias de atuação específicas por tipo de parceiro (padaria, mercado, rede), maturidade e comportamento.
- Desenho de réguas de relacionamento e playbooks operacionais: estruturar ações proativas e reativas por perfil de parceiro, com gatilhos de atuação para o time de CS.
- Apoio no planejamento de metas e distribuição de carteiras: colaborar na definição de objetivos por BU, liderança e time, garantindo clareza de foco e acompanhamento.
- Projetos de eficiência operacional e automatização: propor e implementar iniciativas que reduzam tarefas manuais e aumentem a escalabilidade do time de CS.
- Deep dives e diagnósticos de performance: investigar causas de queda ou crescimento e apoiar na construção de planos de ação para parceiros com comportamento fora da curva.
- Interação com times de produto, growth e tech: traduzir necessidades do time de CS em melhorias de sistema, jornadas e integrações.
- Looker Studio (Data Studio)/Power BI: experiência na construção de dashboards interativos com visões executivas e operacionais, integrando múltiplas fontes de dados.
- n8n/Make (ou ferramentas similares de automação): conhecimento de ferramentas e possibilidade de automação de fluxos operacionais.
- Diferencial: experiência na criação de fluxos de automação para alertas operacionais, réguas de relacionamento e integrações com outras ferramentas (Slack, e-mail, CRM etc.).
- Excel / Google Sheets (avançado): domínio de fórmulas, tabelas dinâmicas, dashboards manuais e cruzamento de bases de dados.
- SQL (intermediário a avançado): leitura, escrita e manipulação de queries para extração de dados em banco de dados relacionais.
- Ferramentas de CRM (Hubspot, Pipedrive, Salesforce ou similares): conhecimento para cruzar e interpretar dados de jornada, funil e carteira.
- Noções de estrutura de dados e integrações com BI: entendimento básico de como os dados são organizados, extraídos e consumidos entre times e ferramentas.
- Apresentações executivas (Google Slides / PowerPoint): capacidade de traduzir dados em histórias claras, visuais e orientadas à ação.
- Domínio de KPIs de CS e vendas: CAC, LTV, churn, ativação, engajamento, cohort analysis, frequência, ticket médio, entre outros.