Data & Analytics Lead

Ubicación: Remoto, abierto únicamente a candidatos/as ubicados/as en Latinoamérica

Sobre el puesto

tapouts busca un/a Data & Analytics Lead para construir la base analítica que guiará nuestro crecimiento, producto y operaciones de coaching, respondiendo preguntas como cuánto cuesta adquirir un cliente, por qué los clientes abandonan la plataforma y cómo medimos la calidad del coaching.

Este es un puesto práctico (hands-on) que combina analítica de negocio y producto con ingeniería analítica. No se trata principalmente de un rol de infraestructura: buscamos a alguien que se sienta tan cómodo/a investigando una pregunta de negocio ambigua como escribiendo SQL y construyendo modelos de datos.

Qué harás

• Establecer definiciones claras y compartidas para las métricas principales: adquisición, activación, retención, abandono (churn), CAC y valor de vida del cliente (lifetime value).
• Construir una visión unificada del recorrido del cliente (customer journey) a través de marketing, pagos, actividad en el producto, sesiones de coaching y cancelaciones.
• Desarrollar análisis de retención y churn que permitan identificar cuándo y por qué los clientes abandonan.
• Crear un marco para evaluar la calidad de los coaches, incorporando resultados, engagement y satisfacción.
• Construir y mantener modelos de datos analíticos limpios y documentados, además de dashboards orientados a la toma de decisiones.
• Identificar brechas en el tracking y en la calidad de los datos, trabajando junto con los equipos de ingeniería y negocio para resolverlas.
• Trabajar en conjunto con los equipos de growth, producto, operaciones y liderazgo de coaching para convertir preguntas de negocio en análisis medibles.

Cómo se ve el éxito

Durante tus primeros tres meses:

• Comprender y documentar las principales fuentes de datos de tapouts y el recorrido del cliente.
• Alinear a la organización respecto de las definiciones de sus métricas de negocio más importantes.
• Entregar una primera visión confiable de adquisición, retención, churn y actividad de coaching.
• Producir al menos un análisis que modifique o aporte información relevante para una decisión importante del negocio.

Durante los primeros seis a doce meses:

• Establecer una base de datos analítica confiable que sea utilizada en toda la empresa.
• Proporcionar al liderazgo una visión confiable del CAC, retención, valor de vida del cliente y economía unitaria (unit economics).
• Construir un marco justo y accionable para medir y mejorar la calidad del coaching.

Qué buscamos

• Experiencia sólida en product analytics, business analytics, analytics engineering o un rol de datos práctico similar.
• Dominio avanzado de SQL y experiencia trabajando con datos imperfectos provenientes de múltiples sistemas.
• Sólido criterio de negocio: capacidad para transformar preguntas ambiguas en análisis medibles.
• Experiencia con funnels de clientes, análisis de cohortes, retención, churn, segmentación, CAC y lifetime value.
• Experiencia construyendo modelos de datos analíticos en un data warehouse moderno.
• Comodidad trabajando de manera independiente en un entorno early-stage, con infraestructura de datos existente limitada.

Será un plus

• Experiencia en negocios de suscripción, marketplaces, educación, coaching o servicios para consumidores.
• Familiaridad con Python, dbt (o herramientas de transformación comparables) y plataformas modernas de BI.
• Experiencia como la primera persona o una de las primeras contrataciones del área de datos.

Quién prospera en este puesto

Eres una persona naturalmente curiosa respecto de los clientes y del negocio que existe detrás de los datos. Cuando alguien solicita un dashboard, primero preguntas qué decisión está intentando tomar.

Te mueves con facilidad entre el trabajo técnico detallado y las conversaciones con los líderes de la empresa, y disfrutas creando estructura allí donde actualmente existe poca.