Jefatura Marketing Effectiveness
At a glance
Mid-level General Marketing role at Nestlé. Ciudad de Mexico.
Pay not stated General Marketing salary
growthroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Coordinate Marketing Mix Modeling across the brand portfolio with the analytics services team
- Assess which data the models need, suggest useful additions, and bring local brand and category context to model reviews
- Check model quality, accuracy and clarity, then turn findings into practical investment recommendations
- Present conclusions to marketing, sales, finance, controllership and leadership teams, and coach marketers on using results
- Build the long-term Marketing Effectiveness agenda, including internal skills and processes for the function
What you bring
- Five to eight years in marketing analytics, data modeling and analysis, or measuring marketing effectiveness and ROI
- Hands-on experience with Marketing Mix Modeling and turning data analysis into business recommendations
- Advanced English and advanced Excel skills
- Experience leading analytical projects across teams and explaining technical findings in clear business terms
Who this fits
This role suits a mid-level marketing analytics professional who can connect model outputs to investment decisions and work across marketing, finance and analytics teams. It is based at the central office in Mexico City, and advanced English is required.
From the employer
Ubicación: Ciudad de México, México – Oficina Central
Inglés: Avanzado
Objetivo del puesto:
Liderar la implementación y evolución de la agenda de Marketing ROI, coordinando iniciativas de medición y optimización de inversiones de marketing. Actuar como nexo entre Marketing, Finanzas, Calidad de Datos, agencias y equipos de Analytics, garantizando la entrega de modelos robustos, el desarrollo de capacidades internas y la traducción de datos en decisiones comerciales de alto impacto.
Un día en la vida de...
- Identificar la información necesaria para los modelos y recomendar datos adicionales que mejoren su precisión.
- Coordinar con el centro de servicios de análisis la implementación de Marketing Mix Modeling en el portafolio de marcas.
- Aportar conocimiento local sobre datos, actividades comerciales y particularidades de cada categoría o marca.
- Coliderar la validación de modelos, asegurando su calidad, precisión y explicabilidad.
- Analizar los resultados de los modelos y convertirlos en insights y recomendaciones de negocio accionables.
- Preparar y presentar conclusiones a stakeholders de Marketing, Ventas, Finanzas, Contraloría y equipos directivos.
- Actuar como referente local en Marketing Mix Modeling, promoviendo su metodología, capacidades y beneficios.
- Impartir formaciones sobre Marketing Mix Modeling y PlanIQ, atendiendo consultas de los equipos internos.
- Acompañar a los equipos de Marketing en la interpretación de resultados y la toma de decisiones sobre inversión.
- Construir y liderar la agenda de Marketing Effectiveness a largo plazo, desarrollando las bases, capacidades y procesos necesarios para consolidar la función.
¿Qué te hará exitoso(a)?
- Entre 5 y 8 años de experiencia en marketing analytics, recolección, gestión, modelación y análisis de datos, así como en medición de efectividad y ROI de marketing.
- Experiencia en la generación de insights y recomendaciones de negocio a partir del análisis de datos.
- Experiencia en modelación de datos y Marketing Mix Modeling.
- Experiencia en la gestión de proyectos analíticos con equipos multidisciplinares.
- Capacidad para traducir resultados técnicos en recomendaciones claras y accionables.
- Experiencia deseable en empresas especializadas en analytics, data science, investigación o modelación de datos, o en áreas de analítica del anunciante.
- Certificaciones o formación complementaria en Data Analytics, Data Science o Marketing Analytics.
- Herramientas: Power BI y Python (deseable)
- Excel: Avanzado.
- Metodologías Agile: Básico/Intermedio.
- Capacidad para colaborar con equipos internos, agencias de datos, agencias de medios y proveedores especializados.
- Habilidad para comunicar análisis complejos a audiencias técnicas y de negocio.
- Capacidad para liderar iniciativas desde su etapa inicial, desarrollar nuevas capacidades e impulsar una cultura de toma de decisiones basada en datos.
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