Senior Marketing Analyst

Marketing Analytics ist für dich nicht nur Reporting, sondern die Grundlage für datengetriebene Wachstumsentscheidungen?

Bei Nordleaf entstehen täglich große Mengen an Marketing\-, Customer\- und E\-Commerce\-Daten über Channels wie Meta, Google und TikTok. Die technische Datengrundlage dafür steht bereits, jetzt geht es darum, daraus echte Insights, belastbare Entscheidungsgrundlagen und direkten kommerziellen Impact abzuleiten.

In dieser Rolle arbeitest du eng mit dem bestehenden Marketing\-Team sowie dem Data Warehouse Manager zusammen und übernimmst die analytische Ownership für Themen wie Attribution, CAC\-/LTV\-Modelle, Retention, Incrementality Testing und kanalübergreifende Performance\-Auswertung. Dabei geht es nicht um klassisches Dashboard\-Reporting, sondern darum, bestehende Blackboxen im Marketing aufzubrechen, Wachstumshebel sichtbar zu machen und datenbasierte Entscheidungen aktiv mitzugestalten.

Aufgaben
------------

• Du analysierst kanalübergreifend Performance\-Daten aus Meta, Google, TikTok und weiteren Marketing\-Quellen und leitest daraus konkrete Wachstumsempfehlungen ab


• Du entwickelst und verantwortest Attribution\-, CAC\- und LTV\-Modelle, um Marketingentscheidungen datenbasiert steuerbar zu machen


• Du identifizierst frühzeitig Performance\-Probleme, Creative Fatigue und Effizienzverluste innerhalb der Paid\-Channels


• Du nutzt große Datenmengen aus dem Data Warehouse, um bestehende Marketing\-Blackboxen aufzubrechen


• Du analysierst Cohorts, Retention Rates und Customer\-Lifecycle\-Daten, um langfristige Wachstumspotenziale sichtbar zu machen


• Du entwickelst Test\- und Experiment\-Setups rund um Incrementality, Marketing\-Effekte und kanalübergreifende Performance


• Du unterstützt das Marketing\-Team dabei, Budgets gezielter einzusetzen und datenbasierte Entscheidungen schneller treffen zu können


• Du bringst Struktur, Methodik und analytische Standards in den Bereich Marketing Analytics und schaffst skalierbare Entscheidungsgrundlagen für weiteres Wachstum

• Du bringst mehrere Jahre Erfahrung im Bereich Marketing Analytics, Growth Analytics oder Performance Analytics im DTC\-/E\-Commerce\-Umfeld mit


• Du hast bereits mit komplexen Marketing\- und Customer\-Daten auf hohem Skalierungsniveau gearbeitet, idealerweise in einem Setup mit \>100 Mio. € GMV


• Du verstehst Paid Acquisition, Attribution, Retention und LTV nicht nur theoretisch, sondern kannst daraus konkrete Handlungsempfehlungen ableiten


• Du kennst die relevanten E\-Commerce\- und Marketing\-Tools wie z.B. Shopify, Klaviyo, Meta Ads, Google Ads oder Attribution\-Tools aus der Praxis


• Du arbeitest selbstständig, hinterfragst bestehende Strukturen und übernimmst gerne Ownership für deine Themen


• Du hast ein gutes Gespür für kommerzielle Zusammenhänge und möchtest mit deiner Arbeit direkten Einfluss auf Wachstum und Umsatz nehmen


• Du fühlst dich eher in pragmatischen Start\-up\-/Scale\-up\-Umfeldern wohl als in klassischen Konzernstrukturen


• Sehr gute Englischkenntnisse bringst du mit, Deutschkenntnisse sind ein Plus

• Eine zentrale Analytics\-Rolle mit viel Ownership und direktem Einfluss auf Wachstum, Marketingeffizienz und kommerzielle Entscheidungen


• Die Möglichkeit, Marketing Analytics aktiv mit aufzubauen und bestehende Blackboxen durch datengetriebene Insights zu ersetzen


• Viel Gestaltungsspielraum bei Themen wie Attribution, Retention Analytics und kanalübergreifender Performance\-Steuerung


• Enge Zusammenarbeit in einem sehr operativen und impactorientierten Setup, in dem datenbasierte Entscheidungen direkten Business\-Impact erzeugen


• Moderne E\-Commerce\- und Marketing\-Setups rund um Shopify, Klaviyo \& Co.


• Kurze Entscheidungswege, hohe Eigenverantwortung und die Möglichkeit, Strukturen und Prozesse aktiv mitzugestalten


• Ein pragmatisches Scale\-up\-Umfeld ohne starre Konzernstrukturen oder reine Reporting\-Rollen


• Ein hybrides Arbeitsmodell mit Office in Hamburg sowie viel Flexibilität im Arbeitsalltag

Diese Anzeige stammt von indeed. Originalanzeige ansehen ↗