Vertriebsdatenanalyst

Die KI-Orchestrierung Ihrer wildesten Fantasie.

n8n ist die offene Workflow-Orchestrierungsplattform, die für die neue Ära der KI entwickelt wurde. Wir geben technischen Teams die Freiheit des Codes mit der Geschwindigkeit von No-Code, damit sie schneller, intelligenter und ohne Einschränkungen automatisieren können. Unterstützt durch eine äußerst erfinderische Community und über 500 von Entwicklern genehmigte Integrationen verändern wir die Art und Weise, wie Menschen Systeme zusammenführen und Ideen wirkungsvoll skalieren.

Seit unserer Gründung im Jahr 2019 haben wir uns zu einem vielfältigen Team von über 260 Mitarbeitern entwickelt – wir arbeiten in ganz Europa und den USA, verbunden durch einen gemeinsamen Builder-Geist und mit unserem Schwerpunkt in Berlin. Unterwegs haben wir:

– Aufbau einer Community von mehr als 650.000 aktiven Entwicklern und Bauherren

– Über 190.000 GitHub-Sterne erhalten, was uns zu einem der 40 beliebtesten Projekte der Welt macht

– Unterstützt von Top-Investoren, von Sequoias erstem deutschen Startkapital bis hin zur jüngsten strategischen Investition unserer SAP – was uns zu einer Bewertung von 5,2 Milliarden US-Dollar führt

Das ist das Unternehmen, das wir aufgebaut haben. Jetzt würden wir gerne sehen, was Sie bauen können. Wenn Sie sich bewerben, probieren Sie n8n aus – egal, ob Sie technisch versiert sind oder nicht – und teilen Sie uns einen Screenshot Ihres ersten Arbeitsablaufs mit. Der einfachste Ausgangspunkt ist hier: app.n8n.cloud/register http://app.n8n.cloud/register.

Wir befinden uns im entscheidenden Moment einer unglaublichen Reise. Kommen Sie und bauen Sie mit uns.

Seien Sie der erste engagierte Analyst hinter der Markteinführungsinitiative von n8n.

Bei unserer kommerziellen Aktion laufen zwei Motoren gleichzeitig: ein Selbstbedienungsprodukt, das Tausende von Entwicklern selbst übernehmen, und ein Unternehmensverkaufsteam, das die daraus resultierenden Konten abschließt. Wir sind auf eine nutzungsbasierte Preisgestaltung umgestiegen, sind auf Salesforce migriert und haben eine seriöse Datengrundlage aufgebaut. Was wir noch nicht haben, ist jemand, dessen gesamte Aufgabe darin besteht, die Verkaufsseite zu verstehen.

Das ist diese Rolle. Sie sind für die Analysen verantwortlich, die hinter der Pipeline, der Trichterkonvertierung und der GTM-Planung stehen, und arbeiten mit RevOps bei der Prognose zusammen – Sie sitzen im Datenteam, eingebettet in RevOps und Sales, und im Raum, wenn der Plan erstellt wird.

IHRE MISSION: MACHEN SIE UNSERE VERTRIEBSORGANISATION MESSBAR BESSER BEI PROGNOSE, PRIORITIERUNG UND KONVERTIERUNG

EIGENE PIPELINE-ANALYSE, UNTERSTÜTZUNG DER PROGNOSE

– Erstellen Sie Modelle und Ansichten, die uns sagen, wo die Pipeline tatsächlich steht – Abdeckung, Stufenkonvertierung, Geschwindigkeit, Schlupf.

– Unterstützen Sie RevOps bei der Prognose: Stellen Sie die dahinter stehende Analyse und Genauigkeitsverfolgung bereit und seien Sie die Person, der die Führung vertraut, wenn es darum geht, die Zahlen zu erklären, wenn es unangenehm ist.

– Führen Sie eine Gewinn-/Verlustanalyse durch, die über „Preis“ und „Timing“ hinausgeht und etwas bietet, auf das wir reagieren können.

VERBINDEN SIE PRODUKTGESTÜTZTES WACHSTUM MIT UMSATZ

– Wir haben Tausende von Self-Service-Benutzern und ein Vertriebsteam, das nur mit einem Bruchteil von ihnen sprechen kann. Ihre Aufgabe ist es, den Bruch herauszufinden.

– Erstellen Sie mit RevOps und den Produkt-/Kundenanalysten eine Konto- und Lead-Bewertung zur Produktnutzung und zum firmografischen Signal.

– Schärfen Sie die PQL- und MQL-Definitionen, bis die Mitarbeiter dem vertrauen, was in ihrer Warteschlange landet.

Gestalten Sie, wie wir planen

– Modellieren Sie Gebiete, Quoten und Kapazitäten für die Jahresplanung – und machen Sie die Kompromisse sichtbar.

– Segmentieren Sie die Basis: Welche Konten, welche Bewegungen, welche Segmente zahlen den Aufwand tatsächlich aus?

– Beantworten Sie die Fragen, die darüber entscheiden, wohin der nächste Euro an GTM-Ausgaben fließt.

SCHAFFEN SIE GRUNDLAGEN, DENEN MENSCHEN VERTRAUEN

– Arbeiten Sie mit Analytics Engineering für Salesforce und Produktdatenmodelle in dbt/BigQuery zusammen.

– Standardisieren Sie Metrikdefinitionen, damit „Gewinnquote“ in Vertrieb, Marketing und Finanzen eine Bedeutung hat.

– Schiffs-Dashboards, auf denen GTM-Manager wirklich ihre Woche verbringen – und nicht auf Decks, die nur einmal geöffnet werden.

BRINGEN SIE EINEN STANDPUNKT

– Nehmen Sie als Peer an Pipeline-Überprüfungen und -Planungen teil, nicht als Berichtsfunktion.

– Schlagen Sie konstruktiv zurück, auch gegenüber den Zahlen, an denen die Menschen hängen.

– Verwandeln Sie Analysen in klare, schriftliche Empfehlungen, die Entscheidungen vorantreiben.

Ein Muss

– Senior GTM Analytics Chops: Mehr als 5 Jahre Erfahrung in Vertrieb, Umsatz oder GTM Analytics bei B2B SaaS, mit echter Verantwortung für den Verkaufstrichter.

– Fließende Vertriebskennzahlen: Pipeline-Abdeckung, Phasenkonvertierung, Geschwindigkeit, Gewinnrate, ACV, Quotenerreichung, Rampe, ARR/NRR – Sie denken nativ in diese hinein.

– CRM-Tiefe: Erfahrung mit Salesforce (oder gleichwertig) – seine Struktur, seine Macken und die Hygieneprobleme, die Analysen stillschweigend ruinieren.

– Prognoseerfahrung: Sie haben Prognosemodelle erstellt oder dazu beigetragen und wissen, was sie vertretbar macht – hier unterstützen Sie RevOps beim Aufbau.

– Technisches Toolkit: Experten-SQL; komfortabel in einem modernen Warehouse-Stack (BigQuery, dbt, Metabase/Hex oder gleichwertig).

– Planungserfahrung: Gebiets-, Quoten- oder Kapazitätsmodellierung für eine echte Vertriebsorganisation.

– Denkweise des Geschäftspartners: Glaubwürdig gegenüber Vertriebsleitern und Vertretern und in der Lage, einem Vizepräsidenten zu sagen, dass er die Daten falsch interpretiert.

– Meinungsstark und agenturstark: Sie erkennen, was es wert ist, analysiert zu werden, Sie tun es und erhalten am Ende eine Empfehlung.

– Kommunikation, die ankommt: Memos und Vorlesungen, die verändern, was Menschen als nächstes tun.

NICE-TO-HAVES

– PLG-Erfahrung, insbesondere die Übergabe von der Selbstbedienung bis zur verkaufsunterstützten Übergabe.

– Nutzungsbasierte oder kreditbasierte Preisgestaltung: Sie haben die Verbrauchsumsätze bereits analysiert.

– Scoring- und Neigungsmodelle: Lead- oder Account-Scoring, statistisch oder ML-basiert.

– Python zur Analyse: Pandas, Statistikmodelle, Scikit-Learn, wenn SQL nicht ausreicht.

– Devtool-, Open-Source- oder technische Produkterfahrung.

– Breiterer GTM-Stack: Gong, Clay, Anreicherungs- und Absichtsdaten, Marketingattribution.

– DBT-Modellierung: Sie können Ihre eigenen Modelle versenden, anstatt nur Dateianfragen.

WARUM BEI UNS BEITRETEN?

Sie wären hier die erste Person, deren gesamte Aufgabe die Verkaufsdaten sind – was bedeutet, dass Sie die Funktion definieren können, anstatt die Version einer anderen Person zu erben. Das kommerzielle Problem ist interessant: Ein produktorientierter Antrag und ein Unternehmensantrag ergänzen sich gegenseitig, auf nutzungsbasierter Preisgestaltung, in einer Kategorie, die sich sehr schnell entwickelt.…

Quelle: EU Remote Jobs (https://euremotejobs.com/job/sales-data-analyst/)