CLIENT DATA MANAGER

Il Client Data Manager

Il Client Data Manager è una figura pienamente autonoma all'interno del team Design & Measurement. E' responsabile della trasformazione dei dati media, brand e di business in insight, raccomandazioni e misurazioni a supporto delle decisioni strategiche dei clienti e dei team interni all’agenzia. Si avvale della collaborazione dei data Assistant e data Analyst, con una crescente responsabilità verso stakeholder, governance dei dati e qualità della misurazione.

Scopo del ruolo Il Client Data Manager è il referente per i clienti assegnati in merito alla raccolta, analisi, interpretazione e valorizzazione dei dati media, di brand e di business, con l'obiettivo di misurare l'efficacia delle attività di comunicazione e supportare le decisioni strategiche. La figura collabora inoltre trasversalmente con tutte le funzioni di agenzia, garantendo la produzione di analisi avanzate, framework di misurazione e reporting evoluti per ottimizzare gli investimenti media e le performance di business. Contribuisce inoltre in modo attivo alle fasi di gara e alle attività di New Business.

Principali responsabilità

Data Analysis & Measurement

• Analizzare le performance delle pianificazioni media con un approccio full funnel (media, brand, business)
• Interpretare dati provenienti da diverse fonti (piattaforme media, dati proprietari e di mercato) per fornire analisi e insight avanzati
• Valutare la relazione tra risultati media e obiettivi di brand e di business, individuando driver di performance e aree di ottimizzazione
• Definire framework di misurazione e metodologie di tracking coerenti con gli obiettivi del cliente
• Sviluppare e implementare modelli analitici avanzati (es. MMM, Sales Uplift, Attribution) per quantificare l'impatto reale delle leve media sui risultati di business del cliente

Reporting & Data Visualization

• Supervisionare dashboard e sistemi di reporting automatizzato
• Garantire accuratezza, coerenza e qualità dei dati utilizzati nelle analisi
• Tradurre dati complessi in insight chiari e raccomandazioni operative per clienti e stakeholder interni
• Presentare risultati e learning emersi dalle campagne ai team di pianificazione e consulenza

Business & Media Insights

• Conduzione analisi di benchmark di mercato, competitività e media landscape
• Approfondire trend di investimento, comportamenti di consumo media e dinamiche competitive
• Contribuire ai progetti di New Business e alle gare d'agenzia, disegnando il framework di misurazione per i prospect e fornendo insight strategici a supporto delle raccomandazioni media
• Supportare la costruzione di strategie data-driven attraverso insight quantitativi e qualitativi
• Identificare opportunità di ottimizzazione media, audience e investimenti

Project Management

• Coordinare le attività analitiche sui clienti assegnati
• Gestire la relazione con i referenti dati e marketing lato cliente, agendo come punto di riferimento consulenziale per le tematiche di misurazione
• Definire priorità, timeline e deliverable relativi alle attività di reporting e measurement
• Fornire guida metodologica a figure più junior (Assistant e Analyst)
• Collaborare con partner tecnologici e fornitori dati per garantire la disponibilità e la qualità delle informazioni

Innovation & Automation

• Promuovere l'automazione dei processi di analisi e reporting
• Contribuire all'evoluzione degli strumenti di Business Intelligence e data visualization
• Supportare l'adozione di nuove soluzioni di misurazione e tecnologie data-driven
• Individuare nuove modalità di integrazione tra media, customer e business data
• Sperimentare e promuovere l'integrazione di strumenti e metodologie AI-driven per l'analisi avanzata

Competenze richieste

Competenze tecniche

• Solida esperienza nell'analisi dati marketing e media
• Ottima conoscenza di Excel e strumenti di analisi dati
• Conoscenza di piattaforme di reporting e visualizzazione dati (Power BI o equivalenti)
• Conoscenza dei modelli econometrici e di attribuzione (MMM, Attribution framework) e strumenti per la modellazione dati (es. Python, R o tool statistici equivalenti)
• Capacità di gestione di dataset complessi e di verifica della qualità del dato
• Conoscenza delle principali metriche digital, offline e omnicanale

Competenze analitiche

• Forte orientamento all'analisi quantitativa
• Capacità di individuare insight rilevanti e tradurli in raccomandazioni concrete, in coerenza con progetti complessi
• Approccio strutturato al problem solving
• Elevata attenzione ai dettagli e all'accuratezza del dato

Competenze relazionali

• Capacità di gestione degli stake