Product Analytics é responsável por gerar insights baseados em dados para suportar decisões estratégicas de Produto, Design e Tecnologia. Esse papel envolve a coleta, análise e interpretação de dados de uso do produto, garantindo que as decisões sejam guiadas por evidências quantitativas e qualitativas.Responsabilidades e atribuiçõesEstratégia de Métricas e Sucesso de ProdutoDefinir, medir e interpretar métricas estratégicas de sucesso.Análises exploratórias para identificar insights e oportunidades de inovação.Construção e Governança de DashboardsDesenvolver dashboards táticos e estratégicos com alta capacidade de análise crítica.Propor novas métricas e frameworks de acompanhamento de produto.Criar alertas automáticos de anomalias em dados (data quality e business KPIs).Implementar métricas preditivas de risco de churn, queda de conversão e alerta de uso.Experimentação e Validação de HipótesesDefinir estrutura estatística de experimentos A/B (significância, amostra, variáveis de controle).Apoiar Product Managers, Design Lead e Executivos em decisões orientadas por experimentos.Integração Avançada com Produto e EngenhariaTrabalhar de forma cross-squad para garantir rastreabilidade de eventos e qualidade dos dados.Documentar aprendizados analíticos.Avaliar eventos e dados recebidos das squads de Engenharia, garantindo que os dados coletados respeitem boas práticas de qualidade (sem eventos órfãos, parâmetros inconsistentes, etc).Governança e Instrumentação de DadosAuditar e garantir a consistência do tracking de eventos críticos junto às squads de engenharia, produto e design.Desenhar eventos de tracking para novas funcionalidades, garantindo a rastreabilidade e compliance de dados.Formação de Cultura Data-DrivenSer embaixador de dados dentro da Omnibees, treinando e desenvolvendo PMs, POs, Designers e Analistas no uso estratégico de dados.Realizar treinamentos e workshops para squads sobre boas práticas de métricas, experimentação e interpretação de dados.Requisitos e qualificaçõesFormação académica em Estatística, Matemática Aplicada, Ciência de Dados ou Ciência da ComputaçãoAnálise de dados aplicada a produtos digitais e e-commerce/marketplace/SaaS e hotelaria;
Domínio avançado de SQLe programação para análise de dados (Python, R);
Conhecimento avançado em ferramentas de análise de produto (Mixpanel, Amplitude, GA4, etc.);
Experiência na definição e interpretação de testes A/B;
Capacidade de traduzir dados complexos em insights acionáveis;
Comunicação eficaz parainfluenciar decisões estratégicas.