Nosso propósito é revolucionar o Marketing Digital, com soluções integradas, potencializando resultados e solucionando desafios. QUEM SOMOS Somos uma empresa do Grupo Stefanini. Especializados em marketing digital, utilizamos uma abordagem integrada que combina tecnologia, inteligência de dados, design e profundo conhecimento do comportamento do consumidor. Nosso foco está em potencializar os resultados de nossos parceiros, oferecendo soluções que vão desde consultoria estratégica até a execução e acompanhamento dos projetos. Com um time dedicado e altamente qualificado, a Gauge se destaca por sua capacidade de entender as necessidades específicas de cada cliente e entregar resultados de alta performance. Com forte presença na América Latina e em expansão nos Estados Unidos, estamos sempre na vanguarda, aplicando as últimas tendências de mercado e mantendo um olhar atento à inovação contínua. Dentre nossas disciplinas: Consultoria de Performance Digital Growth e CX (Customer Experience) Design (UX/UI) Digital Commerce Martech (Marketing Technology) Analytics Mensuração e Otimização de MROI Inovação e Desenvolvimento de Produtos Digitais Analista Digital Analytics SR Atividades aqui no time: Realizar implementação de tagueamentos mais complexos tanto em Web quanto em App a partir de planos de métricas já definidos, com autonomia, tendo a capacidade de implementar de forma simples a configuração das ferramentas de captura de dados e de análise de dados. Construção de mapas de métrica seguindo os processos de taxonomia e categorização de eventos, conseguindo estruturar e explicar implementações ""Frageis"" e ""Seguras"" e identificando os momentos onde podem ou devem ser aplicadas. Criação de micro e macro conversões dentro dos fluxos de tagueamento, criação de metas e segmentações. Capacidade de implementação de eventos de comercio eletrônico, suas principais métricas, métricas opcionais e desenho do fluxo de dados para eventos de compras. Configurações explicação do funcionamento de Pixels de terceiro e possíveis impactos no tagueamento. Capacidade de ter discussões sobre as necessidades dos dados, propondo melhores formas de realizar o tagueamento. Capacidade de entender e discutir as regras e necessidade de negócio e como tranasforma-las em mapas de métricas. Conhecimentos necessários: Compreensão e tagueamento, mantendo o entendimento claro da relevância do tagueamento para coleta de dados, bem como conhecimento intermediário em ferramenta de derenciamento de tags, sabendo sobre as formas de se configurar um acionamento, um evento, e quais informações são enviadas por padrão e/ou de forma customizada. Entendimento de aplicação de captura de dados server side. Conhecimento avançado em ao menos uma ferramentas de análise de dados (ex.: Google Analytics, Adobre Analytics, etc.). Relatórios pré-definidos para consultas de informações, dados de usuário, fluxos de captura de dados, relatórios personalizados, sabendo da capacidade realizar configurações dentro da ferramenta quando necessário. Conhecimento da existência de diferentes ferrametas de análise de dados (ex.: Adobe Analytics, TeaLeaf, HotJar, Clarity, Telium.) Compreensão de estruturas de tagueamento entre Web e App e também a diferença dos conceitos de implementações ""Frágeis"" e ""Seguras" Entendimento da necessidade de implementações de pixels de terceiro. Conhecimento do Google Analytics (Parametros, Propriedades de Usuários, limites da ferramenta, Fluxo de dados). Conhecimento de micro e macro conversões dentro dos fluxos de tagueamento, criação de metas e segmentações. Conhecimentos avançados sobre métricas de campanhas, parametrizações, píxel, configuração de eventos nas ferramentas de mídia (Facebook Ads, Google Ads, AppsFlyer) métricas de otimazações de sites (CRO) e métricas nos motores de buscas (SEO). Capacidade leitura e interpretação dos mapas de métricas, com autonomia, compreendendo a definição de taxonomia e categorização definidas e tendo a capacidade de saber quais são os pontos importantes a serem capturados dentro dos fluxos de tagueamento. Conhecimento amplo sobre as diferentes maneiras de se realizar uma validação, seja via camada de dados, network, em ferramentas de captura de dados ou outros, tendo a capacidade de diferenciar qual a melhor maneira para cada caso. Capacidade de identificar os principais erros de tagueamento e suas implicações na coleta de dados, sabendo direcionar as validações evitando erros comuns. Conhecimento detalhado sobre a estrutura da camada de dados (data layer), incluindo atributos personalizados e variáveis dinâmicas. Conhecimento de leis de proteção de dados, principalmente LGPD, entendendo quais as limitações impostas que dever ser validadas para evitar capturas não conformes.