Salario negociable
Rapsodo
St. Louis, MO, USA
Las oficinas centrales de Rapsodo están ubicadas en Singapur, complementadas por oficinas estratégicamente ubicadas en Estados Unidos, Turquía y Japón. Rapsodo es algo más que tecnología deportiva y análisis de datos. Es el líder indiscutible en tecnología profesional asequible para atletas que buscan mejorar su rendimiento. Los socios actuales incluyen equipos de la Liga Principal de Béisbol, USA Baseball, Golf Digest, la PGA de América y más de 1000 departamentos atléticos de la NCAA. El gerente de producto desempeña un papel fundamental en la innovación tecnológica deportiva de Rapsodo, con un fuerte enfoque en aprovechar los datos para orientar la dirección del producto y comprender al cliente. Este puesto es responsable de definir los requisitos del producto, liderar iniciativas analíticas y garantizar una entrega de producto de alta calidad alineada con las necesidades del cliente y los objetivos comerciales. Una función clave de este puesto es utilizar el análisis de datos para informar la estrategia del producto, optimizar las experiencias del usuario y validar decisiones clave del producto. Únete al equipo de Rapsodo para desafiar los límites y desbloquear un potencial ilimitado, un dato y una historia de éxito sincera a la vez. Impulsado por atletas que lo entienden y ingenieros que pueden hacerlo. Responsabilidades Clave 1. Impulsar la estrategia y el análisis de datos Liderar el desarrollo y ejecución de iniciativas de análisis de datos para obtener información profunda sobre el uso por parte del cliente y el rendimiento del producto. Colaborar con partes interesadas multifuncionales para definir necesidades analíticas, traducir preguntas comerciales en proyectos de datos y entregar información accionable. Diseñar, implementar y gestionar paneles y herramientas de informes para supervisar el comportamiento del usuario, la adopción de funciones y la salud del producto. Aplicar principios de ciencia de datos (segmentación, análisis de cohortes, análisis de embudos, etc.) para apoyar estrategias de lanzamiento y segmentación de clientes. Colaborar con Ingeniería de Datos para garantizar la integridad de los datos, la gobernanza y la optimización de los flujos de datos. 2. Traducir conocimientos del mercado y de datos en estrategia de producto Realizar investigaciones de mercado, entrevistas con usuarios y análisis de uso para definir la dirección del producto y recopilar información. Utilizar datos para identificar puntos problemáticos, descubrir oportunidades de crecimiento y apoyar la validación de hipótesis. Sintetizar la información para las partes interesadas clave e influir en las decisiones de la hoja de ruta con evidencia clara. 3. Redactar y gestionar los requisitos del producto Definir documentos detallados de requisitos del producto (PRD), incluyendo necesidades de instrumentación de datos y métricas de éxito. Colaborar con Ingeniería y UX para ofrecer experiencias de usuario intuitivas e informadas por datos. Trabajar con analistas de producto para mantener una lista de tareas bien priorizada, guiada por conocimientos derivados de datos y valor para el cliente. 4. Liderar sesiones de alineación con partes interesadas Facilitar talleres y sesiones de lluvia de ideas para recopilar aportes multifuncionales y alinearse en el alcance y las métricas. 5. Priorizar funciones de alto impacto Aplicar marcos como RICE o MoSCoW con aportes del análisis de datos para asegurar el enfoque en resultados, no solo en entregas. Reevaluar continuamente las prioridades de la hoja de ruta según la evolución de los datos. 6. Apoyar el desarrollo ágil de productos Desglosar épicas e historias de usuario con KPI claramente definidos y planes de experimentación (cuando sea aplicable). Actuar como propietario del producto en ceremonias ágiles con un sólido dominio del impacto de datos a nivel de funcionalidad. 7. Supervisar y optimizar el rendimiento del producto Seguir las KPI en todas las etapas del ciclo de vida, desde la activación hasta la retención y la monetización. Utilizar pruebas A/B y resultados de experimentación para iterar en funciones y mejorar los resultados comerciales. 8. Lanzar productos con soporte basado en datos Garantizar la preparación para el lanzamiento mediante paneles, métricas pronosticadas e informes retrospectivos de rendimiento. Actuar como experto principal en justificaciones del producto respaldadas por datos. 9. Contribuir a casos de negocio y planificación estratégica Utilizar datos del mercado, del cliente y del producto para construir casos de negocio convincentes y justificaciones de inversión. Requisitos Formación: Título universitario en Ingeniería. Se valora un MBA. Experiencia: 5 o más años en gestión de productos, preferiblemente en tecnología deportiva, SaaS o hardware de consumo. Experiencia demostrada en la integración de datos y análisis en la planificación y entrega de productos. Habilidades técnicas: Análisis de datos: Dominio de SQL y herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Tableau, Power BI, Looker). Programación y análisis: Conocimientos prácticos de Python (Pandas, NumPy) o R para análisis exploratorio. Almacenamiento de datos: Conocimiento de herramientas como Snowflake, BigQuery o Redshift. Experimentación: Experiencia con herramientas de pruebas A/B e interpretación de resultados. Gestión ágil de productos: Sólidos conocimientos en revisión de lista de tareas, redacción de historias de usuario y planificación de sprints. Habilidades blandas: Comunicación efectiva, liderazgo multifuncional y gestión de partes interesadas. Capacidad para equilibrar profundidad analítica con claridad estratégica en entornos de alta presión. Métricas de éxito: Profundidad de conocimiento del cliente: Amplitud y claridad del análisis utilizado en el desarrollo del producto. Impacto en ingresos basado en datos: Contribución de mejoras del producto vinculadas a resultados medibles respaldados por datos. Eficiencia operativa: Ejecución de iniciativas analíticas con alta satisfacción de las partes interesadas. Resultados de experimentación del producto: Número y calidad de hipótesis validadas con datos y pruebas A/B.