Responsable de Análisis de Ingresos - Programas de Ventas B2B

• Un rol transversal con exposición directa a clientes tecnológicos globales y al liderazgo de TP España.
• Responsabilidad real: las configuraciones, herramientas y playbooks que construyas se convertirán en el estándar para los nuevos programas de ventas B2B.
• Un equipo de analistas para liderar desde el primer día.
• La oportunidad de crecer hacia GTM engineering, uno de los roles de mayor crecimiento en sales operations.
• Paquete competitivo. Rango salarial: por confirmar por el equipo de Recruitment antes de compartirlo con las agencias.
• Entorno internacional y multilingüe en Barcelona.

Esta persona hace que los datos de ventas sean fiables y útiles en todos nuestros programas. Diseña cómo se capturan, estructuran, calculan y reportan los datos en cada entorno de cliente, los construye ella misma y los convierte en mejores decisiones, mejores leads y menos fugas en el funnel.

Este no es un rol de ciencia de datos ni un rol puramente de dashboards. Requiere la disciplina de un ingeniero de datos (estructura, documentación, controles de calidad) aplicada con herramientas prácticas: Salesforce, Google Sheets, Apps Script, SQL donde esté disponible, y herramientas de BI.

El rol trabaja en cuatro niveles:

1. Builder: diseña y construye la configuración de datos y reporting de cada programa, personalmente, con las herramientas que el cliente permita.
2. Asesor técnico para clientes: explica qué permite el acceso actual, qué no permite, y qué accesos o herramientas adicionales solucionarían un problema de negocio específico.
3. Team lead: lidera al equipo de 4 Data Analysts, establece prioridades, eleva su nivel técnico y establece estándares y plantillas comunes en todos los programas.
4. GTM engineer (alcance en crecimiento): construye herramientas que generen pipeline y optimicen los procesos de ventas, sobre las bases de datos establecidas.

• Mapear, para cada programa, qué datos están disponibles, dónde residen, con qué frecuencia se actualizan y qué acceso tenemos.
• Diseñar y construir una configuración fiable dentro de esos límites: informes y tipos de informe de Salesforce, exportaciones programadas, Google Sheets estructurados, automatizaciones con Apps Script, BigQuery o SQL cuando se conceda acceso.
• Mantener el histórico donde los sistemas del cliente no lo hagan, mediante snapshots regulares, para que las tendencias y comparaciones sean siempre posibles.
• Aplicar disciplina de ingeniería: separar los datos brutos de los datos calculados, documentar cada definición, construir controles que detecten datos faltantes o incorrectos antes de que lleguen a un informe.
• Conciliar nuestras cifras con las del cliente y de finanzas, y resolver las diferencias de forma rápida y transparente.
• Definir un diccionario de métricas común para todos los programas (pipeline, conversión, ingresos por comercial, cumplimiento de objetivos), respetando al mismo tiempo los propios KPIs y contratos de cada cliente.
• Sustituir el reporting manual por flujos automatizados y fiables en Looker Studio, Tableau, dashboards de Salesforce o Sheets.
• Asegurarse de que los inputs para las revisiones semanales, los packs mensuales para clientes y los cálculos trimestrales de incentivos provengan de la misma fuente de confianza.
• Liderar conversaciones técnicas con los stakeholders del cliente sobre acceso a datos y herramientas, y construir la justificación de negocio para cualquier acceso adicional (por ejemplo, una API de solo lectura, una exportación programada o un dataset).
• Gestionar conversaciones difíciles: sistemas de clientes poco fiables, datos retrasados, cifras contradictorias, solicitudes que la configuración actual no puede soportar.
• Respetar la propiedad de los datos del cliente, las normas de seguridad y el RGPD en cada solución.
• Analizar funnels con los líderes de operaciones para encontrar dónde se filtran el pipeline y los ingresos, y respaldar los cambios de proceso con datos.
• Medir la calidad del lead de principio a fin, desde la lista hasta la reunión y hasta el cierre de la venta (closed won).
• Empaquetar lo que funciona en plantillas y playbooks reutilizables. Lo que viaja entre programas es el método, nunca los datos del cliente.

Liderazgo de equipo y stakeholders

• Liderar al equipo de 4 Data Analysts: establecer prioridades, revisar su trabajo, desarrollar sus habilidades técnicas y establecer estándares y plantillas compartidas.
• Trabajar directamente con el Director de B2B Sales Programs y con los Heads of Operations, como el socio de datos del liderazgo de operaciones.
• Trabajar con los líderes de ventas de los clientes, los equipos de operaciones de TP, finanzas e IT.
• Equilibrar solicitudes contrapuestas entre programas, establecer prioridades y entregar rápido con recursos limitados.

Capa adicional: GTM engineering

Más allá de los datos y el reporting, este rol será responsable de construir herramientas que generen pipeline y hagan nuestros procesos de ventas más rápidos y efectivos. No se requiere experiencia previa en GTM engineering: esperamos que el candidato adecuado crezca en esta parte del trabajo, con nuestro apoyo. El interés y la curiosidad por esta área son esenciales.

En la práctica, esta capa incluye:

• Construcción de herramientas de generación de leads: listas de cuentas y leads, flujos de enriquecimiento (por ejemplo, con Lusha o Cognism), scoring, priorización y lógica de enrutamiento.
• Automatización de tareas de ventas repetitivas: preparación de listas, actualizaciones de CRM, disparadores de seguimiento, traspasos entre SDRs, AEs y AMs.
• Testeo de herramientas de automatización e IA (por ejemplo, Clay, n8n, Make o flujos basados en LLM) donde el entorno del cliente lo permita, y medición de su impacto en el pipeline y la productividad.
• Convertir las herramientas que funcionan en activos reutilizables para nuevos programas.