Analista Sénior de Análisis e Insights Comerciales

• 4-7+ años en analítica comercial, operaciones de ventas o ciencia de datos, idealmente en tecnología médica, farmacia o sector sanitario
• Experiencia demostrada con modelado predictivo (regresión, clasificación, previsión) aplicado a problemas comerciales
• Experiencia práctica en diseño de territorios, segmentación, compensación de incentivos o previsión de ventas
• Experiencia en un entorno comercial regulado y sensible al cumplimiento (compliance)
• Dominio de Python o R para el modelado estadístico; SQL avanzado para grandes conjuntos de datos
• Sólidos conocimientos de Power BI; familiaridad con Salesforce y SAP
• Validación de datos, gobernanza de informes y gestión de la calidad de los cuadros de mando
• Sólidos conocimientos de Power BI; familiaridad con Salesforce y SAP
• Inglés escrito y verbal avanzado
• Excelente comunicación con las partes interesadas y capacidad de contar historias con datos (storytelling)
• Alto sentido de la responsabilidad, atención al detalle y rigor organizativo
• Liderazgo de personas: coaching, desarrollo, motivación de equipos
• Mentalidad colaborativa, pragmática y orientada al negocio

• Licenciatura o grado en Estadística, Ciencia de Datos, Economía, Análisis de Negocios o un campo cuantitativo relacionado (máster es un plus)

En Zimmer Biomet, creemos en la superación de los límites de la innovación y en el impulso de nuestra misión. Como líder mundial en tecnología médica durante casi 100 años, la movilidad de un paciente se ve mejorada por un producto o tecnología de Zimmer Biomet cada 8 segundos.

Este puesto lidera el pilar de analítica e insights que respalda la toma de decisiones comerciales en toda la región EMEA, transformando los datos de ventas, clientes y territorios en recomendaciones claras y accionables que mejoren la productividad de la fuerza de ventas y la ejecución de la estrategia de mercado (go-to-market). El modelado predictivo es fundamental para este rol: se espera que el analista construya y perfeccione continuamente modelos prospectivos —rendimiento de ventas y oportunidades de mercado— que proporcionen a la dirección comercial la previsión necesaria para actuar por delante de las tendencias en lugar de reaccionar ante ellas. El puesto también proporciona apoyo analítico a los procesos centrales de excelencia comercial (planificación de territorios, establecimiento de objetivos, compensación de incentivos) y salvaguarda la precisión y la confianza en el entorno de informes comerciales.

• Diseñar, construir y validar modelos predictivos (regresión, clasificación y previsión de series temporales) para el rendimiento de las ventas, la selección de cuentas y la dimensionación de oportunidades de mercado, con un enfoque en la precisión, la interpretabilidad y la adopción empresarial en el mundo real
• Desarrollar modelos de alineación de territorios, optimización de planes de visitas y segmentación/targeting
• Escribir código Python/R y SQL de calidad de producción para construir pipelines repetibles y auditables, no hojas de cálculo puntuales
• Gestionar los cuadros de mando comerciales y la elaboración de informes (Power BI) para la visibilidad de la fuerza de ventas y la dirección
• Analizar datos de CRM, actividad de visitas, cuota de mercado y ventas para detectar tendencias, espacios de oportunidad (whitespace) y riesgos
• Apoyar el diseño de la compensación de incentivos: establecimiento de cuotas, modelado de pagos, análisis de escenarios
• Traducir preguntas de negocio ambiguas ("¿por qué la Región X tiene un bajo rendimiento?") en análisis estructurados y recomendaciones claras
• Presentar los hallazgos a la dirección de ventas y a los ejecutivos en un formato listo para la toma de decisiones
• Realizar el seguimiento y mejorar continuamente el rendimiento del modelo tras su lanzamiento (por ejemplo, precisión de la previsión, eficacia del plan de incentivos), iterando a medida que surgen nuevos datos y condiciones de mercado
• Construir y perfeccionar modelos de segmentación basados en el valor y los impulsores de potencial
• Garantizar que la metodología se mantenga alineada con la estrategia comercial y la ejecución en el terreno
• Apoyar el uso de la segmentación en la planificación, la selección de objetivos y las decisiones de go-to-market
• Revisar y evolucionar la lógica de segmentación basándose en el feedback del mercado y del rendimiento
• Modelar la optimización de territorios y la eficacia de la cobertura
• Aportar información basada en datos a las discusiones sobre diseño de territorios y cambios organizativos
• Proporcionar aportaciones analíticas para el mapeo de territorios, el establecimiento de objetivos y los procesos relacionados con incentivos
• Garantizar la precisión, la puntualidad y la alineación de la gobernanza de las aportaciones analíticas
• Apoyar los ciclos de planificación y rendimiento interfuncionales
• Mantener la precisión y la fiabilidad de los cuadros de mando, tarjetas de puntuación (scorecards) e informes
• Construir y reforzar los controles de calidad de datos, la validación y las rutinas de conciliación
• Colaborar con los equipos de IT/datos en la fiabilidad de los pipelines
• Investigar problemas de datos e impulsar acciones correctivas
• Mejorar las herramientas analíticas de autoservicio para los equipos comerciales
• Impulsar la adopción mediante la formación y el compromiso de las partes interesadas
• Fomentar la cultura de datos (data literacy) en toda la organización comercial