Aftersales Data Analytics Sr Manager

MG México; Ciudad de México; Presencial; MXN 800,000 - 1,200,000; Jornada completa

Descripción de la vacante

MG México busca un Aftersales Data Analytics Sr Manager que garantice la transparencia financiera y optimice procesos mediante analítica avanzada y herramientas de IA. El rol implica liderazgo en la toma de decisiones basada en datos, colaboración multifuncional y enfoque en la mejora de la experiencia del cliente. Con una experiencia mínima de 6 a 8 años en el sector y dominio del inglés avanzado, este puesto es clave en la estrategia operativa del departamento.

Formación

• Mínimo de 6 a 8 años en gestión financiera o analítica de datos.
• Al menos 3 años en posiciones gerenciales.
• Dominio avanzado del idioma inglés.

Responsabilidades

• Liderar la adopción de herramientas analíticas avanzadas y dashboards.
• Administrar el presupuesto de posventa y monitorear fuentes de ingresos.
• Desarrollar modelos predictivos para optimizar inventarios y mejorar la eficiencia del servicio.

Conocimientos

Analítica de Datos

Gestión Financiera

Colaboración Multifuncional

Toma de Decisiones Basada en Datos

Innovación

Mejora de Experiencia del Cliente

Educación

Licenciatura en Ingeniería Industrial, Finanzas, Administración de Empresas, Analítica de Datos

MBA (Deseable)

Herramientas

Power BI

Tableau

Python

SQL

Descripción del empleo

Descripción del puesto: Aftersales Data Analytics Sr Manager

En MG Motor México nos encontramos en búsqueda de nuestro próximo: Aftersales Data Analytics Sr Manager

Serás responsable de garantizar transparencia financiera, llevando la operación basandote en cold data y tomando desiciones estrategicas con la misma, buscando la eficiencia operativa y alineación estratégica del departamento.
Utilizarás analítica avanzada, asi como herramientas de inteligencia artificial (IA) para optimizar procesos y mejorar la experiencia del cliente, la infraestructura y el rendimiento general del departamento.

Responsabilidades Principales

1. Toma de Decisiones Basada en Datos

• Liderar la adopción de herramientas analíticas avanzadas, Dashboards e inteligencia artificial para apoyar decisiones operativas y financieras.
• Colaborar con equipos multifuncionales (Posventa, MG y Red de distribuidores MG) para alinear los conocimientos obtenidos de los datos con los objetivos estratégicos.
• Desarrollar modelos predictivos para pronosticar la demanda, optimizar inventarios y mejorar la eficiencia del servicio.

2. Control Financiero

• Administrar el presupuesto de posventa, asegurando alineación con las metas financieras corporativas.
• Monitorear las fuentes de ingresos (servicios, refacciones, accesorios, garantías) e identificar oportunidades de crecimiento.
• Realizar pronósticos financieros, análisis de variaciones e iniciativas de control de costos.
• Preparar y presentar reportes financieros precisos a la alta dirección.
• Impulsar iniciativas de automatización para simplificar procesos como la gestión de garantías, órdenes de reparación y logística de refacciones.
• Implementar herramientas de IA para mejorar la precisión en diagnósticos, interacción con clientes y eficiencia operativa.
• Medir el impacto de la automatización en los KPI y ajustar estrategias según sea necesario.

4. Colaboración Estratégica

• Trabajar con los equipos de Operaciones de Campo, Cadena de Suministro de Refacciones, Garantías y Entrenamiento para identificar e implementar mejoras basadas en datos.
• Contribuir al desarrollo y ejecución de la estrategia a 3 años del departamento en los cuatro pilares clave.
• Actuar como enlace entre el departamento de Posventa, el equipo de TI y los proveedores de Sistemas para garantizar una integración tecnológica fluida.

5. Liderazgo y Desarrollo de Equipo

• Fomentar una cultura de innovación, colaboración y aprendizaje continuo dentro del departamento.
• Promover el compromiso de los empleados y alinear los esfuerzos del equipo con el objetivo de ser el mejor departamento para trabajar.

6. Experiencia del Cliente

• Usar la analítica para identificar oportunidades de mejora en la satisfacción y lealtad del cliente.
• Desarrollar modelos financieros para apoyar iniciativas que mejoren la experiencia del cliente y el rendimiento operativo.
• Educación: Licenciatura terminada en Ingeniería Industria, Finanzas, Administración de Empresas, Analítica de Datos o carreras afines; Deseable estudios complementarios (MBA).
• Experiencia: Mínimo de 6 a 8 años en gestión financiera, analítica de datos o roles relacionados, con al menos 3 años en posiciones gerenciales. Experiencia en la industria automotriz es un plus.
• Dominio avanzado de herramientas como Power BI, Tableau, Python o SQL
• Conocimiento en aplicaciones de IA en operaciones de negocios.
• Indispensable dominio del idioma inglés avanzado.

Nivel mínimo de educación: Universitario (Graduado)

Desde 1924 hemos hecho historia en diseño, ingeniería y en la industria automotriz en general. Ahora ponemos esta marca legendaria en tus manos para que sigamos juntos el camino.