Analytics & Innovation Lead en Grupo Mariposa

1. Traducción y Detección Proactiva de Necesidades de Negocio

• Traducir necesidades de negocio en casos de uso analíticos claros, viables y priorizados, asegurando que cada iniciativa tenga un problema real y un impacto medible detrás.
• Diseñar y mantener el mapa de valor analítico de la organización: qué capacidades existen, qué brechas hay y qué oportunidades se están dejando sobre la mesa.

2. Desarrollo de Productos de Datos con Visión de Escalabilidad

• Concebir cada solución analítica como un producto de datos con ciclo de vida propio: definición, desarrollo, adopción, medición de impacto y evolución.
• Evaluar el potencial de evolución de soluciones internas hacia modelos de servicio compartido entre unidades de negocio o entre países, bajo una lógica de producto analítico centralizado.

3. Innovación Aplicada y Evaluación de Casos de Uso

• Identificar, estructurar y priorizar casos de uso de alto impacto (GenAI, ML aplicado, automatización analítica) evaluando viabilidad técnica, disponibilidad de datos e impacto esperado en el negocio.
• Monitorear tendencias del mercado en analítica, IA y tecnología aplicada al sector de consumo masivo, distinguiendo señal de ruido y priorizando solo lo que tiene aplicabilidad concreta

4. Gestión Estratégica del Área de Analítica

• Co-diseñar con el Data Manager el roadmap estratégico de soluciones analíticas para la región, alineando capacidades técnicas con prioridades de negocio.
• Apoyar la priorización del backlog cuando existe tensión e

5. Evolución del Área hacia Analítica de Alto Valor

• Transformar los entregables de BI: Pasar de dashboards estáticos a productos analíticos que combinen contexto, narrativa e insights accionables.
• Definir estándares de calidad para entregables analíticos: consistencia, trazabilidad, narrativa y accionabilidad como criterios mínimos de aceptación.

• Experiencia en CPG / Retail / Consumo Masivo o industrias con dinámicas similares de GoTo-Market, distribución y gestión de canal.
• Experiencia en entornos multi-país con estándares y arquitecturas de datos compartidos.
• Exposición a casos de uso de ML o GenAI aplicado en contextos comerciales con impacto
medible.
• Conocimiento de metodologías de gestión de productos digitales o analíticos (Product
Management aplicado a datos).
• Experiencia en gestión de innovación o evaluación de tendencias tecnológicas con criterio de
aplicabilidad.