Consumer data readiness specialist – Media & Activation

Stack

Feladatok

• ▹A fogyasztói média- és aktivációs adatattribútumok karbantartása: teljes, pontos, konzisztens és AI-kész közönségprofilok, viselkedési jelek, kampánycímkék, identitáskulcsok és szegmensbesorolások
• ▹Aktivációs adatminőségi problémák végponttól végpontig tartó kivizsgálása és megoldása CDP, CRM, médiaplatformok, clean roomok és mérőrendszerek között
• ▹Adatleképezési szabályok és integrációs logika meghatározása és dokumentálása a fogyasztói adatok harmonizálásához, deduplikálásához és strukturálásához emberi és gépi értelmezhetőség érdekében
• ▹Hozzájárulási jelek, adatvédelmi jelzők, opt-in/opt-out státusz és felhasználási jogok ellenőrzése, hogy az aktivációs és AI-adatfolyamok megfeleljenek a GDPR-nak, CCPA-nak, ePrivacy-nak és a helyi követelményeknek
• ▹Operatív kapcsolattartás a médiaadat-partnerekkel és platformszállítókkal, adatfolyamok monitorozása, anomáliák jelzése és a megoldás követése
• ▹Új aktivációs adatforrások integrálása: formátumok ellenőrzése, taxonómiák összehangolása, hozzájárulási megfelelés megerősítése, a platformba való betöltésre és AI-aktivációra való felkészítés
• ▹Médiamérés, hatékonysági analitika, MMM és CPLT támogatása az attribúcióhoz, reach/frequency és ROI igényekhez strukturált, leképezett és minőségbiztosított közönség- és kampányadatokkal
• ▹Közönség-taxonómiák karbantartása: szegmensdefiníciók, érdeklődési/szándék-besorolások, életciklus-szakaszok és csatornaspecifikus struktúrák, globális konzisztenciával és AI-értelmezhetőséggel
• ▹AI-eszközök (Copilot, GenAI asszisztensek, automatizációs szkriptek) használata az adatvalidáció, anomáliadetektálás és dokumentáció javítására
• ▹Automatizálási lehetőségek azonosítása a közönségminőség-pontozáshoz, hozzájárulás-anomáliák detektálásához, identitás-egyeztetéshez és kampánycímkézés-validáláshoz
• ▹SOP-k, adatfolyam-diagramok, hozzájárulási logikai térképek, platformspecifikációk, közönségszótárak és hibaelhárítási útmutatók készítése és karbantartása felhasználóknak és AI-kontextusrétegeknek
• ▹A helyi marketingcsapatok és adatgondnokok képzésének és beillesztésének támogatása az aktivációs adatszabványokról, adatvédelmi követelményekről, platformeszközökről és AI-alapú munkafolyamatokról
• ▹Folyamatos fejlesztés: visszatérő problémák jelzése, folyamatjavítási javaslatok, AI-alapú eszközök és munkafolyamatok támogatása

Elvárások

• ▹Marketing, digitális média, üzleti, adatanalitikai, információmenedzsment vagy kapcsolódó területű alapdiploma
• ▹3–5 év tapasztalat digitális/média adatműveletekben, közönségadat-kezelésben, CDP/CRM adatkezelésben vagy marketingtechnológiában, lehetőleg FMCG, fogyasztói egészségügy, gyógyszeripar vagy kiskereskedelem/e-kereskedelem területén
• ▹Gyakorlati tapasztalat fogyasztói aktivációs platformokkal (CDP, CRM, DMP, DSP), valamint a közönségadat-struktúrák, identitásfeloldási koncepciók és platformok közötti adatfolyamok ismerete
• ▹Működő tapasztalat a médiaadat-ökoszisztémákban, beleértve a walled gardeneket (Meta, Google, Amazon), retail media hálózatokat, programmatic platformokat és clean room környezeteket
• ▹Működő ismeret az adatvédelmi szabályozásokról (GDPR, CCPA, ePrivacy) és gyakorlati tapasztalat a hozzájárulás, adatfelhasználási jogok és adatvédelmi megfelelés ellenőrzésében média/aktivációs adatfolyamokban
• ▹Tapasztalat az 1P adatgyűjtésben (web, app, CRM), 2P adatpartnerségekben és 3P közönségadat-szolgáltatókkal, az integrációs és minőségi/megfelelőségi kihívások megértésével
• ▹Tapasztalat adatleképezési szabályok, deduplikációs logika és harmonizációs szabványok meghatározásában és alkalmazásában több fogyasztói adatforráson és platformon át
• ▹Erős elemző- és problémamegoldó készség: képesség az adatproblémák módszeres kivizsgálására és a megoldás vezetésére összetett, többplatformos környezetben
• ▹Jártasság adat- és marketingeszközökben (pl. SQL, haladó Excel, Power BI, CDP-eszközök mint a Treasure Data/Salesforce/Adobe, Google Analytics, kampánykezelő platformok), beleértve a Marketing Mix Modeling (MMM) és az attribúciós módszertanok ismeretét
• ▹AI iránt érdeklődő és AI-jártas: kényelmesen használ GenAI-eszközöket a mindennapi munkában, érti, hogyan hat az adatminőség és -struktúra az AI-alapú személyre szabásra, lookalike modellezésre és automatizált optimalizálásra, és szívesen kutatja az AI média-adatműveletekben való alkalmazását
• ▹Részletekre figyelő, erős szervezőkészséggel, több párhuzamos munkafolyamat kezelésére képes

Soft skillek