Carreira: Grupo Boticário Busca Profissional Apoiar Decisões Estratégicas – Home Office

O universo de Customer Analytics avança em ritmo frenético, e poucas posições traduzem tão bem esse momento quanto a vaga de Analista III anunciada pelo Grupo Boticário. Se você sonha em trabalhar em um dos maiores ecossistemas de beleza do mundo, liderando análises que impactam diretamente bilhões de reais em vendas, este artigo é para você. A seguir, vamos dissecar a descrição da vaga, comentar as competências exigidas, explicar como o time de Customer Analytics opera e trazer dicas práticas para se destacar no processo seletivo.

Visão geral

O Grupo Boticário (GB) busca um profissional sênior para transformar dados transacionais e não transacionais em insights acionáveis, suportando decisões estratégicas de Marketing, Tecnologia, Canais e demais áreas. Entre as prioridades do time estão:

1. Definição de bases de clientes e métricas de LTV (Lifetime Value) por marca.
2. Monitoramento de performance em um ecossistema multicanal e multimarca.
3. Implementação da cultura Test, Learn and Scale.

Vamos destrinchar cada um desses pilares e ver como eles se traduzem em competências do dia a dia.

Por que Customer Analytics é crucial para o Grupo Boticário?

Ecossistema multimarca e multicanal

Com 15 marcas e presença global, o GB se tornou um laboratório vivo de insights sobre comportamento do consumidor. Trata-se de uma operação:

• Omnichannel: lojas físicas, e-commerce, WhatsApp, social commerce e marketplaces.
• Multimarca: O Boticário, Eudora, Quem Disse, Berenice?, Vult, Dr. JONES, entre outras.
• Multigeracional: clientes variando de adolescentes a consumidores sêniores.

Nesse cenário, decisões de preço, sortimento, campanha e experiência precisam ser sustentadas por dados robustos—e em tempo real. É aí que entra o Analista III de Customer Analytics.

Dos dados aos investimentos

A principal entrega do time é “maximizar retorno sobre investimentos”. Significa:

1. Segmentar corretamente para reduzir dispersão de mídia.
2. Otimizar jornadas para aumentar conversão e reduzir churn.
3. Projetar LTV para realocar budget entre aquisição e retenção.

Principais responsabilidades: do SQL ao boardroom

A descrição da vaga revela um mix de atividades técnicas e estratégicas. Vamos agrupá-las em blocos de atuação.

1. Engenharia de dados leve e BI

• Construir e automatizar dashboards (Tableau, Looker).
• Manusear big data em GCP e consultar via SQL avançado.

Dica de ouro: mostre cases onde reduziu tempo de refresh ou custo de processamento ao otimizar queries.

2. Análise de comportamento e segmentação

• Combinar dados CRM, transações e navegação.
• Identificar oportunidades de aquisição, retenção, rentabilização e reativação.

Ferramentas recomendadas: clustering via K-means, segmentação RFM, modelos de propensão.

3. Métricas de LTV e projeções

• Definir KPI de base ativa por marca.
• Elaborar modelos de coorte e sobrevivência.

Demonstre domínio de técnicas como CLV probabilístico (BG/NBD, Pareto/NBD) e machine learning para churn.

4. Cultura Test, Learn and Scale

• Montar hipóteses, priorizar backlog de experimentos.
• Garantir governança cross áreas: documentação, reprodutibilidade e rollout.

Apresente exemplos de testes A/B que escalonaram—e outros que falharam, destacando aprendizados.

5. Storytelling & influência

• Apresentação clara, concisa e persuasiva a executivos.
• Recomendação de ações que mexem em verba, sortimento ou roadmap.

Estruture narrativas usando a metodologia “Problem → Insight → Recommendation → Impact”.

Competências-chave que o GB procura

Passo a passo para se preparar para a vaga

1. Fortaleça fundamentos de dados

1. Refaça o SQLZoo, Mode Analytics SQL Tutorial ou LeetCode (aba Database).
2. Suba um dataset de e-commerce no BigQuery; crie views de coortes e churn.

2. Domine modelagens de LTV

• Leia “Customer Lifetime Value: Reshaping the Way We Do Business” (Peter Fader).
• Pratique com o pacote Lifetimes em Python ou o CRM Toolkit em R.

3. Construa um portfólio de dashboards

• Escolha três KPIs: Receita, Frequência de compra e Ticket médio.
• Monte um painel em Looker Studio (gratuito) e publique no GitHub.

4. Treine storytelling executivo

• Pegue um case fictício de queda de conversão.
• Crie uma apresentação de 5 slides: contexto → análise → insight → ação → impacto.

5. Estude a cultura e os valores do GB

• Leia o Relatório de Sustentabilidade 2030 do grupo.
• Siga líderes da empresa no LinkedIn para entender pautas de diversidade e inovação.

O processo seletivo: do cadastro à contratação

O funil possui 9 etapas, mas as mais críticas costumam ser:

1. Entrevista com Liderança – valida aderência cultural e visão estratégica.
2. Teste / Case – prova real de capacidade analítica e clareza de recomendação.
3. Entrevista Interface – avaliação de fit com Marketing, Tecnologia e Canais.

Atenção: prepare-se para defender trade-offs. Ex.: “Investir R$ 1 mi em TV ou em mídia de performance segmentada?”. Mostre como comparou ROI.

Benefícios que fazem a diferença

O pacote do GB se destaca por:

• Plano de saúde para pets (tendência em employer branding).
• Licença parental estendida (180 dias para mães, 120 dias para pais).
• Desconto de 40 % nos produtos—ótimo para quem ama beleza.
• Auxílio home office, psicoterapia gratuita e day off de aniversário.

Por que isso importa?

Além de atrair talentos, benefícios amplos diminuem rotatividade. Para quem analisa LTV de clientes, faz sentido escolher um empregador que também maximize LTV dos colaboradores.

Futuro de Customer Analytics: tendências que o Analista III viverá

1. Data clean rooms & privacidade

Com restrições de cookies, parcerias com publishers exigirão ambientes seguros para conciliar dados first-party do GB.

2. ML Ops em nuvem

Modelos de propensão e LTV serão versionados via Vertex AI ou similares, com deployment contínuo.

3. Inteligência generativa na análise

Ferramentas como BigQuery ML + Gemini podem automatizar explorações iniciais e resumo de insights.

4. ESG & dados de impacto

Métricas ambientais e de diversidade entram no scorecard de performance, demandando cruzamento com dados de consumo.

Conclusão: por que essa vaga é um divisor de águas

Ser Analista III de Customer Analytics no Grupo Boticário é mais que executar queries: é influenciar a forma como um gigante da beleza decide investir, inovar e se relacionar com milhões de consumidores. Se você domina dados, respira marketing e sabe traduzir números em ação, essa pode ser a oportunidade que abrirá portas para cargos de gerência, head e até C-level em Data & Growth.

Prepare seu portfólio, revise LTV, treine sua narrativa e… boa sorte na inscrição!

👉 Candidate-se para a vaga!

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