Senior Data Analyst, Marketing & Enrollment - HYBRID in Chicago

Описание компании:

Adtalem Global Education (NYSE: ATGE) является маяком глобального превосходства в области высшего образования, особенно в подготовке высококвалифицированных специалистов для сектора здравоохранения. С сильной приверженностью к лидерству в обществе, улучшению общественного здравоохранения и инклюзивности в образовании, Adtalem не только способствует успеху, но и является пионером инноваций и трансформации сообщества.

Престижная сеть Adtalem включает в себя Медицинский факультет Американского университета Карибского бассейна, Университет Чемберлен, Медицинский факультет Университета Росса, Школу ветеринарной медицины Университета Росса и Университет Вальдена. Узнайте больше о том, как Adtalem формирует будущее здравоохранения на нашем сайте и оставайтесь на связи с нами в Twitter и LinkedIn.

Обзор работы:

Эта гибридная позиция, расположенная в пределах 50 миль от наших офисов в Чикаго, штат Иллинойс, или Колумбии, штат Мэриленд, предлагает динамичное рабочее место, сочетающее три дня в офисе в неделю (вторник по четверг) с возможностью удаленной работы в остальное время. Будучи важной частью нашего Центра цифровых технологий, роль старшего аналитика данных в области маркетинга и зачисления включает в себя глубокий анализ данных, разработку инструментов отчетности и предоставление аналитических данных для улучшения процессов принятия решений в Университете Чемберлен.

• Создание и усовершенствование панелей мониторинга и визуализаций, предоставляющих ключевые бизнес-аналитические данные.
• Тесное сотрудничество с руководством в области маркетинга и зачисления для определения критериев успеха, соответствующих стратегическим целям.
• Обеспечение отражения ключевых показателей эффективности в общих целях, предложение усовершенствований и обеспечение целостности данных.
• Предоставление заинтересованным сторонам хорошо организованных данных в форме, адаптированной для разнообразной исполнительной аудитории.
• Разработка автоматизированных решений для обработки данных с целью оптимизации операций и поддержки разовых запросов данных.
• Поддержание проактивного подход