Yuxme digitalizza la contabilità e la consulenza fiscale per forfettari e PMI attraverso una piattaforma SaaS integrata con il supporto di commercialisti dedicati, accompagnando i clienti nella gestione di fatturazione elettronica, tasse e scadenze. L’acquisizione è interamente digitale e si sviluppa attraverso campagne Meta e Google, partnership con studi professionali e il canale dedicato ai forfettari. Il percorso prosegue poi con un processo di contatto, qualificazione e consulenza gestito dal team Sales. Yuxme sta centralizzando in Salesforce l’intero patrimonio di dati commerciali, con l’obiettivo di costruire una lettura completa e affidabile del funnel end-to-end. Oggi è possibile monitorare con precisione quanti lead entrano nel funnel. Il passo successivo è ottenere la stessa visibilità su ciò che avviene dopo: quali sorgenti generano clienti, dove si interrompono le trattative, quali fattori incidono sulla conversione e quali interventi possono migliorare le performance commerciali. Per completare questo percorso, Yuxme ricerca una figura che entri a far parte del team di Business Intelligence, composto da cinque persone e responsabile di dati, dashboard e agenti AI a supporto dell’intera azienda. Il ruolo avrà un perimetro chiaro e distintivo: costruire e governare il modello dati del funnel commerciale e le automazioni che lo alimentano e lo utilizzano, dalla sorgente del lead fino all’esito della trattativa. In Yuxme agenti, workflow e AI non sono progetti separati dall’operatività, ma strumenti integrati nel lavoro quotidiano. L’approccio atteso è quindi orientato all’automazione del dato ovunque possibile e alla costruzione di dataset progettati non solo per essere letti dalle persone, ma anche utilizzati direttamente da agenti e sistemi automatizzati.
Cosa prevede il ruolo
Il primo obiettivo sarà portare a regime l’infrastruttura dati del funnel commerciale, con un’alimentazione automatizzata end-to-end.
- Progettazione del data model in grado di consolidare informazioni oggi distribuite su fonti differenti: anagrafiche lead, sorgente e campagna di provenienza, servizio di interesse, attività Sales, canale di contatto, risposta, demo, esito e conversione.
- Automazione dell’alimentazione del dataset e completamento della migrazione su Salesforce, incluso lo storico. L’obiettivo è fare in modo che il dato confluisca automaticamente da tutte le fonti rilevanti — Salesforce, piattaforme advertising, WhatsApp, e-mail, telefonia e altri strumenti di contatto — riducendo l’inserimento manuale ai soli casi eccezionali.
- Automazione dei processi di Marketing, Sales e Operations, tra cui arricchimento delle anagrafiche, qualificazione e routing dei lead, follow-up, supporto alla lead generation B2B e gestione dei task ripetitivi. Le soluzioni saranno sviluppate sotto forma di agenti e agentic workflow, portate in produzione e utilizzate quotidianamente dal business.
- Definizione e implementazione delle metriche del funnel, tra cui volume e qualità dei lead per sorgente, costo di acquisizione per canale, tasso di risposta, tasso di conversione per stage, avanzamento rispetto al budget mensile Sales e clusterizzazione dei motivi di mancata conversione. È prevista inoltre la possibilità di proporre e introdurre nuove metriche utili al business.
- Attribution e lead scoring, per individuare le sorgenti che generano lead a maggiore probabilità di conversione e definire criteri di prioritizzazione delle opportunità commerciali.
- Integrazione in pipeline delle registrazioni delle call di consulenza, oggi uno degli elementi mancanti del dataset. In una fase successiva, il lavoro comprenderà anche l’analisi semantica delle trascrizioni, con l’obiettivo di individuare i fattori associati agli esiti positivi incrociando servizio, sorgente del lead e performance del singolo venditore.
Si tratta di un ruolo fortemente orientato alla costruzione: il modello dati del funnel verrà sviluppato e consolidato all’interno di questo perimetro, e le scelte effettuate nei primi mesi definiranno la base per analisi e automazioni future. Una volta stabilizzate le fondamenta, il lavoro potrà estendersi alle iniziative di marketing guidate dai dati, segmentazione, targeting e campagne, oltre all’evoluzione continua dei processi operativi automatizzati.
Requisiti
- 3-5 anni di esperienza in ruoli legati ad automazione, AI engineering, marketing operations o business intelligence, con responsabilità diretta su sistemi portati in produzione e gestiti nel tempo.
- Esperienza diretta con dati provenienti da CRM, come Salesforce, HubSpot o piattaforme equivalenti. È richiesta familiarità concreta con data model, oggetti, pipeline e gestione della qualità del dato in presenza di fonti eterogenee.
- Conoscenza dei processi di vendita e marketing B2B, maturata attraverso un’esperienza operativa che permetta di individuare quali processi automatizzare, quali metriche monitorare e quali interventi proporre.
- Solide competenze di modellazione dati e SQL. È inoltre richiesta esperienza con Python e/o JavaScript per API REST, webhook e scripting a supporto delle automazioni, soprattutto nei casi in cui le piattaforme low-code non siano sufficienti.
- Esperienza concreta in AI e automazione, con strumenti come n8n o Make, LLM API, agenti e agentic workflow già sviluppati e utilizzati in contesti reali. È apprezzata la familiarità con coding agent come Claude Code o Codex all’interno del lavoro quotidiano.
- Esperienza nella gestione di sistemi in produzione, inclusi debugging, monitoraggio e gestione degli errori. Le automazioni legate ai processi commerciali sono considerate infrastruttura critica e devono poter funzionare in modo affidabile senza necessità di presidio continuo.
Profilo ricercato
Yuxme ricerca una persona autonoma, concreta e con una forte mentalità da product owner. Il ruolo richiede la capacità di lavorare a stretto contatto con i team Commerciale e Marketing, tradurre esigenze di business in soluzioni tecniche, valutare quali interventi abbiano reale valore, argomentare le priorità e presentare evidenze chiare a supporto delle decisioni. È inoltre importante avere un approccio end-to-end: dalla definizione del problema alla progettazione della soluzione, fino alla messa in produzione, al monitoraggio e alla manutenzione nel tempo
Apprezzato, ma non obbligatorio
- Esperienza in aziende SaaS B2B, società di consulenza o servizi professionali, preferibilmente in ambito fintech, fiscale o contabile
- Esperienza specifica con Salesforce
- Tableau o altri strumenti di data visualization
- NLP e analisi semantica su trascrizioni
- RAG e vector database
- ETL e orchestrazione dati
- Portfolio di automazioni, agenti o progetti AI già in esercizio
Offerta
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