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Versapay

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201 - 500 employés

Fondée en 2006

🤝 B2B

💳 Fintech

☁️ SaaS

💰 €4 000 000 Post-IPO Debt en 2019-11

B2B • Fintech • SaaS

Versapay est une entreprise qui propose un réseau collaboratif de gestion des comptes clients (AR), conçu pour offrir des solutions d'automatisation des AR et de paiements B2B de premier plan. La plateforme fournit des outils pour automatiser les tâches AR, gérer les applications de trésorerie et faciliter les paiements B2B sur plusieurs canaux, tout en s'intégrant avec des systèmes ERP tels que Microsoft Dynamics, NetSuite et Sage Intacct. Les solutions de Versapay aident les équipes à collaborer efficacement via le cloud, réduisant les traitements manuels et améliorant le flux de trésorerie. L'entreprise se concentre sur la simplification du processus de facturation-encaissement à l'aide de l'intelligence artificielle, améliorant l'expérience client avec des portails faciles à utiliser et offrant des méthodes de paiement numérique complètes. Versapay soutient également des transactions B2B à grande échelle dans le monde entier, promouvant l'efficacité et les bénéfices environnementaux grâce à la facturation numérique.

Description

• Design and maintain robust, documented data models in Snowflake that serve as the "source of truth" for product health, moving the team toward higher standards of data observability and reduced tech debt. • Partner with Product leadership to execute against their roadmap, specifically providing the analytical backbone for International Receivables, Agentic AI workflows, and embedded lending initiatives. • Serve as the lead analytical advisor to the CPO and Product Managers, translating complex data into actionable narratives that influence product strategy and development prioritization. • Conduct deep-dive research into user journeys to identify friction points and opportunities to enhance product stickiness. • Move beyond descriptive BI to implement predictive models, ensuring our product intelligence remains industry-leading. • Design and analyze A/B tests and causal inference models to measure the impact of new features on key metrics like DSO reduction and customer adoption.

🎯 Exigences

• 5+ years of experience in a product data analytics role, specifically supporting Product Management or engineering teams. • Advanced SQL & Analytics Engineering: Expert-level ability to write complex, performant queries and a deep understanding of how to structure behavioral data for self-service analysis. • Technical Stack: Proficient in Python for data manipulation and Tableau for high-impact visualization. • Product Growth Literacy: Solid understanding of product-led growth (PLG) metrics, retention analysis, and user lifecycle modelling. • Statistical Foundation: Practical experience with regression analysis, hypothesis testing, and a strong desire to explore AI/ML opportunities in a product context.