Quien contrata un analista de marketing busca a alguien que convierta datos dispersos en decisiones: qué canal trae los clientes que se quedan, qué campaña gasta sin devolver, qué segmento crece y cuál se apaga. El puesto vive entre la planilla, el panel y la reunión donde hay que explicar por qué bajó el costo por lead. La lectura del CV busca dos cosas: qué herramientas de análisis se dominan y qué decisiones cambiaron a partir de esos análisis.
El CV de analista de marketing suele quedarse en la tarea ("elaboración de reportes mensuales", "seguimiento de KPI") sin contar qué se descubrió ni qué pasó después. Esta guía explica qué pesa en la lectura, qué keywords filtran los avisos, cómo escribir viñetas que muestren el efecto de un análisis y cómo se ve un CV completo del rol dentro del área de marketing y comunicación.
En esta guía
Qué pesa en el CV de analista de marketing
La cadena completa de datos es lo que distingue el perfil. Interesa saber de dónde salen los números (GA4, CRM, plataformas de pauta, base de ventas), cómo se unen (exportaciones, SQL, hojas de cálculo, conectores) y dónde terminan (tablero, informe, presentación al equipo comercial). Un CV que solo menciona "reportes" deja fuera la parte más difícil del trabajo, que es integrar fuentes que no coinciden entre sí.
El impacto de cada análisis tiene que estar escrito. La diferencia entre un analista y un armador de planillas es lo que pasó después del informe: una campaña que se pausó, un presupuesto que se redistribuyó, un segmento que se dejó de trabajar, un precio que se corrigió. Las viñetas deben cerrar con esa consecuencia y, si se puede, con la cifra que se movió.
El nivel técnico conviene declararlo sin exagerar. Excel o Google Sheets avanzado (tablas dinámicas, buscarv, consultas), SQL para consultar la base propia, Looker Studio o Power BI para visualizar, y nociones de atribución y modelos de medición. Quien además usa Python para limpiar datos debería decirlo, porque en muchos avisos es un diferencial.
Keywords que buscan los avisos
Estos son los términos que más se repiten en los avisos de analista de marketing en LatAm y España:
- GA4 y Google Search Console
- Looker Studio, Power BI o Tableau
- SQL y consultas a bases de datos
- Excel y Google Sheets avanzado
- CRM (HubSpot, Salesforce, Zoho)
- KPI y cuadro de mando
- Atribución y modelos multicanal
- Costo por lead y costo de adquisición
- Tasa de conversión y embudo
- Cohortes, retención y churn
- Segmentación y buyer persona
- Investigación de mercado y encuestas
- Test A/B y significancia
- Forecast y presupuesto de marketing
- Informes ejecutivos y presentaciones
Se ubican en las viñetas junto al análisis que permitieron y se repiten en habilidades, separando herramientas de análisis, visualización y fuentes de datos. Antes de postular, la herramienta para adaptar el CV a la oferta señala qué términos del aviso no están en el documento.
Viñetas de experiencia que funcionan
Cada análisis debería terminar en una decisión con consecuencia medible. Los pares siguientes muestran la diferencia:
| Así no | Así sí |
|---|---|
| Elaboración de reportes mensuales de marketing | Automaticé en Looker Studio el reporte mensual de 6 canales; el cierre pasó de 3 días de trabajo manual a 2 horas de revisión |
| Seguimiento de KPI de campañas | Detecté con un análisis de cohortes que el 38 % de los leads de Display no calificaba, y la redistribución del presupuesto bajó el costo por lead calificado de 54 a 31 dólares |
| Análisis de la base de clientes | Segmenté en SQL una base de 120.000 contactos por recencia y frecuencia, y las campañas al segmento activo triplicaron la tasa de respuesta |
| Apoyo al equipo comercial | Crucé el CRM con la pauta y mostré que 2 de 9 campañas generaban el 61 % de las oportunidades cerradas, lo que reordenó el plan del trimestre |
| Medición de resultados del sitio | Definí en GA4 12 eventos de conversión y un embudo de 4 pasos, y el abandono en el formulario bajó del 71 % al 49 % tras dos correcciones |
| Investigación de mercado | Diseñé una encuesta a 450 clientes que identificó 3 motivos de baja y derivó en un cambio de la oferta de renovación |
Junior vs. senior
Un analista junior se evalúa por el manejo de herramientas y por el orden. El CV debe mostrar dominio real de hojas de cálculo, un tablero armado de punta a punta y alguna consulta SQL propia, aunque el contexto sea un trabajo práctico, una pasantía o un proyecto freelance. Incluir un caso completo (pregunta, fuente de datos, análisis, conclusión) vale más que enumerar cursos de analítica.
En un perfil senior pesan el criterio y la influencia: definir qué se mide en toda el área, discutir el presupuesto con datos, construir modelos de atribución, anticipar resultados con un forecast y presentar conclusiones a dirección. Las viñetas dejan de describir informes y pasan a describir decisiones de negocio sostenidas por esos informes, con el monto o el porcentaje que cambió.
Un análisis sin consecuencia no se puede evaluar. Cada viñeta del rol debería poder responder "y entonces qué se hizo distinto".
Errores frecuentes en este rol
Estos son los errores que más se repiten en los CV de analista de marketing:
- Informes sin desenlace. Enumerar reportes elaborados no dice nada sobre la calidad del análisis.
- Declarar "Excel avanzado" sin sostenerlo. En la entrevista se pregunta por tablas dinámicas, funciones de búsqueda y limpieza de datos.
- Confundir métricas de vanidad con métricas de negocio. Impresiones y seguidores no explican ingresos; costo por lead calificado y retención sí.
- No mencionar las fuentes de datos. Trabajar con GA4 no es lo mismo que integrar GA4, CRM y facturación.
- Tableros sin volumen. Conviene decir cuántas campañas, canales o registros abarcaba cada tablero.
- Un CV cargado de gráficos decorativos. Resulta contradictorio en un rol de datos y complica la lectura automática. La guía sobre cómo hacer un CV que pase los filtros ATS detalla qué evitar, y entre las plantillas de CV hay opciones sobrias.
Ejemplo de CV de analista de marketing
El siguiente ejemplo condensa lo anterior en un CV de una página para un perfil de mitad de carrera. Los nombres y las empresas son ficticios.
Analista de marketing con 5 años de experiencia en retail y servicios financieros. Integración de datos de GA4, CRM y plataformas de pauta en tableros de Looker Studio, con consultas SQL propias. Responsable del seguimiento de un presupuesto anual de medios de 500.000 dólares y del reporte mensual para dirección comercial.
Analista de Marketing, Financiera Altamar, Santiago. 2022 - actualidad
- Automaticé en Looker Studio el reporte mensual de 6 canales y el cierre pasó de 3 días de trabajo manual a 2 horas de revisión.
- Detecté con un análisis de cohortes que el 38 % de los leads de Display no calificaba; la redistribución del presupuesto bajó el costo por lead calificado de 54 a 31 dólares.
- Crucé el CRM con la inversión publicitaria y mostré que 2 de 9 campañas generaban el 61 % de las oportunidades cerradas, lo que reordenó el plan del trimestre.
Asistente de Analítica, Tiendas Coral, Santiago. 2020 - 2022
- Segmenté en SQL una base de 120.000 contactos por recencia y frecuencia de compra, y las campañas al segmento activo triplicaron la tasa de respuesta.
- Definí en GA4 12 eventos de conversión y un embudo de 4 pasos; el abandono en el formulario de compra bajó del 71 % al 49 %.
- Diseñé una encuesta a 450 clientes que identificó 3 motivos de baja y derivó en un cambio de la oferta de renovación.
Licenciatura en Administración con mención en Marketing, Universidad de Santiago de Chile, 2019. Google Analytics 4 Certification, 2025. Curso de SQL para análisis de datos, 2023.
GA4, Google Search Console, Looker Studio, Power BI, SQL, Excel avanzado, Google Sheets, HubSpot, Salesforce, Google Ads, Meta Ads Manager, Python básico (pandas). Inglés avanzado (C1).
Preguntas frecuentes
¿Cuánto SQL hace falta para un puesto de analista de marketing?
Lo suficiente para consultar una base propia sin depender de otro equipo: filtros, agrupaciones, uniones entre tablas y funciones de fecha. No se espera optimización de consultas ni modelado, pero declarar SQL y no poder escribir una unión entre dos tablas se nota en la prueba técnica.
¿Conviene mostrar un tablero en el proceso de selección?
Conviene, con datos ficticios o anonimizados. Un tablero propio con tres o cuatro vistas bien elegidas demuestra criterio de medición mejor que cualquier descripción, y evita la discusión sobre confidencialidad de los datos del empleador anterior.
¿Qué diferencia a este rol del de marketing digital?
El perfil de marketing digital ejecuta y optimiza campañas; el analista mide, compara canales y sostiene las decisiones con datos, muchas veces también fuera de la pauta (precios, retención, segmentos). Hay superposición, y el CV debe inclinarse hacia el lado que pide el aviso.
¿Sirve incluir métricas del negocio y no solo de marketing?
Sirve mucho, siempre que no se expongan datos confidenciales. Hablar de retención, ticket promedio o costo de adquisición muestra que el análisis se conecta con el resultado de la empresa, que es lo que suele faltar en los CV del rol.