Global VP, Player Engagement & Monetization in Warsaw

Global VP, Player Engagement & Monetization in Warsaw

Warsaw Pełny etat Stacjonarnie
V

W skrócie

  • Zadania: Zarządzaj zaangażowaniem graczy i strategią monetyzacji w globalnym zespole.
  • Firma: VGW, innowacyjna firma w branży gier z siedzibą w Warszawie.
  • Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, możliwości rozwoju kariery i praca w dynamicznym środowisku.
  • Pozostałe informacje: Praca w międzynarodowym zespole z możliwością wpływu na przyszłość branży gier.
  • Dlaczego ta praca: Kształtuj doświadczenia graczy i wpływaj na rozwój globalnej marki.
  • Kwalifikacje: Doświadczenie w zarządzaniu zespołem oraz strategiach CRM i monetyzacji.

VGW in Warsaw is seeking a VP of Player Engagement to lead CRM and Live Operations and own the full player lifecycle strategy across VGW’s brands.

You will provide enterprise leadership to build a unified engagement ecosystem aligned with revenue goals and brand strategy, partnering with Product, Data Science, and Brand GMs to optimize monetization while upholding responsible gaming standards.

You will lead a global team, drive sustainable growth, and ensure compliance with risk mandates.

#J-18808-Ljbffr

Global VP, Player Engagement & Monetization in Warsaw – pracodawca: VGW

VGW to dynamiczna firma rozrywkowa, która oferuje wyjątkowe możliwości rozwoju zawodowego w Polsce. Pracując jako Senior Marketing Manager, będziesz częścią innowacyjnego zespołu, który ceni kreatywność i współpracę, a także zapewnia wsparcie w zakresie szkoleń i rozwoju umiejętności. Nasza kultura pracy sprzyja otwartości i wymianie pomysłów, co sprawia, że każdy dzień przynosi nowe wyzwania i satysfakcję z osiąganych wyników.

V

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny VGW

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Global VP, Player Engagement & Monetization in Warsaw

Zarządzanie relacjami z klientem (CRM)
Operacje na żywo
Strategia cyklu życia gracza
Przywództwo w przedsiębiorstwie
Optymalizacja monetyzacji
Współpraca z zespołami produktowymi
Analiza danych