Data Analyst Expérience Client H/F

Détail du poste

Le besoin

Contexte

Le domaine Customer Relationship rassemble les équipes responsables des insights clients, du Pricing, et de la gestion du programme de fidélité. Au sein d'une entreprise digitale spécialisée, le Customer Analytics Center se positionne comme le partenaire stratégique du pôle Insights CoOE Retail. L'ambition est de transformer les données de satisfaction client en recommandations d'action concrètes et génératrices de valeur pour les équipes Retail à travers le monde.

Le/La consultant(e) s'appuiera sur une forte expertise analytique et une vision stratégique pour optimiser la qualité des analyses et apporter des insights pertinents pour les équipes Retail. En étroite collaboration avec les équipes Insights CoOE Retail, il/elle aura un rôle clé dans la modélisation du ROI de la satisfaction. L'objectif final : maximiser la valeur du client, optimiser les recommandations opérationnelles en magasin et garantir la fiabilité des données d'engagement.

Directement intégré(e) à l'équipe, vous aurez l'occasion de participer au succès via des analyses poussées des parcours (Digital, Magasin, Livraison, Circularité) et des études d'impact business de la satisfaction client.

Missions

- Contribuer aux analyses NPS (Magasin, Digital, Livraison, Circularité) et aux deep-dives du CoOE Retail.
- Croiser des données de sources variées (données de satisfaction & données opérationnelles) à partir de briefs cadrés par les Insights Analysts.
- Exploiter les données de satisfaction existantes et les nouvelles technologies pour automatiser des recommandations.
- Proposer des plans d'action pertinents aux équipes opérationnelles en magasin sur le scope NPS.
- Calculer la corrélation entre les données de satisfaction collectées et les KPIs business majeurs.
- Identifier dans quelle mesure la satisfaction impacte la GMV, le panier moyen, le taux de churn.
- Calculer la valeur ajoutée apportée par les réponses aux clients insatisfaits.
- Mesurer l'impact sur l'évitement du churn, la rétention, et la fréquence de rachat.
- Concevoir des frameworks d'analyse pour extraire des insights croisés entre satisfaction (NPS) et performance opérationnelle.
- Travailler en étroite collaboration avec les Insights Analysts et les équipes opérationnelles pour qualifier les besoins et les traduire en recommandations concrètes.
- Contribuer à la montée en compétence (upskilling) de l'équipe Insights sur l'utilisation de Databricks Genie One.

Livrables attendus

- Études analytiques avancées : restitution d'analyses complexes croisant satisfaction et données opérationnelles, traduites en recommandations actionnables pour le Retail.
- Modèles de corrélation ROI : tableaux de bord ou rapports démontrant l'impact de la satisfaction (NPS) sur la GMV et le churn.
- Préparation des données & documentation : datasets nettoyés et fiables. Documentation complète des sources, hypothèses et méthodes d'analyse.

Outils & Environnement

- Traitement des données : maîtrise avancée de SQL et Python.
- Environnement : forte expérience sur Databricks (la connaissance de Databricks Genie One est un plus).
- Customer Data : connaissance des environnements de données de satisfaction (NPS) et de leur croisement avec les données transactionnelles.

Conditions de travail

- Mode de fonctionnement : mission à temps plein (5j/semaine). Organisation avec rattachement hiérarchique au Customer Analytics Center et rattachement fonctionnel à l'équipe Insights CoOE Retail.
- Localisation : poste basé à Paris.
- Présence physique indispensable 1 jour par semaine pour une intégration complète dans les rituels de l'équipe.
- Langues : maîtrise du français (courant) et de l'anglais professionnel obligatoire.

Compétences demandées

- Informatique : Python - Expert, SQL - Expert
- Méthodes statistiques : Corrélation / Modélisation de valeur / A/B Test - Expert
- Fonctionnel : Communication - Expert, Esprit de synthèse - Expert, Rigueur - Expert, Méthode Agile - Avancé

Le profil recherché

Profil recherchéAu moins 3 ans d'expérience pertinente dans un environnement Data B2C, Retail ou Customer ExperienceDiplôme dans un domaine quantitatif (statistiques, économétrie, mathématiques), école de commerce ou d'ingénieurExpérience dans la corrélation de KPIs et l'analyse de l'impact (Incrémentalité / ROI)Forte capacité à vulgariser des données complexes en recommandations business claires pour des interlocuteurs opérationnels (Retail)Maîtrise avancée de SQL et PythonForte expérience sur Databricks (la connaissance de Databricks Genie One est un plus)Connaissance des environnements de données de satisfaction (NPS) et de leur croisement avec les données transactionnellesMaîtrise du français (courant) et de l'anglais professionnel obligatoireCompétences en méthodes statistiques : Corrélation, Modélisation de valeur, A/B Test - ExpertCompétences fonctionnelles : Communication - Expert, Esprit de synthèse - Expert, Rigueur - Expert, Méthode Agile - Avancé

Mais aussi...

Taux journalier :Salaire selon profil