Data Analyst Senior – Customer Analytics & Programme de Fidélité - Freelance

Nous recherchons un(e) Data Analyst Senior spécialisé(e) en Customer Analytics et programmes de fidélité pour accompagner un acteur international majeur du retail dans l'optimisation de sa stratégie de fidélisation client.

Au sein d'un environnement Data à grande échelle, vous intégrerez une équipe dédiée à la performance d'un programme de fidélité déployé dans plus de 50 pays.

Votre rôle sera stratégique : analyser les comportements clients, mesurer l'impact business des dispositifs de fidélisation et identifier les leviers permettant d'améliorer l'engagement, la rétention et la valeur client (LTV).

En collaboration étroite avec les équipes Produit, Business et Data, vous transformerez les données en recommandations concrètes pour orienter les décisions stratégiques.

Vos principales missions

1. Pilotage de la performance du programme de fidélité

• Définir et suivre les KPIs : activation, pénétration, réachat, attrition, engagement et coût des récompenses.

• Évaluer la rentabilité et le ROI des avantages et mécaniques de fidélisation.

• Identifier les opportunités d'optimisation de la performance économique du programme.

2. Analyse du cycle de vie client et mesure de l'incrémentalité

• Réaliser des analyses avancées des comportements d'achat et d'engagement.

• Étudier la Lifetime Value (LTV), le churn, la rétention par cohorte et les parcours des membres.

• Mesurer l'impact incrémental réel du programme de fidélité grâce à des méthodes statistiques robustes (groupes de contrôle, appariement, inférence causale).

3. Expérimentation et A/B Testing

• Concevoir, piloter et analyser des tests A/B.

• Évaluer l'efficacité de nouveaux parcours d'adhésion, offres et mécaniques de gamification.

• Traduire les résultats des expérimentations en recommandations business actionnables.

4. Collaboration et valorisation des insights

• Construire des frameworks analytiques robustes et scalables.

• Collaborer avec les Product Managers, Business Managers et équipes Data.

• Garantir la qualité et la fiabilité des données utilisées.

• Présenter les résultats des analyses de manière claire et synthétique aux parties prenantes métiers.