Senior Data Analyst - Customer Relationship H/F AGILIA Technology Super recruteur

Au sein d'un acteur majeur du secteur de la distribution spécialisée, le domaine Customer Relationship regroupe les équipes en charge des insights clients, de la plateforme CRM, du programme de fidélité et du Service Client.

Nous recherchons un(e) Senior Data Analyst pour accompagner l'équipe Digital Analytics dans l'analyse des comportements clients et l'optimisation des stratégies CRM.

Le consultant interviendra sur des sujets liés au cycle de vie client, à l'engagement, à la rétention et à la fidélisation, avec pour objectif de produire des insights exploitables permettant d'orienter les décisions business et marketing.

En collaboration avec différentes équipes métiers et techniques, le/la Senior Data Analyst sera responsable de la définition des indicateurs de performance, de la fiabilité des données et de la réalisation d'analyses avancées permettant d'optimiser la valeur client (LTV).

Missions principales

🔹 Analyse des données clients et marketing

• Concevoir des frameworks analytiques permettant d'extraire des insights à partir de l'écosystème client et marketing.
• Réaliser des analyses sur différents sujets :
  • Identité client.
  • Incrémentalité des campagnes.
  • Programme de fidélité.
  • Lookalike Marketing.
• Étudier les comportements clients afin d'identifier des leviers d'amélioration de l'engagement et de la fidélisation.

🔹 Expérimentation et mesure de performance

• Concevoir, piloter et analyser des expérimentations, notamment :
  • Tests A/B.
  • Analyses d'impact des campagnes.
  • Études d'inférence causale.
• Évaluer la pertinence des actions mises en place et mesurer leur impact business.
• Produire des bilans détaillés permettant de valider ou d'ajuster les hypothèses métier.

🔹 Collaboration avec les équipes métiers et techniques

• Travailler en collaboration avec les différentes parties prenantes :
  • Product Managers.
  • Business Managers.
  • Data Engineers.
  • Data Managers.
• Comprendre les besoins métiers et les traduire en problématiques analytiques.
• Accompagner les équipes dans l'exploitation des données pour la prise de décision.

🔹 Études stratégiques et recommandations business

• Réaliser des études permettant d'améliorer la compréhension des comportements clients.
• Identifier de nouvelles opportunités de croissance autour de :
  • Churn.
  • CLTV (Customer Lifetime Value).
  • Segmentation client.
  • Affinité.
  • Pertinence des campagnes.
• Transformer les analyses en recommandations concrètes et actionnables.

🔹 Qualité et documentation des données

• Préparer et nettoyer les datasets nécessaires aux analyses.
• Garantir la fiabilité et l'intégrité des données utilisées.
• Documenter :
  • Les sources de données.
  • Les hypothèses.
  • Les méthodologies utilisées.
• Respecter le cadre éthique lié aux données personnelles.

Livrables attendus

• Études analytiques avancées
  • Analyses du comportement client.
  • Recommandations business et produit exploitables.
• Bilans d'expérimentations
  • Rapports détaillés sur les tests A/B.
  • Analyses d'inférence causale.
  • Conclusions sur les hypothèses métier.
• Datasets et documentation
  • Jeux de données préparés et fiables.
  • Documentation complète des sources et méthodes.