Data Analyst / Data Scientist (H/F)
Sézane, France
Job Description
Il y a (dix) huit ans, j’ai osé imaginer la première marque de mode française née en ligne... elle s’appelait Les Composantes, elle s’appelle Sézane aujourd’hui.
Mes priorités sont toujours restées les mêmes : innover et placer l’humain, la créativité, la qualité et le service au cœur de tout.
Pour co-construire la suite nous recherchons aujourd’hui des talents expérimentés, structurés et agiles qui partagent l’envie d’améliorer sans cesse tout ce qui peut l’être.
Des talents passionnés, autonomes qui conçoivent le travail dans le respect des autres et pour qui rien n'est hors d'atteinte, pour peu qu'on s'en donne les moyens.
Sézane est un terrain de jeu où chaque journée ne ressemble à aucune autre, votre poste d’aujourd'hui ne sera peut-être plus celui d'hier et probablement pas celui de demain. Ça vous parle ? Écrivez-nous !
Nous recherchons les talents d’un(e) Data analyst / Data scientist (H/F) pour rejoindre nos équipes. Ce poste est basé à Paris (75) et est à pouvoir dès que possible.
Intégré(e) au sein du pôle Digital et rattaché(e) au Head of Data amp; client engagement,vos missions seront les suivantes :
1) Analyser la data sur les différents domaines d’activités :
CRM Média Contenus :
- Monitorer la santé de la base client : acquisition - recrutement / contactabilité / Valeur du client
- Réaliser des études ad hoc sur des problématiques spécifiques, par ex : comprendre une baisse du taux de conversion des prospects
- Elaborer des segmentations clients afin de mieux adapter et optimiser nos plans d’action CRM et média
- Créer les reportings de la mesure de la performance par canal de contact : email / push / sms
- Mettre en place des populations témoins, afin de mesurer de manière significative le chiffre d’affaire incrémental
- Définir les modèles d’attribution à implémenter dans les bases de données
- Construire la vision 360 de toutes les sollicitations reçues par la client afin de déterminer la part du chiffre d’affaire généré par les actions marketing (CRM et Média)
Expérience clients amp; Merchandising :
- Définir et gérer la bonne pression commerciale par segment client
- Monitorer l’excellence opérationnelle du service client
- Analyser la sémantique des feedbacks dans le but d’améliorer les process
- Définir les catégories de produits recrutants et fidélisants
Logistique :
- Monitorer l’excellence opérationnelle de la livraison au client
- Analyser les raisons des retours clients par catégorie de produit
Prévision de l’écoulement :
- Analyser les comportements d’écoulement des différentes lignes de produits au sein des différents marchés
2) Construire des modèles prédictifs sur les différents domaines d’activités :
CRM Média :
- Créer un score de réachat, d’appétence aux canaux de contact, d’appétence produit
- Définir la lifetime value d’un client en fonction de son 1er achat
- Calculer la probabilité de réveil des clients inactifs
Expérience client amp; Merchandising :
- Prévoir le nombre de contacts au Service Client
- Déterminer les produits à recommander par client, ou pour compléter un look
Logistique amp; Ecoulement :
- Prévoir l’écoulement d’un produit, de la nécessité d’avoir un réassortiment
- Définir le produit de remplacement en cas de rupture de stock
- Anticiper le trafic sur le site
3) Développer des outils et des rapports internes pour donner à chacun accès aux données pertinentes afin d'améliorer l'autonomie et l'efficacité globale des équipes.
Au quotidien vous collaborez avec les équipes suivantes : IT, PO ecommerce et merchandising, CRM, performance marketing, social media.
Requirements
- Bac +5 (école d'ingénieur ou université) avec une spécialisation Statistiques appliquées
- Nous recherchons une personne dotée de 2 à 3 ans d'expérience minimum sur le même type de poste de préférence dans les secteurs du ecommerce, de la mode et de la distribution
- La connaissance de SQL est nécessaire, ou R et Python
- Animé par l’envie de comprendre les besoins et les habitudes de nos clients et aussi les process internes, dans le but de les optimiser
- Maitrise d’Excel
- Connaissance d’un outil de Dataviz : Tableau, Qlik, Looker
- La maîtrise d’un outil web Analytics est un plus
- Rigoureux, structuré et organisé.
- Sens de la pédagogie
- Travail en équipe
- Force de proposition dans un univers où tout est à construire
- Sensible aux problématiques business
- Français et anglais