Chargé Etudes Commerciales (Statistiques)

Statut du poste : Cadre

Raison du recrutement : Poste vacant

Liaisons Hiérarchiques N+1 : Chef de Département Marketing des Offres

Liaisons Hiérarchiques N-1 : N/A

Liaisons Fonctionnelles Interne : Toutes les entités de la DCV 

Liaisons Fonctionnelles Externe : -

MISSIONS PRINCIPALES DU POSTE :

• Collecter, nettoyer et structurer les données issues de différentes sources (enquêtes, CRM, réseaux sociaux, ventes…) afin de constituer des bases exploitables ;
• Développer des modèles statistiques et algorithmiques pour analyser les comportements consommateurs, segmenter les marchés et prévoir les tendances ;
• Concevoir et mettre en œuvre des outils de data visualisation pour faciliter la compréhension des résultats par les équipes marketing et décisionnaires ;
• Collaborer étroitement avec les équipes marketing pour traduire les insights data en recommandations opérationnelles et stratégies adaptées ;
• Participer à l’élaboration et à l’optimisation des campagnes marketing via l’analyse prédictive et le scoring client ;
• Assurer une veille technologique sur les outils et méthodes d’analyse de données appliqués au marketing et aux études de marché ;
• Garantir la qualité, la confidentialité et la sécurité des données manipulées ;
• Mesurer l’impact des actions marketing grâce à des indicateurs de performance basés sur les données.

PROFIL CANDIDAT :

• Formation : Ingénieur d’Etat en Economie Appliquée, Statistique ou Big Data, Ingénierie des Connaissances et Science des Données.
• Expérience souhaitée : Poste débutant, une expérience préalable est souhaitée.

SAVOIR-FAIRE :

• Maîtrise des langages de programmation et outils analytiques (Python, R, SQL, SAS, etc.) ;
• Expertise en statistiques, machine Learning, modélisation prédictive et data mining ;
• Connaissance approfondie des méthodologies d’études de marché et d’analyse marketing ;
• Expérience avec les outils de data visualisation (Tableau, Power BI, etc.) ;
• Capacité à manipuler de grandes bases de données et à automatiser les processus d’analyse.

SAVOIR-ÊTRE :

• Esprit analytique et rigueur scientifique ;
• Curiosité et capacité à résoudre des problématiques complexes ;
• Excellente communication pour vulgariser les résultats auprès de non-spécialistes ;
• Travail en équipe et collaboration interdisciplinaire ;
• Autonomie et sens de l’initiative ;
• Adaptabilité face à l’évolution rapide des technologies et des besoins métiers ;
• Orientation résultats avec une forte capacité à transformer les données en actions concrètes.