Contexte & enjeux

Le/la Data Analyst a pour rôle de faire parler la Data en la traduisant en KPI business clairs, fiables et actionnables, compréhensibles aussi bien par les équipes locales que par le management régional.

Mission principale

Être le référent Data Business en transformant les données d’usage, de parcours et de transactions en indicateurs de performance business, supports de décision pour les équipes Produit, Business, Pays et Management.

Responsabilités clés

1.  Définition et pilotage des KPI business & produit

•          Comprendre les enjeux business (croissance, monétisation, adoption).

•          Définir, maintenir et faire évoluer les KPI clés, notamment :

o    GMV (Gross Merchandise Value)

o    Revenus (par service, par pays par canal)

o    Conversion et funnel transactionnels

o    Usage et engagement des fonctionnalités

o    Rétention, churn, fréquence d’usage

•          Construire des référentiels KPI partagés et documentés.

2.  Plan de tracking & gouvernance de la donnée

•          Concevoir et maintenir les plans de tracking fonctionnels :

o    Définition des événements

o    Propriétés associées

o    Funnels et parcours clients

•          Travailler avec les équipes Produit et Tech pour :

o    Traduire      les      besoins      business      en événements mesurables

o    Garantir la cohérence entre pays et produits

•          Auditer et améliorer la qualité des données collectées (Firebase, GA4).

3.  Dashboarding & Data Visualisation (multi-pays)

•          Concevoir des dashboards modernes, lisibles et orientés décision, adaptés à différents publics :

o    CODIR / Management

o    Équipes Produit

o    Business & Marketing

o    Équipes pays

•          Mettre en place des dashboards permettant :

o    Le suivi quotidien /hebdomadaire/ mensuel

o    La comparaison entre pays

o    Le pilotage business en temps quasi réel

Outils de dashboarding privilégiés

•          Looker / Looker Studio (fortement recommandé – GCP native, partage multi-pays)

•          Power BI (si besoin de diffusion large et standardisée)

•          Autres outils BI modernes si pertinents (selon contexte)

Forte attente sur :

•          La pédagogie visuelle

•          L’adoption par les pays

•          La capacité à raconter une histoire avec les chiffres

4.  Analyse avancée & Data storytelling

•          Analyser les comportements utilisateurs et parcours clients.

•          Mesurer l’impact business des nouvelles fonctionnalités.

•          Identifier des insights actionnables :

o    Leviers de croissance,

o    Irritants clients,

o    Opportunités d’optimisation.

•          Produire des recommandations claires, orientées action.

5.  Collaboration transverse & accompagnement des pays

•          Travailler en étroite collaboration avec :

o    Marketing & Business

o    Data Engineers

o    Équipes pays

•          Accompagner les pays dans :

o    La lecture des KPI

o    L’appropriation des dashboards

o    La montée en maturité Data

Stack Data & environnement

•          Tracking & analytics : Firebase Analytics, GA4

•          Cloud & Data Platform : GCP

•          Data Warehouse / Requêtes : ClickHouse

•          Data Federation (à venir) : Starburst

•          BI & Data Viz : Looker / Looker Studio, Power BI

•          Langage clé : SQL

Profil recherché Compétences techniques

•          Excellente maîtrise de SQL.

•          Très bonne connaissance des outils de tracking digital (Firebase, GA4).

•          Solide expérience en dashboarding & data visualisations automatisées.

•          Capacité à travailler sur des volumes importants et multi-sources.

Compétences business & produit

•          Forte compréhension des produits digitaux B2C / Super Apps.

•          Culture business orientée :

o GMV

o Revenus

o Conversion

o Performance produit

•          Capacité à relier la Data aux décisions business.

Soft skills

•          Esprit analytique et structuré.

•          Forte capacité de vulgarisation de la Data.

•          Très bon relationnel et sens du collectif.

•          Orientation impact, valeur et résultats.

Expérience & formation

•          Bac+5 (Data, statistiques, informatique, ingénierie).

•          3 à 7 ans d’expérience en Data Analysis, idéalement dans :

o    Le Digital,

o    Des Plateformes Grand Public,

o    Des Environnements Multi-Pays. 

Finalité du poste

Faire de la Data un véritable outil de pilotage business, en donnant aux équipes et aux pays une lecture claire, partagée et actionnable de la performance.