Data Analyst – E-commerce H/F

Il y a 3 jours

Nantes, Pays de la Loire, France Externatic Temps plein 55 000 € - 85 000 €/an

Externatic accompagne un éditeur de logiciels SaaS en forte croissance, référent dans l’engagement et la fidélisation client pour le e-commerce. Forte d’une récente levée de fonds, cette entreprise s’appuie sur une plateforme gérant les données de plusieurs dizaines de millions d’utilisateurs finaux.
Afin de franchir un nouveau cap technologique et de structurer sa démarche Data Science, la société crée son tout premier poste de Data Scientist (H/F) au sein de l’équipe Tech basée à Nantes.

En binôme étroit avec le Data Engineer et sous la responsabilité du CTO, vous piloterez des projets stratégiques intégrés directement au produit :

Vos missions au quotidien

  • Prédiction et modélisation du churn : Concevoir et industrialiser des scores prédictifs d’attrition en croisant les données CRM, transactionnelles et comportementales des clients finaux.
  • Segmentation client avancée : Construire des segmentations dynamiques (ex: RFM) pour identifier les profils à forte valeur et anticiper les baisses d’engagement.
  • Optimisation de la rétention : Analyser l’impact des programmes de fidélité et de récompenses sur la réduction du churn et l’augmentation de la Customer Lifetime Value (LTV).
  • Industrialisation des workflows : Créer, optimiser et automatiser les pipelines de données (via des outils comme Dataiku DSS ou similaires) pour minimiser les temps de traitement et la charge opérationnelle.
  • Structuration et qualité des données : Collaborer avec les équipes Tech et Data Engineering pour structurer les datamarts et garantir la fiabilité des données collectées.
  • Développement de dashboards : Concevoir et maintenir des tableaux de bord interactifs (via Tableau, Power BI ou Looker) pour piloter la santé des comptes et le cycle de vie client.
  • Reporting ROI pour les clients B2B : Mettre en place des indicateurs clés permettant aux marques utilisatrices de la solution de mesurer facilement la performance de leurs campagnes.
  • Recueil des besoins métiers : Traduire les problématiques business des équipes Customer Success, Marketing et Produit en solutions data et KPI concrets.
  • Optimisation continue du produit : Transformer les insights analytiques en recommandations produit concrètes pour rendre la plateforme nativement plus performante.

Gestion de projet en Data (3 - Expert), Big Data (3 - Expert), Autres technologies Data (Extraction, dataviz) (3 - Expert)