Data Analyst SaaS

Please note that fluency in French is required, as it is our main business language. English is considered our secondary working language.

Si les exigences et l'expérience requises pour ce poste correspondent à vos compétences, veuillez postuler rapidement.
Date de démarrage

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• T1 2027

  
  

• Préavis jusqu'à 3 mois accepté - une arrivée plus rapide est la bienvenue

  
  

Type de contrat

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• CDI - temps plein

  
  

• Séniorité : Confirmé(e) à Sénior

  
  

Localisation

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• 100% Remote (Europe) ou hybride à Lausanne

  
  

Description du poste

DotWorld opère plusieurs produits SaaS par abonnement, vendus dans le monde entier. De la première visite à l'acquisition, au paiement et à la fidélisation, nous disposons de données sur l'ensemble du parcours client.

Nous recherchons un(e) Data Analyst SaaS capable de transformer ces données en réponses utiles et en décisions concrètes. Ton rôle : comprendre ce qui fait grandir nos produits, ce qui freine leur performance et où se trouvent les meilleures opportunités d'amélioration.

Tu analyses aussi bien la performance marketing et les comportements des utilisateur(rice)s que les paiements, les revenus et les risques. Selon les sujets, tu travailles avec les équipes concernées pour formuler des recommandations, prioriser les actions et en mesurer l'impact.

Ce n'est pas un poste centré sur la création de dashboards : nous cherchons une personne curieuse, rigoureuse et orientée business, qui sait poser les bonnes questions, creuser les chiffres et expliquer ce qu'ils impliquent.

Tu interviens sur l'ensemble de nos produits SaaS.

Description de l'équipe

Tu seras rattaché(e) à Youssef JANJAR, notre Chief Data Officer. Tu rejoins un département Data en plein essor, aux côtés d'un Data Engineer et d'un(e) Data Scientist SaaS.

Tu travailles en étroite collaboration avec l'équipe Data, le CEO et les équipes Marketing, Produit, Paiement et Finance. Ensemble, vous transformez les questions business en analyses, puis en actions.

Tes responsabilités

Acquisition & performance marketing

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• Analyser la performance des canaux, campagnes et cohortes d'acquisition : coût d'acquisition, conversion, revenu et valeur client

  
  

• Répondre à des questions comme : quelle est la LTV des client(e)s selon leur canal d'acquisition ? Quels segments ou campagnes génèrent une croissance rentable ?

  
  

• Identifier les tendances, les écarts et les opportunités, puis partager des recommandations concrètes avec les équipes Marketing et la direction

  
  

Parcours client & performance produit

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• Analyser les étapes du parcours, de la première visite à l'inscription, l'essai, l'abonnement et la fidélisation

  
  

• Étudier les funnels, les cohortes, les interactions utilisateur(rice)s, la rétention et le churn pour comprendre où les utilisateur(rice)s décrochent et ce qui contribue à leur valeur

  
  

• Travailler avec le ou la Data Scientist SaaS sur les analyses et la mesure des impacts, notamment autour des expérimentations

  
  

Paiements, revenus & risques

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• Analyser la performance des paiements : acceptation, refus et retries, par prestataire de paiement (PSP), produit, pays ou segment pertinent

  
  

• Suivre les revenus et les indicateurs de risque, notamment les disputes et la fraude, et repérer les variations qui méritent une investigation

  
  

• Proposer avec l'équipe Paiement des pistes d'amélioration et mesurer leurs résultats

  
  

Analyse & aide à la décision

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• Transformer les questions des équipes et de la direction en analyses fiables et compréhensibles

  
  

• Vérifier la qualité et la cohérence des données avec le Data Engineer et contribuer à des définitions de métriques partagées

  
  

• Présenter les résultats, leurs limites et des recommandations priorisées, chiffres à l'appui

  
  

• Créer et maintenir des skills data et d'analyse réutilisables à l'échelle de DotWorld, pour étendre les capacités des équipes et leur permettre d'explorer les données et de répondre à leurs questions en autonomie

  
  

Ton profil

Expérience

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• 3 à 5 ans d'expérience en tant que Data Analyst ou dans un rôle proche en BI / analytics

  
  

• Une expérience en SaaS, dans un modèle par abonnement ou en e-commerce, avec une bonne compréhension des enjeux de croissance et de revenu

  
  

• Une expérience d'analyse de données client, marketing, produit ou paiement ; tu es à l'aise pour explor