Activités principales :· A partir des différents dispositifs barométriques (satisfaction client à chaud et à froid, qualité produite et enquêtes mystères notamment), ainsi que d'études ad-hoc complémentaires, il s'agit d'analyser et produire de la connaissance à même d'identifier/développer des axes d'amélioration de l'expérience client. L'objectif à atteindre porte sur de la recommandation et de l'accompagnement à la production de plans d'action avec les référents des business units de nos marques afin d'activer les leviers d'enchantement de nos clients ;· Piloter des projets d'études ad-hoc, de façon internalisée via un dispositif d'enquête SNCF Voyageurs ou externalisée via des appels d'offres à mener auprès d'instituts d'étude. Il s'agit dans tous les cas de porter l'ensemble de la vie d'une étude, de l'analyse du besoin à la production des livrables en passant par la rédaction d'un cahier des charges ou le suivi administratif/budgétaire des dossiers.· Dans une logique de transversalité au sein de l'équipe CCM : développer le réflexe de l'hybridation de la donnée récoltée (via les dispositifs études) avec la donnée issue du décisionnel client, en binôme avec les Data Scientist de l'équipe, afin de mieux répondre aux enjeux de la connaissance de nos clients et du marché.· A travers une approche par portefeuille de nos marques propre à la CCM, animer auprès des équipes concernées dans les business units les résultats d'analyse pour diffuser et acculturer à la vision client afin de mieux orienter la prise de décision/mise en action. Dans une posture de référent dédié à une marque, le/la chargé(e) d'études - data analyst identifie les analyses plus fines à la main de la CCM en tant que pôle d'excellence sur ces sujets.· Pour mener à bien le travail d'exploration, le/la chargé(e) devra être en capacité de manipuler la donnée grâce à des environnements optimisés et préparés par les Chef de Projet Marketing de l'équipe. Via des solutions de type Microsoft Power BI, tris croisés/à plat, verbatims ou divers rapports d'étude, il/elle travaillera au croisements, l'analyse et in fine la restitution. Il est capable d'aller chercher par lui-même des insights dans le décisionnel client et de faire des croisements simples avec d'autres sources de données.
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