Data analyst - alternance - libon h/f

Les outils :

A PROPOS

Libon, créée en 2018 et membre de la FrenchTech 120 est une Scale-up combinant l'innovation Telecom et Fintech, capable de fédérer des centaines de milliers d'utilisateurs dans le monde grâce à des services essentiels.

Au fil des années, nous sommes devenu une super-app premium qui permet d'accéder à une multitude de services pour garder le lien et subvenir aux besoins de leur famille.

Disponible sur iOS et Android dans plus de 150 pays, Libon connaît une croissance fulgurante grâce notamment à sa présence en points de ventes dans plus de 12 pays en Europe et aux Etats-Unis.

Après la téléphonie et le transfert de crédit, la société transforme son business model pour devenir une Fintech de référence avec l'ajout de services financiers additionnels permettant à ses utilisateurs de payer à distance tous les produits du quotidien pour leur famille à l'étranger.

Libon se transforme avec le temps en une marque globale, synonyme de confiance pour des communautés du monde entier. MISSIONS
Chez Libon, l'équipe Data est transverse et joue un rôle central : nous collaborons au quotidien avec toutes les autres équipes de l'entreprise - CRM, Produit, Commercial, Finance, Offre
- Pour les aider à prendre des décisions éclairées et orientées données.
L'équipe est composée de :
- Jean-Christophe : Head of Data
- Amandine : Analytics Engineer
- Claire, Gaëlle et Sofian :Data Analysts
L'équipe recherche un·e alternant·e Data Analyst à Bordeaux, qui sera encadré-e par Claire et Sofian, pour les accompagner dans leurs missions au quotidien : répondre aux besoins métiers, produire des analyses, construire des dashboards, et faire parler les données au service de toutes les équipes Libon.
L'alternant·e ne sera pas seul·e dans la réalisation de ces missions : elles seront menées en binôme ou avec l'appui de ses tuteurs.
- Analyse et exploration des données au service des besoins métiers : exploitation des données d'usage et création de dashboard afin d'aider les équipes CRM, Sales, Finance et Mobile dans leur décision (Tableau + SQL).
- Répondre à des questions métiers simples à partir de requête SQL
- Exemples :
- Réaliser des ciblages CRM : extraire les utilisateurs qui appellent vers le Mali et qui ont effectué plus de 2 achats vers cette destination sur les 3 derniers mois.
- Analyser une campagne CRM ad-hoc : analyser la performance des campagnes CRM pour la Saint-Valentin
- Création/Amélioration de Dashboard Tableau
- Amélioration de Dashboard existant (ex : ajout/suppression filtre, modification des graphiques, etc.
- Création de Dashboard à partir de données existantes (ex : ajout de nouveaux KPI)
- Création de Dashboard avec préparation des données amonts
- Répondre à des questions métiers simples à partir de requête SQL
- Exemples :
- Réaliser des ciblages CRM : extraire les utilisateurs qui appellent vers le Mali et qui ont effectué plus de 2 achats vers cette destination sur les 3 derniers mois.
- Analyser une campagne CRM ad-hoc : analyser la performance des campagnes CRM pour la Saint-Valentin
- Création/Amélioration de Dashboard Tableau
- Amélioration de Dashboard existant (ex : ajout/suppression filtre, modification des graphiques, etc.
- Création de Dashboard à partir de données existantes (ex : ajout de nouveaux KPI)
- Création de Dashboard avec préparation des données amonts
- Exemples :
- Réaliser des ciblages CRM : extraire les utilisateurs qui appellent vers le Mali et qui ont effectué plus de 2 achats vers cette destination sur les 3 derniers mois.
- Analyser une campagne CRM ad-hoc : analyser la performance des campagnes CRM pour la Saint-Valentin
- Réaliser des ciblages CRM : extraire les utilisateurs qui appellent vers le Mali et qui ont effectué plus de 2 achats vers cette destination sur les 3 derniers mois.
- Analyser une campagne CRM ad-hoc : analyser la performance des campagnes CRM pour la Saint-Valentin
- Amélioration de Dashboard existant (ex : ajout/suppression filtre, modification des graphiques, etc.
- Création de Dashboard à partir de données existantes (ex : ajout de nouveaux KPI)
- Création de Dashboard avec préparation des données amonts
- Surveillance & pilotage de la performance
- Monitorer l'existant et proposer des améliorations
- Utiliser les outils en place
- Surveiller les alertes
- Suggérer des améliorations
- Exemple : Statuts des paiements, Suivi des pays en croissance ou décroissance
- Mise en place de nouveau monitoring
- Analyse des besoins métiers (comprendre le besoin et y répondre)
- Implémentation
- Communication
- Monitorer l'existant et proposer des améliorations
- Utiliser les outils en place
- Surveiller les alertes
- Suggérer des améliorations
- Exemple : Statuts des paiements, Suivi des pays en croissance ou décroissance
- Mise en place de nouveau monitoring
- Analyse des besoins métiers (comprendre le besoin et y répondre)
- Implémentation
- Communication
- Utiliser les outils en place
- Surveiller les alertes
- Suggérer des améliorations
- Exemple : Statuts des paiements, Suivi des pays en croissance ou décroissance
- Exemple : Statuts des paiements, Suivi des pays en croissance ou décroissance
- Analyse des besoins métiers (comprendre le besoin et y répondre)
- Implémentation
- Communication
Objectifs à atteindre en fin d'alternance (avec accompagnement)
Ces sujets seront développés progressivement au cours de l'alternance, avec un accompagnement des tuteurs. L'objectif est qu'en fin de mission, l'alternant(e) soit en capacité de contribuer de manière autonome aux points suivants :
- Analyse des comportements d'achat :
- Étudier et comparer les comportements d'achat selon les pays ou les segments utilisateurs.
- Identifier les différences clés dans les parcours, les préférences produits, les canaux d'achat, les moments de conversion, etc.
- Étudier et comparer les comportements d'achat selon les pays ou les segments utilisateurs.
- Identifier les différences clés dans les parcours, les préférences produits, les canaux d'achat, les moments de conversion, etc.
Objectif : produire des insights actionnables et les partager avec les différentes équipes (Marketing, Produit et CRM) pour affiner la stratégie.
Optimisation du parcours client et activation CRM
Analyser les données d'usage et d'interaction sur les différents canaux (Push, InApp, SMS) pour identifier les points de friction et les opportunités d'optimisation du parcours utilisateur.
Mettre en place des A/B tests pour déterminer les meilleurs moments, canaux et contenus pour engager les clients via des campagnes CRM.
Objectif : améliorer la conversion, la rétention et la satisfaction client.
- Requête : Bigquery SQL
- Dashboards : Tableau et MixPanel
- VSCode, Git & Github
- Pipelines : DBT, Airflow
PROFIL RECHERCHE
Nous recherchons un étudiant en Master ou école d'ingénieur en Data, Statistiques ou Informatique.
Vous êtes à l'aise en SQL et une expérience avec Tableau est un plus. Vous êtes rigoureux, curieux et avez un bon esprit d'équipe. La maîtrise du français est requise et l'anglais professionnel est un atout.
PROCESSUS DE RECRUTEMENT
1 - Entretien de découverte avec Claire et Sofian
2 - Entretien opérationnel et technique avec Claire et Sofian, dans nos locaux à Bordeaux
3 - Entretien de culture fit avec l'équipe Data
4 - Offre
**Cette offre en alternance est ouverte à l'ensemble des candidat(e)s, y compris à celles et ceux reconnus travailleurs ou travailleuses handicapé(e)s (RQTH).**
Créée en 2018 et membre de la French Tech 120, Libon estla Scale-up combinant l'innovation Telecom et Fintech.En pleine croissance, nous sommes sans cesse à la recherche de nouveaux talents qui viendront renforcer nos équipes.
Si tu cherches à rejoindre une entreprise à impactet participer ainsi à un projet à la fois innovant et ambitieux alors n'hésite pas à te connecter et créer ton dossier de candidature !