Description du poste Analyses stratégiques : Orienter les décisions des équipes à travers des analyses d’impact, exploratoires, la définition de KPIs et la mise en place d’A/B tests. Optimisation de l’expérience et de la monétisation : Comprendre en profondeur l’expérience utilisateur/créateur et les leviers de monétisation pour identifier les points de friction et proposer des axes d’amélioration. Autonomisation des équipes : Concevoir ou améliorer des dashboards « self-service » et automatiser les analyses récurrentes (A/B tests, rapports hebdomadaires) pour accélérer la prise de décision. Utilisation quotidienne de l’IA: Exploiter les outils d’intelligence artificielle pour faciliter et accélérer l’analyse de données et contribuer à l’automatisation des tâches. Qualité des données : Garantir la fiabilité et la pertinence des données via l’élaboration de plans de tagging, l’enrichissement du Data Warehouse et la détection/résolution d’anomalies. Communication des analyses : Présenter vos conclusions et recommandations de manière claire et actionnable, adaptées à des audiences variées, aussi bien techniques que business. Participer à des ateliers transverses où vous mettrez à profit vos analyses pour nourrir la réflexion collective et les axes d’amélioration produit. Quelques exemples de sujets : Analyser les facteurs de rétention des nouveaux utilisateurs, identifier les frictions lors de la création de vidéos, mesurer l’impact d’un changement dans notre système de recommandation, créer un dashboard de suivi pour les créateurs, évaluer la LTV de nos campagnes d’acquisition, enrichir le plan de tagging, mise en place d’un système d’alerting intelligent, développer un agent IA de génération de requêtes SQL Notre stack technique Google BigQuery : Utilisation quotidienne de SQL (et Python ou R pour des besoins spécifiques) Looker Studio, Amplitude, Looker : Création de dashboards et visualisation de données Outil interne d’A/B test (développé en Python) Dust : Création d’agents IA Appflyer
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