Data analyst - commercial finance

SOCIÉTÉ

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Clémentine, cabinet de conseil en recrutement depuis 2000 et spécialiste des métiers du digital et de l'IT recherche un(e) Data Analyst - Commercial Finance pour son client Les Furets.com.

La data est au centre de tout ce que nous faisons chez lesfurets et notre futur Data Analyst - Commercial Finance participera à toutes les phases des nombreux projets de l’entreprise.

Directement rattaché au Data & Analytics Senior Manager, il travaillera avec les équipes internes et nos partenaires sur des problématiques finances, commerciales, marketing, de produit et de stratégie.

MISSION

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Analyse de données & modélisation :

1. Analyser les différentes sources de données et en particulier les données de tarification et de performance financière pour accompagner les équipes dans la définition des prix et le suivi des marges
2. Élaborer des recommandations sur les leviers de création de valeur (produit/cible/pricing) ; identifier des opportunités et axes d’amélioration de la performance
3. Construire et maintenir des modèles de rentabilité par partenaire assureur, produit, canal ou action commerciale
4. Construire et maintenir des modèles de machine learning pour optimiser les grilles tarifaires et soutenir les négociations commerciales
5. Effectuer des analyses du marché et de la concurrence

Suivi & amélioration de la performance :

6. Suivre les KPIs de performance et aider à la prise de décisions stratégiques et opérationnelles
7. Détecter les écarts par rapport aux attendus, proposer des explications aux déviations et par la suite des plans d'action correctifs
8. Aider à la réalisation de forecasts commerciaux
9. Mettre en œuvre le suivi de performance des tests A/B pour évaluer le comportement client et les impacts sur la rentabilité
10. Proposer et tester des hypothèses commerciales pour assurer la croissance de l’activité tout en maintenant sa performance financière

Outils, visualisation et gouvernance des données :

11. Assurer la disponibilité, la cohérence et la qualité des données en étroite collaboration avec les Data Engineers pour s'assurer que les données disponibles correspondent en tout instant aux besoins de l'entreprise
12. Développer, automatiser et maintenir des dashboards actionnables permettant à l’entreprise de visualiser et comprendre la donnée disponible

Communication & collaboration:

13. Travailler en étroite collaboration avec les services commerciaux et financiers pour créer de la valeur et de l'impact en améliorant la disponibilité, la visualisation et l'analyse des données.
14. Communiquer les résultats et recommandations de manière claire et exploitable
15. Être en relation avec plusieurs départements internes ainsi que nos partenaires externes pour comprendre leurs besoins
16. Transmettre les connaissances aux profils plus juniors de l’équipe
17. Accompagner les différentes parties prenantes en interne

PROFIL

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Must-Have :

18. 3 à 5 ans d’expérience en data analyse ou data science, idéalement dans le pricing, l’e-commerce ou les marketplaces
19. Maîtrise de SQL et Python/R ; expérience en modélisation prédictive et en expérimentation
20. Capacité à transformer les données en stratégie
21. Connaissance d'outils de visualisation de données tels que Looker, Tableau, Power BI ou équivalent
22. Solides compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes, avec un grand souci du détail et également une vision globale du business
23. Une bonne connaissance des KPIs communs liés à la Finance, au Commercial, au Marketing, et au Produit
24. Capacité à identifier et à spécifier les besoins en matière de données et les exigences de qualité
25. Excellentes compétences en communication (en français et en anglais) et esprit collaboratif avec la capacité de présenter des résultats techniques à des parties prenantes non techniques

Nice-to-Have :

26. Expérience chez un courtier, un assureur ou un acteur du secteur est un plus.
27. Bonne connaissance des modèles économiques du secteur de l’assurance et compréhension des enjeux business et des notions de profits et rentabilité
28. Déploiement de modèles de machine learning en production.

POURQUOI POSTULER

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29. Accumuler de l’expérience en transformant les informations en décisions business ;
30. Être au cœur des discussions préalables aux projets stratégiques de l’entreprise ;
31. Une opportunité de travailler et d’apprendre aux côtés des services variés : finance, commerciaux, IT, marketing, produit ainsi qu’avec nos partenaires assureurs et startups fintech
32. Une équipe bienveillante de plusieurs data analystes aux profiles complémentaires.