Mission freelance Senior Digital Analyst – (Optimisation expérience paiement en ligne)
Paris
OVERSTORM
Le poste Senior Digital Analyst – (Optimisation expérience paiement en ligne)
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Nous recherchons un Senior Digital Analyst pour rejoindre une équipe dédiée à l’optimisation de l’expérience de paiement en ligne dans le secteur de la distribution sportive. Votre mission consistera à piloter des décisions basées sur les données afin d’améliorer l’expérience utilisateur et les performances commerciales.
Vous serez responsable de l’analyse approfondie des données pour évaluer l’impact des changements produits, des tests A/B et des optimisations sur les indicateurs clés de performance. En collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (product managers, ingénieurs, designers), vous définirez des métriques de succès, identifierez des opportunités d’amélioration et garantirez la qualité des données collectées.
Votre expertise analytique et votre capacité à transformer des insights en recommandations actionnables seront essentielles pour influencer la stratégie produit et maximiser la valeur pour les utilisateurs et l’entreprise.
Profil recherché
Expertise technique :
Maîtrise avancée de SQL (requêtes complexes, gestion de grands jeux de données).
Expérience confirmée avec Amplitude (analyse web, interprétation des plans de tagging).
Connaissance approfondie de Statsig et Databricks.
Compétences en Tableau pour la visualisation de données.
Notions de Python pour l’analyse statistique.
Compétences analytiques :
Capacité à formuler des hypothèses, analyser des données et proposer des recommandations claires.
Expérience en optimisation de parcours utilisateur, notamment sur les flux de paiement et la conversion.
Collaboration et communication :
Aisance pour travailler avec des équipes techniques et métiers.
Talent pour présenter des insights complexes de manière accessible et impactante.
Environnement de travail
Vous évoluerez dans un environnement dynamique et axé sur le produit, où la prise de décision est guidée par les données. Les équipes sont pluridisciplinaires et collaboratives, avec une forte culture d’expérimentation et d’itération. Les outils utilisés incluent Amplitude, Tableau, Databricks et Statsig, dans un cadre où l’innovation et l’impact business sont au cœur des priorités.
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