Analytics

Gestionnaire Analytique // Analytics Manager

SSENSE croit fortement en l'importance de complémenter les processus de pensée avec les renseignements tirés de ces bases de données dans le but d'optimiser tous ces procédés.

À titre de gestionnaire en analyse web et en informatique décisionnelle, vous serez responsable de conduire, diriger et développer des modèles de statistiques prédictives pour les projets de recherche et de développement internes. À l’aide du langage SQL, vous naviguerez à travers de larges bases de données relationnelles et serez responsable de l’automatisation des rapports et tableau de bord avec la programmation SAS. Le candidat idéal a de l'expérience avec la gestion de données web (ex: suivi des visiteurs, comportement des visiteurs, analyses de la page de renvoi, attribution d'un canal, Google BIGQuery), ainsi que de l'expérience en analyse de fraude ou en analyse de données d'entrepôt.

RESPONSABILITÉS

  • Développer une compréhension approfondie de l’entreprise, de la vente au détails et ses données
  • Travailler en collaboration avec des partenaires internes afin de bien comprendre les exigences de l'entreprise, de bien définir les analyses, la portée et les objectifs pour mesurer l'impact de différentes stratégies à déployer chez SSENSE
  • Extraire, épurer et modifier les données brutes des dépôts de données
  • Mener l’acquisition et l’intégration des dépôts de données externes afin d'accroître la puissance des prédictions
  • Analyser, créer et automatiser des rapports, des tableaux de bord, des indices de performance clés, ainsi qu’identifier les opportunités d'affaires
  • Créer des études de cas dans le but de démontrer que l'analyse prédictive entraîne des revenus incrémentaux, des profits ainsi qu'optimiser l'efficacité à travers toute la compagnie
  • Collaborer avec l’équipe TI afin d’assurer que les nouvelles données requises à l’interne et à l’externe soient exactes, accessibles et utilisables
  • Faciliter la compréhension scientifique et causale du marché à travers le développement de tendances et du profilage de segments de consommateurs clés ainsi que des segments sur la rentabilité des différentes lignes de produits vendus
  • Gérer et exécuter des analyses de statistiques prédictives complexes telles que: l'acquisition, la rétention, la prédiction des ventes, la prédiction de catégories de produits, l’optimisation des prix, évaluation du media mix et l’optimisation des files d'attentes (queuing)
  • Collaborer avec le département de Marketing à la conception et à la planification des campagnes, à l’analyse de données et aux méthodes d’attribution multicanaux
  • Fournir des idées afin d’aider à l’amélioration des résultats de campagnes et des objectifs marketing pour encourager l'accroissement des revenus
  • Superviser, estimer et gérer les risques de fraude d'un commerçant en ligne ainsi que découvrir de nouveaux marqueurs pour détecter les activités frauduleuses
  • Optimiser les appels dirigés au service à la clientèle dans le but de créer un revenu additionnel pendant la haute saison, de prédire qui sont les clients susceptibles d'annuler ou de retourner leur commande, d'optimiser les heures de travail des agents au service à la clientèle dans le but d'offrir un bon service à tous nos clients malgré la nature internationale de l'entreprise
  • Optimiser l'affectation des stocks de l'entrepôt selon la géo-localisation, le temps de l'année et autres marqueurs. Superviser la performance des expéditeurs afin d'assurer que les délais de livraison sont respectés et optimisés
  • Posséder des aptitudes en modélisation statistique prédictive constitue un atout; par exemple: modèle RFM, segmentation, clustering, régression logistique, modélisation de survie, séries chronologiques, régressions linéaires et non-linéaires, mesures répétées et la conception d'essais expérimentaux
  • Rester informer et à jour quand aux outils et techniques d’exploration de données quantitatives statistique

EXIGENCES

  • Baccalauréat Maîtrise ou doctorat en mathématiques, statistiques, actuariat, économétrie, ingénierie ou sciences informatiques
  • Minimum de quatre années d’expérience pertinente en analyse de données
  • Maitrîse du langage SQL et expérience avec de larges bases de données relationnelles telles que les données transactionnelles, les données web, les données relatives aux capacités et aux affinités et les données comportementales et de géo-localisation
  • Expert avec Microsoft Excel
  • Connaissances avancées en programmation SAS et compétence démontrée dans la conception de tableaux de bord et de modèles statistiques à l’aide des procédures et des macros SAS ainsi qu;avec SAS graph

COMPÉTENCES

  • Compréhension approfondie de l'analyse web et de l'analyse de fraude
  • Aptitude prouvée à l’analyse et à la résolution de problème en portant une attention particulière aux détails
  • Grandes habiletés de communication à l’oral comme à l’écrit
  • Hautement motivé et animé avec preuves démontrant l’obtention de résultats commerciaux favorables et incrémentaux

 


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SSENSE is an extremely strong believer in complementing thought processes with data-driven insights in order to optimize all processes. As such, SSENSE is looking to fill multiple key roles within the Analytics department.

As an Analytics and Business Intelligence expert, you will be responsible for conducting, managing and developing tools, dashboards and statistical models for internal R&D projects. Using SQL, you will navigate through large relational databases, and you will automate dashboard reporting and analyses with SAS. Preference will be given to candidates with experience in dealing with web data (i.e. visitor tracking, visitor behaviour, landing page analyses, channel attribution, Google's BIG Query), candidates with experience in Fraud Analytics or Warehouse Analytics.

RESPONSIBILITIES

  • Develop a deep understanding of the business, its data and patterns
  • Work collaboratively with internal partners to fully understand the business requirements, clearly define the analysis, scope and objectives for measuring impact of the different strategies to be deployed at SSENSE
  • Extract, cleanse and modify raw data from data marts
  • Lead the acquisition and integration of external data marts to increase predictive capabilities
  • Analyze, create and automate reports, dashboards, KPIs and identify new business opportunities
  • Create case studies to demonstrate how Analytics drives revenue, profit or optimization efficiencies throughout the company
  • Collaborate with the Technology department to ensure new required internal and external data is accurate, accessible and usable
  • Assist in the scientific and causal understanding of the market by developing trends and profiles of key consumer segments as well as segments on the profitability of the different lines of products sold and services offered
  • Manage and execute complex analyses such as: acquisition, retention, churn, sales prediction, category predictions, pricing optimization, media mix, fraud detection, customer care improvements, queuing optimization, etc.
  • Collaborate with Marketing department on campaign design and planning, data analysis and multi-channel attribution methods
  • Provide insights to identify opportunities and help improve campaign results and marketing objectives for revenue stimulation
  • Monitor, estimate and manage risks of fraud for an online merchant as well as discover new markers to profile fraudulent and friendly-fraudulent activity
  • Optimize the queue of calls to the customer care department so as to provide incremental revenue during high season, predict customers likely to cancel or return orders prior shipping, optimize work hours of customer care agents so as to properly service all customers given international nature of the business
  • Optimize warehouse stock allocations according to geo-location, time of year and other markers. Monitor service levels of different shipping providers to ensure that time-to-delivery is respected and optimized
  • Statistical predictive modeling skills will be considered as an asset, such as: RFM, segmentation, clustering, logistic regression, survival modeling, time series, linear and non-linear regressions, repeated measurements, trial experiments
  • Maintain current knowledge on quantitative data mining tools and techniques

REQUIREMENTS

  • B.Sc., Masters or PhD degree in Mathematics, Statistics, Actuarial Sciences, Econometrics, Engineering or Computer Science
  • Minimum of 4 years relevant experience in data analysis
  • Expert level in SQL is key. Experience with large relational databases such as: transactional, web data, capacity, affinity, behavioral and geo-based data
  • Microsoft Excel expert level
  • Advanced SAS programming with demonstrated proficiency in building dashboards or statistical models using SAS, SAS procedures & macros, SAS graphs

SKILLS

  • Thorough understanding of web analytics or fraud analytics
  • Excellent analytical and problem solving skills with particular attention to detail
  • Strong written and spoken communication skills with excellent business acumen skills
  • Self-motivated and self driven with proven track record of driving positive business results

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