Catalina Marketing France - Data Analyst

Missions & Réalisations

Automatisation d'analyses et de visualisations avec Python, SQL et Rundeck.
Conception et proposition de nouvelles analyses et méthodologies pour répondre à des problématiques métiers (voir Réalisations phares ci-dessous).
Mise en place d'un processus de matching des magasins entre les bases de données de Catalina et de ses partenaires.
Traitement de données volumineuses et optimisation de requêtes SQL sur Databricks & Snowflake.
Participation à des échanges avec des équipes transversales (Data Science, Analytics, IT), enrichissant les méthodologies par l'intégration d'algorithmes d'IA / ML.

Réalisations phares

Analyse de rémanence

Amélioration de la méthodologie en développant des périodes de remontée dynamiques par client, ajustées aux comportements d'achat individuels, plutôt qu'une fenêtre fixe uniforme.

Impact des campagnes DOOH

Mise en place d'une nouvelle approche de mesure de l'impact réel des campagnes DOOH, intégrant l'effet sur la marque élargie, l'impact post-animation et l'effet de stockage produit.

New Item Tracker

Analyse à 360° des nouveaux acheteurs d'une innovation : suivi de la courbe d'essai, identification de la provenance des acheteurs, analyse affinitaire et segmentation par lifestage.

Perso 3.0

Conception et déploiement d'un dispositif de personnalisation des offres manufacturier au sein de l'application Coupon Network, adapté aux profils et comportements des utilisateurs.

Autres analyses menées : Lifestage, Class Analysis, Analyse Affinitaire, Analysis of Hourly Distribution.

Formations suivies en entreprise

Impact à l'oral
14 h
Formation Feedback Interne
4 h

Boîte à outils

Python SQL Databricks Snowflake Azure Rundeck Streamlit Power BI Git VS Code