Le.la data analyst a pour mission de collecter, analyser et interpréter des données pour réaliser des analyses à même d'éclairer les décisions, de guider la mise en place de plans d'actions au plus proche des problématiques business. Il.elle est garante de la mise en œuvre des dispositifs de mesure et joue un rôle important dans l'amélioration de la performance du e-commerce en France. Rattachement Le.la Data Analyst sera rattaché.e hiérarchiquement au Data Translator au sein du pôle e-commerce et marketing de l'analytics factory et fonctionnellement aux membres du Comité de Direction des équipes business e-commerce France. Responsabilités * Analyser les problématiques au croisement entre les Clients (conso style, life stage, etc.), l'Offre (Catégorie, Promo) les canaux de vente (Service, Modèles, format E-commerce) et les analyses de la performance des catégories de produits (CA, marge.) afin d'ajuster l'offre vendue au bon prix, * Mettre en place des reportings récurrents sous forme de tableaux de bord pour chaque BU (DRIVE, CLCV...) : détection des ruptures, identifier zone risque (nouveaux, fréquence, churn, panier moyen, etc.), * Réaliser des analyses clients sur les services e-commerce (Drive, Livraison.) comme par exemple la construction des équations clients annuelles (recrutement, fréquence, panier) et préconiser des ajustements des investissements en conséquence, des analyses d'élasticité prix pour les services LAD (Livraison à Domicile) et identifier les opportunités d'ajustement de la proposition de valeur (frais de livraison gratuits, ajustement du mark-up, seuils de livraison, etc.) selon les comportements clients observés. * Esprit analytique, rigueur, capacité à structurer et esprit de synthèse, * Excellente communication et clarté dans la restitution des analyses, * Maîtrise solide de SQL (BigQuery, GCP, Tableau, Looker), * Réalisation de projets de Data Science et maîtrise de Python est un plus, * Capacité à évoluer en mode agile au sein d'une équipe pluridisciplinaire, * > 7 ans d'expérience en Conseil, Analyse Clients x Data, Produits de Grande, Consommation, Digital, Commerce de Détail, E-commerce, B-to-C ou Web.