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À but non lucratifÉducation
Le PMI, Project Management Institute, est une association professionnelle mondiale à but non lucratif consacrée à l’éducation et au développement professionnel dans la gestion de projets et de programmes. Il élabore des normes et des guides du secteur, notamment le Guide PMBOK, et propose des certifications telles que PMP, CAPM, PMI-ACP et PMI-CPMAI. Le PMI propose également des formations, des événements, des travaux de recherche, du leadership d’opinion, des outils numériques comme PMI Infinity, des solutions pour les entreprises et des services d’adhésion destinés aux professionnels de la gestion de projets.
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Offres de l’entreprise

Responsable de l’analytique des données marketing

Pilote l’analytique des données marketing de PMI et supervise l’architecture des données, la gouvernance des indicateurs, les modèles prédictifs et les rapports à la direction. Encadre des analystes et collabore avec l’ingénierie pour créer des produits de données marketing fiables.

USÉtats-UnisÀ distanceTemps pleinSeniorLeadLangue Requise : anglaisAnalyste de données
CloudETLPythonSQL

Description

  • Définit les indicateurs clés de Marketing et les règles métier de sa couche sémantique gouvernée
  • Spécifie des modèles sémantiques répondant aux besoins marketing complexes de plusieurs domaines et examine les mises en œuvre dans Snowflake
  • Prend en charge l’architecture des données de Marketing, notamment les faits, les dimensions, la granularité, les relations, les hiérarchies et les dimensions conformes
  • Élabore des modèles analytiques couvrant l’acquisition, l’engagement, la conversion, la certification, l’adhésion, le renouvellement et le chiffre d’affaires
  • Utilise SQL avancé pour profiler les données, valider les sources, rapprocher les indicateurs, créer des jeux de données réutilisables et répondre à des questions complexes
  • Tient à jour les correspondances entre sources et indicateurs, le lignage, la documentation, les descriptions d’entités, les usages approuvés et les limites connues des données
  • Gère les questions métier, les résultats attendus et le glossaire de synonymes du Référentiel de requêtes vérifiées pour Cortex Analyst et l’analytique en langage naturel
  • Examine les écarts entre Snowflake, la BI, Adobe Analytics, les plateformes marketing, les rapports financiers et les systèmes opérationnels
  • Repère les lacunes dans les données sources, la résolution des identités, la structure des événements et la cohérence dimensionnelle
  • Définit clairement les responsabilités relatives aux systèmes sources, aux produits de données conçus, aux modèles sémantiques et aux couches de reporting
  • Dirige, accompagne et fait progresser une équipe de trois à quatre analystes
  • Définit la feuille de route de l’analytique marketing, affecte les ressources et supervise la prise en charge et la priorisation des demandes
  • Établit des normes de qualité SQL, de revue par les pairs, de tests, de documentation, de réutilisation, de modélisation et de rigueur analytique
  • Examine les modèles, les requêtes et les analyses avant leur communication aux parties prenantes
  • Supervise les performances de l’équipe, le recrutement et les plans de développement
  • Définit et gouverne les indicateurs clés de performance marketing, notamment le chiffre d’affaires, la conversion, le CAC, le CPA, le ROAS, la rétention, la progression dans l’entonnoir, le rythme d’exécution et l’efficacité des canaux
  • Garantit l’exactitude et la clarté des rapports périodiques destinés à la direction, notamment les analyses des revues mensuelles d’activité et des revues trimestrielles (QBR)
  • Rapproche les mesures communiquées par les plateformes, les modèles d’attribution, la fonction Finance et les études d’incrémentalité
  • Dirige les analyses d’attribution, de cohortes, d’incrémentalité, de modélisation prédictive, de segmentation, de cycle de vie et de rétention
  • Définit les caractéristiques et les objectifs des modèles prédictifs, leurs méthodes de validation, seuils de performance, calendriers d’actualisation, suivi de la dérive et contrôles d’activation
  • Établit des normes pour les tests A/B, les groupes témoins, les expérimentations géographiques et les études d’amélioration du taux de conversion
  • Travaille avec les équipes Produit et Marketing sur les entonnoirs, les états des clients, les étapes du cycle de vie et les signaux comportementaux
  • Gouverne les produits analytiques de Marketing sur les plateformes d’entreprise de BI et de visualisation
  • Utilise Adobe Analytics et les données d’Adobe Experience Platform, du CRM, du commerce et des systèmes de médias payants pour analyser les comportements numériques et les conversions
  • S’appuie sur son expertise en instrumentation numérique, balisage, identité et schémas pour repérer les problèmes de mesure et d’architecture
  • Développe l’analytique en libre-service gouvernée et assistée par l’IA dans Snowflake, la BI et les outils en langage naturel
  • Définit les contrôles d’accès, de granularité des données, d’exactitude et d’évaluation pour les agents d’IA et les outils en langage naturel
  • Représente Marketing dans les travaux analytiques avec l’ingénierie des données, l’architecture des données et la gouvernance des données
  • Traduit les questions métier en exigences analytiques et en spécifications de produits de données
  • Collabore avec l’ingénierie sur la logique de transformation, les contrats de données, l’intégration des sources, la conception des modèles et la qualité des données
  • Travaille avec les équipes Marketing sur leurs besoins et priorités de mesure
  • Présente les résultats, les tendances de performance et les recommandations à la direction

Exigences

  • Au moins 10 ans d’expérience en analytique marketing, analytique client, ingénierie analytique ou dans un domaine connexe, dont une expérience préalable de direction d’une équipe d’analystes
  • Expérience de direction et de développement d’une équipe d’analystes tout en conservant des compétences techniques pratiques
  • Bonne connaissance des concepts ETL et ELT, des pipelines de transformation, des dépendances de données et des contrôles de qualité des données
  • Expérience des architectures de données en couches, dimensionnelles ou en médaillon
  • Expérience de l’intégration et de l’analyse de données issues de systèmes CRM, marketing, numériques, commerciaux et transactionnels
  • Expérience de l’architecture de plateformes de données clients, notamment de la résolution des identités, de la conception de schémas d’événements et de l’activation d’audiences
  • Expérience de la mesure marketing couvrant l’attribution, l’expérimentation, l’incrémentalité, la conversion, le CAC et le CPA, ainsi que le ROAS
  • Expérience de la direction ou de la création de modèles prédictifs et de propension, tels que des modèles de désabonnement ou de rétention
  • Maîtrise avancée de SQL, notamment des jointures complexes, des CTE, des fonctions de fenêtre, des transformations, du profilage de données, du rapprochement et de la validation de grands jeux de données
  • Expérience pratique de Snowflake ou d’une autre plateforme moderne de données dans le cloud
  • Expérience de la conception de modèles de données métier et analytiques et de leur spécification pour les équipes d’ingénierie
  • Connaissance de la modélisation dimensionnelle, notamment des faits, des dimensions, de la granularité, de la cardinalité, des dimensions à évolution lente, des hiérarchies et des dimensions conformes
  • Expérience de la gouvernance des indicateurs, du lignage et du rapprochement entre plusieurs systèmes d’entreprise
  • Excellentes capacités de communication avec la direction et de présentation analytique claire
  • La connaissance d’outils de couche sémantique et de contexte tels que Snowflake Semantic Views, Cortex Analyst, Cortex Search, dbt Semantic Layer ou Looker est un atout
  • Une expérience d’une plateforme d’analytique web d’entreprise est un atout
  • Une expérience de dbt ou d’un framework comparable de transformation SQL est un atout
  • Une expérience de Python ou de R pour l’analyse avancée, l’automatisation ou la modélisation est un atout
  • Une expérience du développement analytique avec Git et du contrôle de version est un atout
  • Une expérience de frameworks de tests et d’observabilité des données est un atout
  • La connaissance de la modélisation du mix marketing, de l’expérimentation géographique, de l’amélioration du taux de conversion, de l’inférence causale ou de l’apprentissage automatique appliqué au désabonnement, à la propension ou à la valeur vie client est un atout
  • Capacité à voyager jusqu’à 10 % du temps si nécessaire

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