Publicis Media est composé d'agences comme Zenith, Starcom, Blue 449, Performics, Spark Foundry, Publicis Sport, Publicis Media Connect, ainsi que de centres d’expertise en innovation tels que le Social Media, le Performance Marketing et le Digital, la Data, le Content, le Search, la Tech et le Commerce. e au Lead Data & Analytics de Publicis Media France et serez en charge du traitement des sets de données, de la constitution des insights associés, et de la restitution de manière visuelle et compréhensive pour nos clients externes et internes.
Le/la Data Analyst occupe un rôle central dans notre stratégie Data, en sa capacité à pouvoir à convertir la donnée en connaissance, tout en s’appuyant sur la technologie.
La compréhension des problématiques métier et la contribution à la stratégie d’analyse pour y répondre.
La constitution de sets de données exploitables, ainsi que les mécanismes d’analyse descriptive : exploration de données, audit et nettoyage des données sur les produits gérés par les équipes AdTech & AdOps de Publicis Media France ou via les clean rooms - plateformes de partage des données sous contraintes.
L’extraction des informations exploitables et intelligentes qui seront utilisées dans la prise de décision.
La mesure des impacts des campagnes médias en utilisant l’expérimentation et l’A/B testing.
La création de tableaux de bord simples et faciles à utiliser pour aider à visualiser les informations et les KPIs de manière interactive et intuitive.
Media, Marketing, CRM… : des données de nature différentes (First, Third…), Respect de la vie privée, gestion des données personnelles : nous pouvons être amenés à traiter de la donnée Media mise à disposition sur des “Clean Rooms” (Google, Liveramp, Amazon…).
Formation d’ingénieur.vous disposez de connaissances dans la manipulation des données métier, idéalement retail et/ou media, marketing/digitale, CRM. Vous êtes de nature analytique et vous disposez d’un esprit critique et d’une expérience dans l’usage de solutions cloud et de la data visualisation.
SQL, Python
Techniques statistiques d’échantillonnages et de testing ainsi que les algorithmes de base de machine learning
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