Data Scientist, Analyse Produit

Au sein de l'équipe Data & Insights, votre mission est de décoder les comportements clients et de transformer l'engagement produit en intelligence actionnable à fort impact. En comblant le fossé entre l'adoption du produit et les données commerciales, vous construirez une vue holistique de la santé des utilisateurs et de la valeur tangible que nous fournissons.

Vous prendrez la pleine responsabilité du cycle de vie de l'analyse de l'utilisation du produit. Cela implique une exploration pratique des données, des tests d'hypothèses et une collaboration approfondie avec les Data et Analytics Engineers pour concevoir les modèles fondamentaux dont vous avez besoin. Le succès se définit par la rigueur analytique et votre capacité à orienter les décisions stratégiques produit et Go-to-Market (GTM).

Intégré dans notre département central Data & Insights, ce rôle sert de partenaire stratégique à notre organisation Produit, favorisant la synergie interfonctionnelle avec d'autres départements, les équipes d'ingénierie et de data science pour maximiser le succès global.

Le succès dépend d'une compréhension authentique du produit que vous analysez, pas seulement des données qui le sous-tendent.

• Comprendre l'utilisation du produit. Travailler étroitement avec les chefs de produit (PMs), en développant une compréhension approfondie du produit lui-même, pour analyser comment les clients l'adoptent et l'utilisent, et identifier les schémas d'engagement, d'utilisation des fonctionnalités et de rétention.

• Relier l'utilisation aux résultats. Relier les données d'utilisation du produit aux données clients et commerciales pour révéler comment l'utilisation se rapporte à l'expansion, au risque de désabonnement et à la santé du compte.

• Définir des signaux basés sur l'utilisation. Construire la logique derrière le scoring d'utilisation, les indicateurs de santé et autres métriques qui traduisent le comportement en insights qui stimulent l'activation, la rétention et l'expansion. 

• Être proactif. Explorer les données produit, commerciales et clients pour faire émerger des découvertes que personne n'a demandées. Anticiper la prochaine question.

• Conduire des expériences et valider. Tester quels signaux d'utilisation prédisent réellement les résultats, en appliquant des méthodes statistiques solides et en étant honnête sur la signification et la causalité.

• Collaborer sur la fondation des données. Travailler avec les Data et Analytics Engineers pour intégrer les données produit et commerciales dans l'entrepôt et bien les modéliser. Définir les exigences et contribuer aux modèles de données qui connectent l'utilisation du produit aux données clients et commerciales.

• Raconter l'histoire. Communiquer clairement les insights aux parties prenantes de l'entreprise, et documenter le contexte, les mises en garde et les décisions pour que le travail survive aux transmissions.

• Compréhension approfondie du produit et expérience avérée de travail efficace avec les PMs, traduisant la connaissance produit et les données d'utilisation en décisions qu'ils mettent en œuvre. 

• Solide parcours analytique : quelqu'un qui a influencé de manière mesurable les décisions de revenus, produit ou GTM par l'analyse, pas seulement produit des rapports.

• À l'aise avec les derniers outils d'IA, et une habitude de les utiliser pour travailler plus vite et plus précisément : vous restez à jour au fur et à mesure de l'évolution des outils et apportez de nouvelles approches à l'équipe.

• Enthousiasme pour le développement : vous développez activement vos compétences, cherchez des retours et considérez les nouveaux outils et méthodes comme des opportunités plutôt que des menaces.

• Maîtrise solide de SQL. Vous pouvez interroger, joindre et explorer les données de manière autonome sans attendre que quelqu'un les prépare pour vous.

• Compétence en Python pour l'analyse, la modélisation et l'automatisation. Expérience avec les bibliothèques ML et statistiques (ex. scikit-learn, statsmodels) pour la modélisation, la prédiction et l'inférence.

• Fondation statistique : expérimentation, tests de signification, régression, segmentation, prévision, et le jugement pour savoir laquelle appliquer.

• Connaissance pratique de la façon dont l'utilisation du produit se connecte aux revenus : entonnoirs, cohortes, rétention, santé des comptes, et les réalités de la jonction des données d'utilisation produit avec les données CRM et commerciales.

• Volonté de mettre la main à la pâte avec la modélisation des données. Vous n'avez pas besoin d'être expert en dbt, mais vous devez être à l'aise pour explorer des données désordonnées et collaborer (ou construire) les modèles dont vous avez besoin plutôt que d'attendre des tables propres.

• Excellentes compétences en communication et gestion des parties prenantes : vous pouvez remettre en question une mesure faible avec respect et faire une recommandation, pas seulement présenter des options.

• Proactivité et autonomie : vous levez la main tôt, planifiez votre propre travail et cherchez l'impact sans qu'on vous le demande.