Martin L.

En tant que Data Analyst spécialisé en Marketing Analytics, j’aide les équipes Marketing, Media et Business à transformer leurs données en leviers de croissance, d’optimisation budgétaire et de pilotage de la performance.

J’interviens sur l’ensemble de la chaîne analytique : cadrage, collecte, préparation, modélisation, visualisation, analyse et activation des insights.

Je travaille quotidiennement avec des données issues du CRM, Paid Media, campagnes digitales, ventes, web analytics et segmentation consommateurs.

En tant que Marketing Data Analyst, je consolide et analyse ces données pour mesurer la performance des activations, optimiser le budget média, identifier les leviers de conversion et améliorer le ROAS des campagnes.

Je conçois des dashboards marketing permettant de suivre la performance des campagnes, des canaux, des audiences, et d’assurer la cohérence et la gouvernance des KPI business, media et CRM.

J’interviens également sur la définition de la roadmap Marketing Data, l’amélioration des modèles d’attribution, l’optimisation des cycles de retargeting et l’analyse de l’efficacité des investissements médias.

Je collabore avec les équipes globales et locales pour structurer des modèles analytiques fiables et activer des insights concrets. Ma communication est orientée stakeholders

En tant que Data Analyst spécialisé en Marketing Analytics, j’accompagnais les équipes Marketing dans la compréhension, la structuration et l’activation de leurs données afin d’améliorer la performance des campagnes, la connaissance client et l’efficacité des investissements media.

Mon rôle consistait à transformer les données marketing en insights actionnables, fiables et directement exploitables par les équipes métiers.

Je débutais chaque mission par l’analyse des besoins marketing : segmentation, attribution, CRM, performance média, parcours client, afin d’identifier les données pertinentes et les KPIs à construire.

Je participais ensuite à la définition de la vision analytique et à sa déclinaison dans une roadmap orientée insights, ROI et impact business.

En tant que Marketing Data Analyst, je collaborais étroitement avec les équipes Produit et Data Engineering pour :

consolider les données marketing multicanales (CRM, Paid Media, Web Analytics, ventes),

concevoir les modèles de données et les tableaux de bord marketing,

prioriser les analyses et user stories à forte valeur ajoutée,

garantir la qualité, la cohérence et la conformité des données avec les besoins marketing.

Je mesurais la performance des campagnes en analysant le reach, la conversion, le ROI/ROAS, la rétention, les parcours, l’engagement et les cycles de retargeting.

J’évaluais également l’impact des nouvelles features data sur les comportements utilisateurs afin d’améliorer la pertinence des activations.

J’assurais la formation et l’accompagnement des équipes Marketing pour maximiser l’adoption des dashboards, KPIs et pratiques data-driven.

Enfin, je réalisais une veille analytique régulière sur les tendances marketing, les benchmarks concurrents et l’évolution des technologies media & data.

En tant que Lead Data Analyst, je pilote la planification, les budgets, les dépendances et les risques liés aux projets data. J’assure le suivi et la communication des KPIs d’avancement, ainsi que des indicateurs de qualité des données et de performance analytique.

Je structure et j’anime le cadre agile autour des travaux data, afin de favoriser l’autonomie, la rigueur analytique et la responsabilisation des analystes et data engineers.

J’accompagne le Product Owner dans la définition et la priorisation du backlog analytique (modèles de données, dashboards, use cases marketing/perf), en garantissant la cohérence des priorités avec les enjeux business.

Je prends le lead sur la résolution des blocages techniques ou analytiques rencontrés par l’équipe, et je coordonne le release management pour assurer des livraisons fiables, documentées et exploitables par les métiers.

J’anime ou co-anime les rituels clés : ateliers de cadrage analytique, sessions de priorisation, user story mapping, customer journey data, revues des dashboards, démonstrations, rétrospectives et sprint planning.

Outils : SQL, Google Cloud Platform, Jira, Confluence, GitLab, ServiceNow

Équipe : 2 équipes data (7 – 1 – 1)