Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere E-Commerce-Daten, um das Einkaufserlebnis für Millionen von Nutzern zu verbessern.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Mode und E-Commerce mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte das Einkaufserlebnis aktiv mit und arbeite an spannenden Projekten im E-Commerce.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und Kenntnisse in A/B-Tests sind von Vorteil.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Schließen Sie sich unserem Shop Analytics Team innerhalb des Customer & Shop Intelligence Clusters an und beeinflussen Sie direkt die Erfahrungen von Millionen von Modekäufern. Sie werden komplexe E-Commerce-Daten analysieren, um Produktentscheidungen voranzutreiben, Conversion-Funnels zu optimieren und Personalisierungsfunktionen zu unterstützen, die die Nutzer engagiert halten.
Zu Ihren Aufgaben gehören:
- Durchführung von umfassenden Analysen zum Nutzerverhalten im Shop, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
- Förderung der Shop-Optimierung und des Wachstums durch Bereitstellung analytischer Einblicke für Geschäfts- und Produktverantwortliche sowie Einflussnahme auf Produktverbesserungen.
- Festlegung der Erfolgsmessgrößen für unseren Shop und Entwicklung sowie Überwachung von KPIs, die direkt die Einkaufserlebnisse von Millionen von Nutzern beeinflussen.
- Bereitstellung von vollständiger A/B-Test-Analyseunterstützung zur Optimierung der Shop-Leistung.
- Definition von Tracking-Anforderungen und Unterstützung bei der Qualitätssicherung von Tracking-Implementierungen, um Datengenauigkeit und -zuverlässigkeit sicherzustellen.
- Entwurf und Implementierung fortschrittlicher Dashboards, die Self-Service-Analysen in der gesamten Organisation ermöglichen.
- Zusammenarbeit mit mehreren Stakeholdern in der Organisation, um shopbezogene Fragen mit analytischen Erkenntnissen zu beantworten und die Geschäftsentscheidung zu unterstützen.
Senior Data Analyst - Shop Analytics (all genders) Hamburg or Berlin, Germany Arbeitgeber: About You - Collins GmbH & Co. KG
Als Arbeitgeber im Bereich E-Commerce bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Verbesserung der Einkaufserlebnisse von Millionen von Kunden konzentriert. Unsere offene Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Kreativität, während wir Ihnen durch gezielte Weiterbildungsangebote und Entwicklungsmöglichkeiten helfen, Ihre Karriere voranzutreiben. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Option, sowohl in Hamburg als auch in Berlin zu arbeiten, was Ihnen eine hervorragende Work-Life-Balance ermöglicht.
Kontaktdaten:
About You - Collins GmbH & Co. KG Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Analyst - Shop Analytics (all genders) Hamburg or Berlin, Germany erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchgehst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu verfeinern, damit du selbstbewusst und gut vorbereitet erscheinst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Datenanalyse! Teile Beispiele deiner bisherigen Arbeiten oder Projekte, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen. Lass uns zusammen an deinem Portfolio arbeiten, um es beeindruckend zu gestalten.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und gemeinsam an deiner Karriere zu arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Analyst - Shop Analytics (all genders) Hamburg or Berlin, Germany mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine authentische Sprache und lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Das macht deine Bewerbung einzigartig und unvergesslich.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, um sicherzugehen, dass alles klar und professionell ist.
Verknüpfe deine Erfahrungen mit der Stelle!:Erzähle uns, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten direkt zu den Anforderungen der Stelle passen. Zeige auf, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast und was du daraus gelernt hast.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bei uns ankommt!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei About You - Collins GmbH & Co. KG vorbereitet
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Senior Data Analyst vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in den Bereichen A/B-Tests, Datenanalyse und KPI-Entwicklung direkt auf die Aufgaben des Unternehmens zutreffen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Analysen, die du durchgeführt hast, und sei bereit, diese im Interview zu erläutern. Zeige, wie deine Analysen zu messbaren Ergebnissen geführt haben und wie du mit verschiedenen Stakeholdern zusammengearbeitet hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und hilft dir, mehr über die Teamdynamik und die Herausforderungen zu erfahren, die dich erwarten könnten.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, deine technischen Fähigkeiten zu zeigen, insbesondere in Bezug auf Datenvisualisierung und Analyse-Tools. Vielleicht gibt es eine praktische Übung oder ein Beispiel, das du im Interview durchgehen kannst, um deine Kompetenz zu beweisen.
