Auf einen Blick
- Aufgaben: Analyze customer service data to enhance customer experience and operational productivity.
- Unternehmen: Join the Commercial & Analytics - International team in Berlin, Germany.
- Vorteile: Enjoy a hybrid work environment and a home office set-up allowance.
- Weitere Informationen: Salary ranges from €81,000 to €110,000 based on experience.
- Warum dieser Job: Lead data-driven initiatives to optimize customer service and operational workflows.
- Qualifikationen: Requires 8+ years in data analytics with strong skills in customer service platforms like Salesforce.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 110000 € pro Jahr.
Wir suchen einen dynamischen Lead Analysten für das Commercial & Analytics - International Team, der eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Kundenerfahrung und der operativen Produktivität durch datengestützte Erkenntnisse spielt. Der Lead Analyst wird sich auf die Analyse von Kundendienstdaten konzentrieren, Schmerzpunkte identifizieren, Produkte und Dienstleistungen verbessern und operative Arbeitsabläufe optimieren.
Was Sie tun werden:
- Kundenerfahrungsoptimierung: Nutzen Sie Analysen, um die Erwartungen und Erfahrungen der Kunden zu verstehen, damit das Team die Dienstleistungen besser anpassen und die Kundenbedürfnisse effektiver erfüllen kann. Analysieren Sie Kennzahlen zur Kundenzufriedenheit wie CSAT, NPS, CES, ART, AHT und First Contact Resolution, um die Servicelevels zu messen und zu verbessern. Identifizieren Sie Schmerzpunkte der Kunden, indem Sie Kundenfeedback und Beschwerden strukturieren und analysieren, um wiederkehrende Probleme proaktiv anzugehen und die Zufriedenheit zu verbessern.
- Betriebliche Effizienz & Ressourcenmanagement: Analysieren Sie Kundendienstdaten, um Geschwindigkeit und Qualität in den Abläufen auszubalancieren, Prozesse und Ressourcenzuteilung zu optimieren und die gesamte betriebliche Effektivität zu steigern. Leiten Sie die Priorisierung der Ressourcenzuteilung über alle eingehenden Servicearbeitslasten, ausgehenden Anrufkampagnen und Experimente hinweg, um Effizienz und Geschäftsauswirkungen sicherzustellen. Nutzen Sie Analysen zur Unterstützung der Personalplanung, von Inkassobemühungen bis hin zu ausgehenden Anrufkampagnen und Strategien zur Kundenbindung. Identifizieren und implementieren Sie kontinuierlich KI-gesteuerte Möglichkeiten zur Rationalisierung der Datenanalyse und zur Verbesserung der Teamproduktivität. Führen Sie sowohl proaktive als auch reaktive Analysen von Experimenten durch und geben Sie umsetzbare Empfehlungen basierend auf zuverlässigen und statistisch signifikanten Ergebnissen. Bewerten Sie Ergebnisse, um Verbesserungen in Bezug auf Prozesse, Produkte oder Personal vorzuschlagen, mit einem Fokus auf Produktivität, Konversionsraten, Erstmal-richtig-Rate, Zykluszeiten und Bindung.
- Leistungskennzahlen & Berichterstattung: Etablieren und überwachen Sie wichtige Leistungsindikatoren (KPIs), die den operationellen Erfolg messen, wie z.B. Average Handle Time (AHT), Zykluszeiten und Zufriedenheitswerte. Stellen Sie regelmäßige Berichte für das obere Management bereit, die umsetzbare Erkenntnisse und Verbesserungsbereiche im Kundendienst hervorheben. Fördern Sie datengestützte Entscheidungsfindung, indem Sie Einblicke bereitstellen, um Abteilungs- oder Organisationsziele zu erreichen. Helfen Sie Ihren direkten Mitarbeitern, sich beruflich weiterzuentwickeln, indem Sie sie betreuen, Entwicklungsbedarfe identifizieren und Gelegenheiten schaffen.
Wer Sie sind:
- Abschluss (Bachelor oder Master) in einem relevanten Bereich (z.B. Datenanalyse, Wirtschaft, Statistik, Wirtschaftswissenschaften oder ähnlich).
- Über 8 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse, mit einem Fokus auf Kundenerfahrung oder betriebliche Effizienz.
- Nachgewiesene Erfahrung mit Kundenservice-Plattformen (Salesforce ist ein Plus) und Kenntnisse in Tools zur Kundenservice-Analyse.
- Starke analytische Fähigkeiten mit Erfahrung in der Strukturierung, Analyse und Interpretation großer Datensätze.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Erkenntnisse aus Daten zu generieren und Strategien umzusetzen, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Daten klar und umsetzbar zu präsentieren.
- Erfahrung im Management von Mitarbeitern ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Nutzung von KI-Tools (z.B. Cursor, Claude Code) zur Optimierung von Arbeitsabläufen ist von Vorteil.
- Kenntnisse in Datenvisualisierungs- und Analysetools wie Looker, SQL oder Python.
- Erfahrung in kundenorientierten Branchen oder Rollen, mit einem Fokus auf die Verbesserung der Kundenerfahrung.
Die Gehaltsspanne für diese Position liegt zwischen 81.000 € und 110.000 €, abhängig von Erfahrung und Qualifikationen. Hybrides Arbeitsumfeld und Zuschuss für die Homeoffice-Ausstattung.
Lead Analyst, Customer Service Analytics Arbeitgeber: Angie's
This role is based in Berlin, Germany, within a dynamic team focused on enhancing customer experiences. Employees benefit from a hybrid work model and a home office allowance, fostering a flexible work-life balance.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Lead Analyst, Customer Service Analytics erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Angie's zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Analyst, Customer Service Analytics mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Lead Analyst, Customer Service Analytics bei Angie's gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Angie's vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Angie's entscheidend sein!
