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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um Produkte zu verbessern und Kunden-Erlebnisse zu optimieren.
- Arbeitgeber: Chapter 2, ein innovatives Unternehmen im Bereich Technologie und E-Commerce.
- Mitarbeitervorteile: Vollzeitstelle mit wettbewerbsfähigem Gehalt und flexiblen Arbeitsbedingungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des E-Commerce mit datenbasierten Entscheidungen und Insights.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in der Datenanalyse, insbesondere im E-Commerce, und Kenntnisse in SQL und Python.
- Andere Informationen: Vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Chapter 2 bietet Technologen für unsere Kunden, um Innovationen zu beschleunigen und ihr Geschäft voranzutreiben. Wir spezialisieren uns auf Personalvermittlungen und integrieren erstklassige Technologie-Talente in Unternehmen, die Agilität, Expertise und nahtlose Integration in bestehende Teams suchen. Wir bauen ein Produktanalytik-Team für eines der größten E-Commerce-Unternehmen Europas auf und stellen mehrere Analysten auf Vollzeitbasis mit befristetem Vertrag (FTC) ein. Daten sind entscheidend für die Entwicklung ihrer Produkte und die Förderung von Kundenerfahrungen. Das Team wird digitale Erfahrungen bewerten und wirkungsvolle Erkenntnisse liefern, um deren Personalisierung, Empfehlungen, Browsing- und Sucherlebnisse zu verbessern.
Sie werden eng mit Produktmanagern, Ingenieuren, angewandten Wissenschaftlern und Geschäftsführern zusammenarbeiten, Datenanalysen, A/B-Tests und Hypothesenanalysen durchführen, um die Kunden und Produkte tiefgehend zu verstehen. Sie werden auch wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) verfolgen und berichten.
Die Rolle:
- Analytische Strategien definieren, Stakeholder ausrichten und unabhängig wirkungsvolle Erkenntnisse liefern.
- Benutzerverhalten tiefgehend analysieren, um das Produktwachstum und Verbesserungen voranzutreiben.
- Produktentscheidungen durch fundierte, datengestützte Empfehlungen beeinflussen.
- Wesentliche Produkt-KPIs definieren und überwachen.
- A/B-Tests und Quasi-Experimente entwerfen, analysieren und interpretieren.
- Als Schnittstelle zu Stakeholdern agieren, um effektiv rund um Dateninsights zu kommunizieren.
Über Sie:
- Erfahrung in analytischen Rollen (Digitale Analytik, Produktanalytik, Business Intelligence), vorzugsweise im E-Commerce.
- Starkes Verständnis von E-Commerce-KPIs und SQL (einschließlich geschachtelter/wiederholter Daten).
- Beherrschung fortgeschrittener Analysetools, vorzugsweise Python, und Vertrautheit mit statistischer Modellierung.
- Expertenwissen über A/B-Testmethoden.
- Erfahrung in der Analyse von Benutzerverhaltensdaten (z.B. Google Analytics).
- Starke Kommunikationsfähigkeiten, in der Lage, Erkenntnisse klar an technische und nicht-technische Stakeholder zu präsentieren.
Diversity, Equity & Inclusion bei Chapter 2:
Bei Chapter 2 setzen wir uns dafür ein, einen vielfältigen, integrativen und einladenden Arbeitsplatz zu schaffen, in dem jeder dazugehört. Unabhängig von Rasse, Ethnie, Religion, Alter, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, Behinderung oder Neurodiversität feiern wir die einzigartigen Perspektiven, die uns stärker machen. Wir ermutigen Bewerbungen aus allen Hintergründen und werden alle notwendigen Anpassungen im Rekrutierungs- oder Interviewprozess vornehmen, um eine reibungslose und angenehme Erfahrung zu schaffen. Ihre Individualität ist wichtig, und wir glauben, dass vielfältige Philosophien, Kulturen und Erfahrungen Innovation und Erfolg vorantreiben.
Senior Data Analyst Arbeitgeber: Chapter 2
Kontaktperson:
Chapter 2 HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Analyst
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Insights über die Firma und die Rolle, die dich interessiert.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du häufige Fragen zu Datenanalyse und eCommerce-KPIs übst. Zeig, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Beispiele aus deiner Erfahrung einbringen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen! Vielleicht wirst du gebeten, eine kleine Analyse oder ein A/B-Test-Szenario während des Interviews zu diskutieren. Bring deine besten Beispiele mit!
✨Tipp Nummer 4
Vergiss nicht, dich über die Unternehmenskultur zu informieren! Chapter 2 legt Wert auf Vielfalt und Inklusion. Zeig, dass du diese Werte teilst und wie du zur positiven Teamdynamik beitragen kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Analyst
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach authentischen Menschen, die ihre Erfahrungen und Fähigkeiten klar und ehrlich präsentieren.
Verstehe die Rolle: Nimm dir Zeit, um die Stellenbeschreibung genau zu lesen. Überlege, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Anforderungen passen, und betone diese in deiner Bewerbung.
Klarheit ist der Schlüssel: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und leicht verständlich ist. Verwende klare Sprache und vermeide Fachjargon, es sei denn, du bist dir sicher, dass der Leser damit vertraut ist.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Chapter 2 vorbereitest
✨Verstehe die KPIs
Mach dich mit den wichtigsten KPIs im E-Commerce vertraut. Überlege dir, wie du diese in deinen bisherigen Projekten angewendet hast und sei bereit, konkrete Beispiele zu nennen, um deine Kenntnisse zu untermauern.
✨A/B-Tests im Detail
Bereite dich darauf vor, über A/B-Testing-Methoden zu sprechen. Erkläre, wie du Tests entworfen, analysiert und interpretiert hast. Zeige, dass du die Bedeutung von Hypothesen und deren Validierung verstehst.
✨Datenanalyse mit SQL und Python
Stelle sicher, dass du deine Fähigkeiten in SQL und Python demonstrieren kannst. Bereite dich auf technische Fragen vor und bringe Beispiele für komplexe Abfragen oder Analysen, die du durchgeführt hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, wie du technische Informationen klar und verständlich an nicht-technische Stakeholder kommunizieren kannst. Denke an Situationen, in denen du deine Erkenntnisse erfolgreich präsentiert hast und wie du Feedback erhalten hast.