Retail Analyst

Retail Analyst

Köln Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Verkaufs- und Leistungsdaten, um strategische Entscheidungen zu unterstützen.
  • Unternehmen: Dyson, ein globales Technologieunternehmen mit innovativen Lösungen.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und einem vielfältigen Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Einzelhandels mit datengetriebenen Insights und Innovation.
  • Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in einem relevanten Bereich und Erfahrung als Datenanalyst.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Über uns Dyson ist ein globales Technologieunternehmen. Wir lösen die Probleme, die andere ignorieren, mit überraschenden neuen Erfindungen, die gegen die Konvention verstoßen und einfach besser funktionieren. Wir wachsen schnell und unser Ehrgeiz für Deutschland ist riesig – mehr Produkte, mehr Kategorien und mehr Menschen.

Über die Rolle Als Datenanalyst im Einzelhandel spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Analyse, Strukturierung und Interpretation von Verkaufs-, Kunden- und Leistungsdaten. Durch Ihre datengestützten Erkenntnisse schaffen Sie Transparenz, unterstützen sowohl strategische als auch operative Entscheidungen und leisten einen wesentlichen Beitrag zur Steigerung von Umsatz, Rentabilität und zur Bereitstellung eines herausragenden Kundenerlebnisses.

Hauptverantwortlichkeiten
  • Analyse von Einzelhandels-, Verkaufs- und Leistungsdaten (z.B. Sell-out, Raumproduktivität, Promotionen, Sell-in / Sell-out)
  • Entwicklung und Pflege von Dashboards, Berichten und KPI-Rahmenwerken auf Store-, Ketten- und Marktebene
  • Vorbereitung von Abrechnungsanalysen und Umsatzbewertungen auf Kettenebene, einschließlich Abweichungs- und Leistungsanalysen
  • Überwachung von Joint Business Plans (JBPs) mit starkem Fokus auf die Messung und Bewertung des Erfolgs von Marketing- und Handelsvereinbarungen
  • Durchführung von Sell-out-Analysen für den Fachhandel, einschließlich Leistungsbewertungen einzelner Konten und Initiativen
  • Durchführung von Gehaltsanalysen zur Unterstützung und Validierung von Gehaltsabrechnungen, einschließlich Kosten- und Abweichungsanalysen
  • Weiterentwicklung und Pflege eines Top Door Trackers zur Identifizierung und Verwaltung der leistungsstärksten und strategisch wichtigsten Geschäfte
  • Analyse und Verfolgung der Verkaufsleistung von Experten, einschließlich Benchmarking und Identifizierung von Best Practices
  • Abgeleitete klare, umsetzbare Empfehlungen zur Optimierung von Sortiment, Platzierung, Promotionen und Personalplanung
  • Unterstützung bei Prognosen, Budgetplanung und laufender Leistungsüberwachung
  • Enge Zusammenarbeit mit Field Teams, Key Account Management, Marketing, Finanzen und HR
  • Sicherstellung einer hohen Datenqualität, Konsistenz und Transparenz
  • Durchführung von Ad-hoc-Analysen zur Unterstützung des Managements und der strategischen Entscheidungsfindung
Ihr Profil
  • Abgeschlossenes Studium der Betriebswirtschaftslehre, Statistik, Mathematik, Datenwissenschaft oder eines vergleichbaren Fachs
  • Mehrjährige Erfahrung als Datenanalyst, idealerweise im Einzelhandel, Vertrieb oder FMCG-Umfeld
  • Starkes analytisches Denken und hohe Affinität zu Zahlen
  • Erfahrung mit BI- und Analysetools (z.B. Power BI, Tableau, SQL, Excel)
  • Solides Wissen über KPI-Entwicklung, Datenvisualisierung und Datenstorytelling
  • Strukturierte, selbstständige und lösungsorientierte Arbeitsweise
  • Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Daten in klare Erkenntnisse zu übersetzen
  • Sehr gute schriftliche und mündliche Deutsch- und Englischkenntnisse

Retail Analyst Arbeitgeber: Dyson

Dyson ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Deutschland eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer offenen Unternehmenskultur, die Vielfalt und Kreativität fördert, haben Sie die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten als Retail Analyst voll auszuschöpfen und aktiv zur Umsatzsteigerung und Kundenzufriedenheit beizutragen. Zudem profitieren Sie von modernen Arbeitsmitteln und einem engagierten Team, das gemeinsam an der Lösung komplexer Herausforderungen arbeitet.

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Kontaktdaten:

Dyson Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Retail Analyst erhalten könnten

Tipp Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen über die Position als Retail Analyst. Oftmals erfährt man durch persönliche Kontakte von offenen Stellen, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchgehst. Überlege dir, wie du deine analytischen Fähigkeiten und Erfahrungen mit BI-Tools am besten präsentieren kannst. Übung macht den Meister!

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für Daten! Während des Gesprächs solltest du Beispiele bringen, wie du in der Vergangenheit datenbasierte Entscheidungen getroffen hast. Das zeigt, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktisch anwenden kannst.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt. Außerdem kannst du dich über aktuelle Entwicklungen bei Dyson informieren und zeigen, dass du wirklich interessiert bist.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Retail Analyst mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Dashboard-Entwicklung
KPI-Entwicklung
Verkaufsanalysen
Leistungsbewertung
BI-Tools (z.B. Power BI, Tableau)
SQL

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach deine Hausaufgaben:Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir Dyson genau an. Verstehe unsere Produkte und die Branche, in der wir tätig sind. Das hilft dir, deine Motivation und dein Interesse in deinem Anschreiben klar zu kommunizieren.

Sei konkret und präzise:Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei konkret! Nenne Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit als Data Analyst, die zeigen, wie du Daten analysiert und interpretiert hast. Das macht deine Bewerbung greifbarer und überzeugender.

KPI-Fokus:Da wir viel Wert auf KPIs legen, solltest du in deiner Bewerbung darauf eingehen, wie du in der Vergangenheit KPIs entwickelt oder genutzt hast. Zeig uns, dass du die Bedeutung von Kennzahlen verstehst und wie sie zur Entscheidungsfindung beitragen.

Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alle Unterlagen an die richtige Stelle gelangen und du die besten Chancen auf eine schnelle Rückmeldung hast.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dyson vorbereitet

Verstehe die Daten

Mach dich mit den verschiedenen Arten von Verkaufs- und Leistungsdaten vertraut, die in der Einzelhandelsbranche verwendet werden. Überlege dir, wie du diese Daten analysieren und interpretieren würdest, um wertvolle Einblicke zu gewinnen. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von Daten für strategische Entscheidungen verstehst.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Analysen, die du in der Vergangenheit durchgeführt hast. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie deine Arbeit zur Verbesserung von Umsatz oder Kundenbindung beigetragen hat. Das macht deine Erfahrungen greifbarer und zeigt deine praktische Anwendung von Datenanalysen.

Kenne die Tools

Stelle sicher, dass du mit den BI- und Analysetools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, vertraut bist. Wenn du Erfahrung mit Power BI, Tableau oder SQL hast, bringe das zur Sprache. Wenn nicht, informiere dich vorher darüber, um im Interview kompetent darüber sprechen zu können.

Kommunikation ist der Schlüssel

Übe, komplexe Daten in einfache, verständliche Insights zu übersetzen. Im Interview solltest du zeigen, dass du in der Lage bist, deine Analysen klar und präzise zu kommunizieren. Dies ist besonders wichtig, da du eng mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten wirst, die möglicherweise nicht so tief in den Daten stecken wie du.