Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Kundendaten und entwickle Strategien zur Verbesserung des Nutzererlebnisses.
- Unternehmen: Lidl ist ein internationales Unternehmen, das innovative digitale Lösungen bietet.
- Vorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, ein Einarbeitungsprogramm und einen Firmenwagen zur privaten Nutzung.
- Weitere Informationen: Du erhältst einen persönlichen Paten für einen reibungslosen Einstieg.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte die Zukunft von Lidl Plus mit.
- Qualifikationen: Erste Erfahrungen in Beratung oder Marktforschung sowie Kenntnisse in SQL und Python/R sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Einleitung
Unser Lieblings-Plus-One bist Du. Als Teil unseres internationalen Lidl Plus Teams arbeitest du an unserem rein digitalen Vorteilsprogramm "Lidl Plus" mit. Als Team erarbeiten wir Konzepte, um Lidl Plus noch besser zu machen und die vielen Millionen Nutzer in mehr als 30 Ländern zufriedenzustellen. Was auch mehr als zufriedenstellend ist? Unser Miteinander im Team.
Deine Aufgaben
- Als Customer Data Analyst (m/w/d) erarbeitest du Lösungen für aufkommende Fragestellungen zu den Themen Kundendaten und -verhalten, von der Zielsetzung bis hin zu einer datengetriebenen Handlungsempfehlung.
- Entwicklung und Analyse von Segmentierungs-/ und Personalisierungsstrategien, um das Nutzungserlebnis in unserer App zu optimieren und den Kundenwert zu steigern.
- Selbstständige Analyse von unternehmenseigenen sowie externen Daten bspw. im Hinblick auf Wirtschaftlichkeit oder den Effekt auf die Kundenansprache.
- Enge Zusammenarbeit und Abstimmung mit dem Bereich Data Science zur Industrialisierung der Datenprodukte.
- Ansprechpartner für internationale Schnittstellen im Bereich Kundendatenanalysen.
Dein Profil
- Erste grundlegende Erfahrungen in der Unternehmensberatung, Marktforschung oder im CRM Bereich.
- Erfahrung im Bereich Lebensmittel, Einzelhandel oder Konsumgüter wünschenswert.
- Gute Kenntnisse in SQL sowie in den Programmiersprachen Python und/oder R.
- Umfassendes Wissen über statistische Methoden und Anwendung von Machine Learning sowie Erfahrung mit der Nutzung und Implementierung von Recommender Systems.
- Analytische, strukturierte und methodisch fundierte Arbeitsweise und Fähigkeit, komplexe Inhalte einfach zu vermitteln.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Wir bieten
Lidl legt Wert darauf, dass sich dein Einstieg lohnt. Daher profitierst du bei uns nicht nur von einem Umfeld, in dem du Innovationen vorantreiben kannst: Unser Einarbeitungsprogramm bereitet dich auf deine Aufgabe vor – und ein persönlicher Pate sorgt dafür, dass du gut im Job, in unserer Organisation und der Region ankommst. So findest du dich schnell zurecht – und so kannst du von Beginn an die gezielten Entwicklungsprogramme und Managementtrainings an unserem Hauptsitz für dich entdecken. Wir erkennen die vielfältigen Bedürfnisse unserer Kolleginnen und Kollegen an und entwickeln Lösungen zur Vereinbarkeit von Berufs- und Privatleben. Dazu gibt es einen neutralen Firmenwagen, der auch privat genutzt werden darf.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Customer Data Analyst erhalten könnten
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die bereits im Bereich Customer Data Analytics arbeiten oder bei Lidl tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich Datenanalyse, insbesondere in Bezug auf den Einzelhandel. Zeige in Gesprächen, dass du up-to-date bist und innovative Ideen hast, wie man Kundendaten besser nutzen kann.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in SQL, Python und R auffrischst. Übe typische Aufgaben, die dir in einem Interview gestellt werden könnten, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Daten und deren Einfluss auf das Kundenverhalten. Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit Datenanalysen durchgeführt hast, um Entscheidungen zu treffen oder Probleme zu lösen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Customer Data Analyst mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stelle eine Verbindung her:Beginne deine Bewerbung, indem du eine Verbindung zwischen deinen Erfahrungen und den Anforderungen der Stelle als Customer Data Analyst herstellst. Zeige auf, wie deine Kenntnisse in SQL, Python oder R direkt zur Optimierung des Nutzungserlebnisses bei Lidl Plus beitragen können.
Betone deine analytischen Fähigkeiten:Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine analytische, strukturierte und methodisch fundierte Arbeitsweise hervor. Gib konkrete Beispiele für Projekte oder Aufgaben, bei denen du komplexe Daten analysiert und verständlich vermittelt hast.
Motivationsschreiben:Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du Teil des Lidl Plus Teams werden möchtest. Gehe darauf ein, wie du die Kundendatenanalyse verbessern und zur Entwicklung von Personalisierungsstrategien beitragen kannst.
Prüfe deine Sprachkenntnisse:Da sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse gefordert sind, stelle sicher, dass du diese in deiner Bewerbung klar darstellst. Erwähne spezifische Situationen, in denen du deine Sprachkenntnisse erfolgreich eingesetzt hast, um internationale Schnittstellen zu unterstützen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lidl Stiftung & Co. KG vorbereitet
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position Kenntnisse in SQL, Python und R erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Programmiersprachen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und Programmierung demonstrieren.
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über den Lebensmittel- und Einzelhandelssektor sowie über aktuelle Trends im Bereich Kundendatenanalyse. Zeige im Interview, dass du ein Verständnis für die Herausforderungen und Chancen in dieser Branche hast.
✨Präsentiere deine analytischen Fähigkeiten
Bereite konkrete Beispiele vor, in denen du analytische Methoden oder Machine Learning angewendet hast. Erkläre, wie deine Analysen zu datengestützten Entscheidungen geführt haben und welchen Einfluss sie auf das Unternehmen hatten.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du komplexe Inhalte einfach vermitteln musst, übe, wie du technische Informationen verständlich erklären kannst. Achte darauf, während des Interviews klar und präzise zu kommunizieren, um deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit verschiedenen Schnittstellen zu demonstrieren.
