Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Live-Chat-Daten und generiere umsetzbare Erkenntnisse für Produktentscheidungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im digitalen Bereich mit einem Fokus auf Kundeninteraktion.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen in der digitalen Produktentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Kundenerfahrung mit datenbasierten Entscheidungen und innovativen Analysen.
- Qualifikationen: 3-5 Jahre Erfahrung in Datenanalyse, SQL und Python-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Standort: Remote
Mindesterfahrung: 3 bis 5 Jahre
Wir suchen einen Data Analysten für den Live-Chat-Kanal, um umsetzbare Erkenntnisse aus Kundeninteraktionen und Betriebsdaten zu generieren. Diese Rolle kombiniert praktische Datenanalyse, technische Implementierung und Generierung von Geschäftseinblicken. Sie werden mit großangelegten Daten in Databricks (SQL / Python) arbeiten, Tableau-Dashboards erstellen und Daten in Empfehlungen umsetzen, die Produkt- und Kanalentscheidungen beeinflussen.
In einem funktionsübergreifenden Produktteam und einer Analytik-Gruppe werden Sie helfen, das Kundenverhalten zu verstehen, Verbesserungspotenziale zu identifizieren und datengestützte Entscheidungen im gesamten Kanal zu unterstützen. Die Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Analytik, Kundenerfahrung und digitaler Produktentwicklung. Wir suchen einen Kandidaten, der sowohl technisch stark als auch geschäftsorientiert ist, in der Lage ist, direkt mit Daten zu arbeiten und Erkenntnisse mit der Kanalstrategie und kommerziellen Ergebnissen zu verknüpfen.
- Aufgaben:
- 3–5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse, vorzugsweise in digitalen oder kundenorientierten Umgebungen
- Starke praktische Expertise in SQL, Python, Databricks
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau von Dashboards in Tableau
- Fähigkeit, mit großen, komplexen Datensätzen aus mehreren Quellen zu arbeiten
- Starkes analytisches Denken mit der Fähigkeit, Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen
- Solides Verständnis von Produktanalytik und Kundenreisen
- Starke Kommunikationsfähigkeiten gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern
- Praktische, proaktive Denkweise mit Verantwortung für end-to-end analytische Aufgaben
- Bevorzugte Anforderungen:
- Hauptverantwortlichkeiten:
- Analyse der Live-Chat-Leistung mit SQL und/oder Python (Databricks) über strukturierte Metriken und Konversationsdatensätze
- Identifizierung von Trends, Kundenproblemen und Verhaltensmustern und deren Übersetzung in umsetzbare Erkenntnisse
- Erstellung fortgeschrittener Abfragen und Datenumwandlungen zur Verarbeitung großangelegter, mehrquelliger Datensätze
- Durchführung von Datenvorbereitung, explorativer Analyse und Automatisierung von Berichten
- Entwurf, Aufbau und Pflege von Tableau-Dashboards zur Verfolgung von Live-Chat-KPIs und zur Ermöglichung von Self-Service-Einblicken
- Integration von konversationalen, operativen und Kundendaten zur Schaffung eines ganzheitlichen Blicks auf die Kanalleistung
- Sicherstellung der Datenqualität, Konsistenz und Ausrichtung der KPIs über Datensätze und Teams hinweg
- Effektive Kommunikation von Ergebnissen an Stakeholder, Übersetzung von Analysen in klare Geschäftserzählungen und Empfehlungen
- Unterstützung des OKR-Trackings durch Ausrichtung der Metriken an Produkt- und Geschäftszielen
- Enge Zusammenarbeit mit Produktteams, Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern innerhalb der Analytik-Gruppe, um datengestützte Entscheidungen und Verbesserungen voranzutreiben
Data Analyst (Live Chat Channel Analytics) Arbeitgeber: Market Cloud
Als SAP Solution Architect bei uns in München profitieren Sie von einer dynamischen und unterstützenden Arbeitsumgebung, die kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung fördert. Wir bieten Ihnen nicht nur ein hybrides Arbeitsmodell, das Flexibilität und Work-Life-Balance ermöglicht, sondern auch die Möglichkeit, an innovativen Projekten zu arbeiten, die Ihre Fähigkeiten erweitern und Ihre Karriere vorantreiben. Unsere Unternehmenskultur legt Wert auf Zusammenarbeit, Kreativität und den Austausch von Ideen, was zu einem inspirierenden Arbeitsumfeld führt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst (Live Chat Channel Analytics) erhalten könntest
✨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 Market Cloud 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 Data Analyst (Live Chat Channel 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 Data Analyst (Live Chat Channel Analytics) bei Market Cloud gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Market Cloud 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 Market Cloud entscheidend sein!
