Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um das Kundenerlebnis zu verbessern und präsentiere deine Erkenntnisse.
- Unternehmen: Congstar, ein innovatives Tochterunternehmen der Deutschen Telekom AG.
- Vorteile: Bis zu 70% Homeoffice, 30 Urlaubstage und Urlaubs- sowie Weihnachtsgeld.
- Weitere Informationen: Spannende Einblicke in verschiedene Fachbereiche und persönliche Betreuung während des Einsatzes.
- Warum dieser Job: Starte deine Karriere in der datenbasierten Customer-Experience-Analyse und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Studium in Wirtschaftsinformatik oder Data Science und Kenntnisse in SQL und BI-Tools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65720 € pro Jahr.
- Weitere Berufsbezeichnung
- Wirtschaftsinformatiker/in (Hochschule)
- Statistiker/in
- Fachinformatiker/in -- Daten- und Prozessanalyse
- Informatiker/in (Hochschule)
- Stellenbeschreibung
- (Junior) Data Analyst (m/w/d) im Bereich Customer Experience
Du möchtest Daten nicht nur auswerten, sondern daraus konkrete Erkenntnisse für ein besseres Kundenerlebnis ableiten?
Du arbeitest gerne mit SQL, Datenmodellen und BI-Tools und kannst komplexe Zusammenhänge verständlich vermitteln?
Dann bietet Dir diese Position einen spannenden Einstieg in die datenbasierte Customer-Experience-Analyse.
Für unseren Kunden congstar, ein Tochterunternehmen der Deutschen Telekom AG, suchen wir einen (Junior) Data Analyst (m/w/d) im Bereich Customer Experience.
Die Position ist im Rahmen der Arbeitnehmerüberlassung für 18 Monate in Vollzeit 40 Std/Woche am Standort Köln zu besetzen.
Home-Office ist zu 70% im Monat möglich, 30% vor Ort.
- Standort und Arbeitsbedingungen
- Standort: Köln
- Homeoffice: bis zu 70 %
- Arbeitszeit: 40 Stunden pro Woche
- Laufzeit: 18 Monate im Rahmen der Arbeitnehmerüberlassung
- Gehaltsrahmen: 45.000--65.720 € brutto pro Jahr
Über congstar congstar bietet bundesweit Mobilfunk- sowie Internet- und Telefonieangebote aus einer Hand.
- Mehr als sieben
- Millionen
Kund: innen nutzen die flexiblen Produkte und Services des Unternehmens.
Unter dem Motto „Für mehr fair\" stehen attraktive Preise, Qualität und individuell wählbare Vertragsmodelle im Mittelpunkt.
- Deine Benefits
- Bis zu 70 % Homeoffice im Monat sind möglich; der Vor-Ort-Anteil beträgt 30 %.
- 30 Urlaubstage pro Jahr
- Urlaubs- und Weihnachtsgeld
- Spannender Einsatz bei congstar
- Vielfältige Einblicke in die datenbasierte Customer-Experience-Analyse
- Persönliche Betreuung durch expertplace während des gesamten Einsatzes
- Möglichkeit, Deine Kenntnisse in SQL, Analytics und Customer Insights gezielt weiterzuentwickeln
- Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen, dem Data-Warehouse-Team und dem Management
- Deine Aufgaben
- Du baust Datenmodelle zur Analyse von Trends in Kunden- und Vertragshistorien in Verbindung mit Umfragewerten auf und entwickelst diese kontinuierlich weiter.
- Du führst umfassende Analysen zu den Einflussfaktoren auf den Net Promoter Score (NPS) durch.
- Dabei untersuchst Du unter anderem das Kundenverhalten, Vertragsattribute sowie demografische und geografische Faktoren.
- Du analysierst offene Kundenfeedbacks mithilfe geeigneter Textanalyseverfahren.
- Auf Basis vorhandener Datenmodelle entwickelst Du typische Kundenprofile.
- Dabei beziehst Du Kunden-, Produkt-, Vertrags- und Kommunikationsmerkmale in Deine Analysen ein.
- Insights und Kommunikation
- Du bereitest komplexe Analyseergebnisse verständlich, strukturiert und zielgruppengerecht für unterschiedliche Fachbereiche auf.
- Du präsentierst Deine Ergebnisse gegenüber Fachbereichen und Management.
- Aus Deinen Analysen leitest Du konkrete strategische Handlungsempfehlungen ab.
- Du übersetzt fachliche Datenanforderungen in konkrete Use Cases für die jeweiligen Fachbereiche.
- Monitoring und Reporting
- Du entwickelst ein bestehendes Dashboard mit relevanten Customer-Experience-KPIs iterativ weiter.
- Du stellst die laufende Pflege und Aktualität des Dashboards sicher.
- Du sorgst für eine transparente Darstellung wichtiger Kennzahlen.
- Damit unterstützt Du Fachbereiche und Management bei datenbasierten Entscheidungen.
- Koordination und Zusammenarbeit
- Du stimmst technische Anforderungen mit dem zentralen Data-Warehouse-Team ab.
- Du arbeitest eng mit verschiedenen Fachbereichen und technischen Ansprechpartner zusammen.
- Du wirkst an der Weiterentwicklung einer gemeinsamen Datenvision und Datenmission mit.
- Du unterstützt eine effektive und teamübergreifende Zusammenarbeit.
- Das hast Du im Gepäck
- Fachliche Qualifikationen
- Du hast ein Studium der Wirtschaftsinformatik, Statistik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung erfolgreich abgeschlossen.
- Du verfügst über gute Kenntnisse in der Datenmodellierung und in SQL.
- Du hast bereits mit gängigen BI- und Analytics-Tools gearbeitet, beispielsweise mit Pyramid Analytics, Python oder R.
- Du bringst erste praktische Erfahrung in der Text- und Feedbackanalyse mit.
- Du kennst Methoden der statistischen Datenanalyse und kannst diese sicher anwenden.
- Du besitzt ein gutes Verständnis für Customer-Experience-Kennzahlen und deren strategische Bedeutung.
- Persönliche Kompetenzen
- Du zeichnest Dich durch analytisches und konzeptionelles Denkvermögen aus.
- Du verfügst über eine ausgeprägte Problemlösungskompetenz.
- Du kannst komplexe Sachverhalte verständlich, strukturiert und zielgruppengerecht aufbereiten.
- Du überzeugst durch Kommunikationsstärke und trittst gegenüber Fachbereichen und Management sicher auf.
- Du arbeitest gerne im Team und hast Freude an der interdisziplinären Zusammenarbeit.
- Du hast bereits Erfahrungen im Telekommunikationsumfeld gesammelt.
- Du kennst die Analyse großer Kunden- und Vertragsbestände.
- Du verfügst über erste Kenntnisse im Bereich Machine Learning.
- Von Vorteil
- Du hast bereits Erfahrungen im Telekommunikationsumfeld gesammelt.
- Du kennst die Analyse großer Kunden- und Vertragsbestände.
- Du verfügst über erste Kenntnisse im Bereich Machine Learning.
Klingt nach Deinem Profil?
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(Junior) Data Analyst (m/w/d)im Bereich Customer Experience (Data-Analyst/in) in Köln Arbeitgeber: Remotely
Dedalus ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden nicht nur einen unbefristeten Arbeitsvertrag und ein attraktives Gehalt bietet, sondern auch die Möglichkeit, im Homeoffice zu arbeiten und somit Flexibilität in der Work-Life-Balance zu genießen. Unsere Unternehmenskultur fördert Lernen und Innovation, während wir gemeinsam an einer besseren Gesundheitsversorgung für Millionen von Menschen weltweit arbeiten. Zudem bieten wir zahlreiche Benefits wie eine betriebliche Altersvorsorge, Gruppenunfallversicherung und Vergünstigungen bei Freizeitveranstaltungen, die das Arbeiten bei uns besonders attraktiv machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Junior) Data Analyst (m/w/d)im Bereich Customer Experience (Data-Analyst/in) in Köln 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 Remotely 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 (Junior) Data Analyst (m/w/d)im Bereich Customer Experience (Data-Analyst/in) in Köln 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 (Junior) Data Analyst (m/w/d)im Bereich Customer Experience (Data-Analyst/in) bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!
