Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, löse Geschäftsprobleme und entwickle datenbasierte Strategien für Wolt+.
- Arbeitgeber: Wolt ist eine innovative Online-Lieferplattform, die ein nahtloses Kundenerlebnis bietet.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten: wähle zwischen Büro, Hybrid oder komplett remote in mehreren Ländern.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv die Kundenbindung und erlebe eine dynamische Unternehmenskultur mit echten Auswirkungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erforderlich sind analytische Fähigkeiten und Erfahrung im Umgang mit Daten.
- Andere Informationen: Arbeiten in einem kreativen Team, das Verantwortung übernimmt und kontinuierlich lernt.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Über das Consumer Loyalty Analytics bei Wolt
Bei Wolt sind wir bestrebt, ein nahtloses und lohnendes Erlebnis für unsere Kunden zu schaffen. Das Consumer Loyalty Analytics-Team spielt eine Schlüsselrolle bei der Umsetzung von Initiativen, die die Benutzerbindung, -rückhaltung und langfristige Loyalität fördern. Unsere Mission ist es, datengestützte Einblicke und Lösungen bereitzustellen, die drei zentrale Treueprogramme verbessern:
- Wolt+ – Unser Premium-Abonnementprogramm, das kostenlose Lieferung und viele andere exklusive Vorteile für Mitglieder bietet.
- Rewards – Ein punktebasiertes Programm, bei dem Benutzer Punkte durch Käufe und das Abschließen von Herausforderungen verdienen können, um aufregende Belohnungen freizuschalten.
- Promotions – Strategische Werbekampagnen, die darauf abzielen, die Benutzerbindung zu steigern und wiederholte Käufe anzuregen.
Unser neuer (Senior) Data Scientist wird Wolt+ als Teil unseres Consumer Loyalty Analytics-Teams unterstützen.
Über den Wolt+-Bereich
Wolt+ ist unser Premium-Abonnementprogramm, das darauf abzielt, den Komfort und den Wert des Wolt-Erlebnisses zu verbessern. Durch die Bereitstellung von kostenloser Lieferung und exklusiven Vorteilen fördert Wolt+ die häufige und loyale Nutzung unserer Plattform. Der Wolt+-Bereich konzentriert sich darauf, die Abonnentenzahl zu erhöhen, die Benutzerbindung zu verbessern und die Rückhaltung zu maximieren, indem überzeugende Vorteile und ein nahtloses Abonnementerlebnis geboten werden. Unsere Arbeit umfasst die Optimierung von Preisen, die Verbesserung des Wertangebots und die Sicherstellung, dass Wolt+ die Bedürfnisse der Kunden in verschiedenen Märkten erfüllt.
Als Teil dieses Teams arbeiten Sie eng mit Produkt-, Geschäfts- und Betriebsteams zusammen, um Einblicke zu gewinnen, die Programmleistung zu messen und datengestützte Strategien zu entwickeln, die die Wolt+-Akzeptanz und die langfristige Kundenloyalität fördern.
Über die Rolle
Als Data Scientist bei Wolt besteht Ihre Aufgabe darin, in unsere Daten einzutauchen, um entscheidende Geschäftsprobleme zu lösen. Der Umfang dieser Rolle reicht von der Diagnose von Problembereichen über die Identifizierung von Lösungen bis hin zur Gestaltung von Experimenten und letztendlich zur Beeinflussung von Entscheidungen. Dies ist eine seltene, operationale und umsetzbare datengestützte Erfahrung. Wenn Sie diesem Team beitreten, werden Sie Maßnahmen an vorderster Front ergreifen, anstatt nur eine weitere analytische Rolle auszuführen.
Unser Angebot an Sie
- Die Online-Lieferplattform, die Wolt aufbaut, wird Ihnen interessante und komplexe Herausforderungen bieten, zusammen mit der Möglichkeit, mit Ihren Fähigkeiten einen großen Einfluss zu erzielen. Viele geolokalisierte und zeitliche Daten in Echtzeit, kombiniert mit Unterschieden in der Wirtschaft und Dynamik der Städte, in denen wir tätig sind, machen Wolt zu einem herausfordernden und interessanten Unternehmen, um Analytik zu praktizieren.
- Sie können den Standort aus unseren Tech-Hubs Helsinki, Berlin und Stockholm wählen oder vollständig remote von überall in Finnland, Deutschland, Schweden und Estland arbeiten. Sie haben die Möglichkeit, die Arbeitsweise zu entscheiden – hybrid, im Büro oder remote innerhalb der oben genannten Standorte.
- Sie würden in einer Unternehmenskultur arbeiten, in der wir Verantwortung über das Offensichtliche hinaus übernehmen, gewöhnliche Dinge außergewöhnlich gut machen, groß denken, aber bescheiden bleiben, richtig mit Menschen umgehen, andere freundlich und gerecht behandeln, erkennen, dass wir, wenn wir nicht lernen, nicht stillstehen, sondern zurückfallen, und im Hinterkopf behalten, dass Luke Yoda’s größte Errungenschaft war.
(Senior) Data Scientist (Analytics), Consumer Loyalty, Wolt+ Arbeitgeber: Wolt

Kontaktperson:
Wolt HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Scientist (Analytics), Consumer Loyalty, Wolt+
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen Mitarbeitern von Wolt in Kontakt zu treten. Stelle Fragen über ihre Erfahrungen im Consumer Loyalty Analytics Team und zeige dein Interesse an der Rolle.
✨Tipp Nummer 2
Informiere dich über die neuesten Trends im Bereich Datenanalyse und Kundenbindung. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du über aktuelle Entwicklungen Bescheid weißt und wie diese Wolt+ beeinflussen könnten.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich darauf vor, konkrete Beispiele für deine bisherigen Projekte und Erfolge in der Datenanalyse zu teilen. Überlege dir, wie du deine Erfahrungen auf die spezifischen Herausforderungen bei Wolt+ anwenden kannst.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Begeisterung für die Wolt-Kultur. Informiere dich über die Werte des Unternehmens und überlege, wie du diese in deiner Arbeit als Data Scientist umsetzen kannst. Dies kann einen positiven Eindruck hinterlassen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Scientist (Analytics), Consumer Loyalty, Wolt+
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und mache dir ein klares Bild von den Anforderungen und Verantwortlichkeiten des (Senior) Data Scientist. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Zielen des Consumer Loyalty Analytics Teams bei Wolt passen.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse, Problemlösung und Entscheidungsfindung zeigen. Zeige, wie du in der Vergangenheit datengetriebene Strategien entwickelt hast, die zu einer Verbesserung der Kundenbindung geführt haben.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für Datenwissenschaft und dein Interesse an der Consumer Loyalty Analytics bei Wolt unterstreicht. Erkläre, warum du Teil des Wolt+ Teams werden möchtest und wie du zur Optimierung der Abonnentenbindung beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Ein fehlerfreies und gut strukturiertes Dokument hinterlässt einen positiven Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wolt vorbereitest
✨Verstehe die Wolt+ Programme
Informiere dich gründlich über die Wolt+ Programme und deren Vorteile. Zeige im Interview, dass du die verschiedenen Aspekte der Kundenbindung verstehst und wie deine Datenanalyse dazu beitragen kann, diese Programme zu optimieren.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, in denen du Datenanalysen durchgeführt hast, um geschäftliche Probleme zu lösen. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie deine Arbeit messbare Ergebnisse erzielt hat.
✨Fragen zur Unternehmenskultur
Bereite Fragen vor, die sich auf die Unternehmenskultur von Wolt beziehen. Zeige dein Interesse an den Werten des Unternehmens und wie du dich in das Team einfügen kannst. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position interessiert bist, sondern auch an der langfristigen Zusammenarbeit.
✨Analytisches Denken demonstrieren
Sei bereit, während des Interviews analytisches Denken zu demonstrieren. Möglicherweise wirst du gebeten, ein hypothetisches Problem zu lösen oder eine Datenanalyse durchzuführen. Übe, deine Gedanken klar und strukturiert zu präsentieren, um deine Fähigkeiten zu unterstreichen.