Data Analyst Che(fe) de projet (HF)

Afin de répondre aux enjeux de réduction du volume de contacts et de performance de la filière notamment de la partie Front Office la Direction Consommateurs souhaite monter en capacité autour de lanalyse et la compréhension du comportement des consommateurs :

• Sollicitations en centre de contacts ou en territoire

• Usages des services digitaux à disposition.

Ces sollicitations peuvent être liées :

• Au cycle de vie de labonnement et à lusage du service de leau :
  (souscription consommation et relevé de compteur facture et paiement intervention ou incident)

• Aux évolutions ou changements internes dans lentreprise :
  (évolutions réglementaires organisationnelles des processus ou des outils évolutions doffre ou de services)

• À dautres facteurs externes :
  (événements climatiques : sécheresse gel)

Ces analyses doivent permettre :
Déclairer la filière Consommateurs sur les décisions stratégiques et opérationnelles à mettre en œuvre
Dévaluer les impacts sur lactivité et les coûts

Création dun Cockpit Usager

Pour ce faire la filière Consommateurs souhaite se doter au niveau national dune cellule danalyse de la donnée et de restitution (Cockpit Usager) au service des équipes de la filière et de la compréhension dynamique du parcours consommateur.

Rattaché(e) à la Direction des Consommateurs le Cockpit Usager sera conduit par une Data Analyst autour de 3 objectifs principaux :

1. Construire et piloter la feuille de route du Cockpit Usagers Domaine Consommateurs

• Cadrer les objectifs prioritaires du Cockpit Usagers en lien avec la feuille de route stratégique Consommateurs

• Définir les cas dusage à analyser selon les priorités

• Pour chaque cas dusage spécifier :

  • La(es) problématique(s)

  • Les attendu(s) / bénéfice(s) recherché(s)

  • Le(s) type(s) danalyse(s) à réaliser

  • Les données nécessaires

  • Les interlocuteurs métier

  • Les prérequis techniques / outils

  • Le niveau de qualité attendu

• Consolider les actions à réaliser structurées en chantiers et les planifier dans une feuille de route en coordination avec lIS&T

• Co-concevoir avec les équipes de lIS&T (Chapter Valorisation Data et Architecture Data) la solution qui permettra de supporter les besoins du Cockpit Usagers

• Assurer la coordination des besoins du Cockpit Usagers avec :

  • Les autres projets de la feuille de route Digitale Conso (intra-filière)

  • Les projets des autres filières (DOP DEV)

2. Comprendre les comportements des usagers

Exploiter les données avec lappui des équipes IS&T :

• Collecter les données disponibles (brutes ou structurées dans les objets métier du Datadesk) issues :

  • Des outils opérationnels

  • Des bases de données disponibles : Téléphonie CRM (IRIS) services digitaux (Agence en ligne App mobile) outils Back Office (GN WatERP...) Datadesk

• Préparer les jeux de données et les rapports nécessaires dans les outils disponibles :
  (Google BigQuery / DataStudio PowerBI / Tabula Google Sheets)

• Construire un outil de pilotage du Cockpit Usagers
  (tableau de bord dindicateurs dimpact de lusage des canaux de contact par type dévénement)

Analyser et restituer :

• Réaliser les analyses de données par cas dusage priorisé dans la feuille de route du Cockpit Usager

• Interpréter et restituer les analyses de manière compréhensible pour les métiers :

  • Identification de tendances corrélations patterns

  • Restitution sous forme de Data Visualisation

  • Formalisation de conclusions et recommandations

• Fournir les tableaux de bord / reportings aux responsables métier les accompagner dans leur compréhension leur prise en main et leur suivi

Déduire des actions :

• Piloter des actions damélioration à intégrer dans la feuille de route
  (Ex : optimisation de la qualification des demandes dans IRIS enrichissement de la segmentation)

• Accompagner les décisions actions ou projets opérationnels :
  (Ex : analyses dimpact sur les appels dune campagne e-facture / prélèvement lancement dun nouveau service)

• Déterminer les leviers de performance les plus pertinents tout en réduisant les volumes de contacts entrants
  (Ex : opportunité de pousser la mensualisation ou lactivation de services)

3. Accompagner la démarche Qualité & Valorisation des données Front Office

En lien avec les équipes IS&T et les équipes métiers des régions et territoires :

• Cadrer et organiser le maintien en qualité des données produites par les outils Front Office
  (Téléphonie IRIS usages des services digitaux)

• Piloter les actions de mise en cohérence des données dans les outils sources :
  (contrôle règles métiers analyse des écarts explication des biais)

• Participer à la structuration et à lanimation dune approche exploratoire autour des comportements usagers en coordination avec :

  • Les experts métier

  • Le Digital Lab

Qualifications :

Savoir-Faire professionnel

• Formation supérieure Bac 5 : École dIngénieurs ou École de Commerce

• Expérience minimum 1 à 2 ans dans des fonctions similaires

• Une double expérience à un poste de Data Analyst et/ou dans le conseil est souhaitée

• Bonnes connaissances du secteur du digital et de la data : Évolutions du secteur Principaux langages informatiques Systèmes dexploitation

Connaissance de lenvironnement métier

• Bonne connaissance générale des métiers de la clientèle

• Expérience souhaitée dans le secteur de lÉnergie / Utilities
  (une expérience spécifique dans le domaine des services de leau est un plus)

• Bonne connaissance des méthodologies et outils statistiques danalyse de données

• Maîtrise des méthodes et outils de Data Visualisation

• Connaissances en modélisation de processus et en modélisation de données

• Connaissance du système dinformation Clientèle et de ses interconnexions avec les autres briques du système dinformation de lentreprise

• Connaissance de la méthodologie Agile

• Connaissance en gestion et traitement de bases de données relationnelles (SQL)

• Aisance avec les outils bureautiques

• La maîtrise de la suite Google Platform (BigQuery DataStudio) et des outils de BI (type Power BI) est un plus

• Une connaissance des méthodes de machine learning (prévision scoring classification) est également un plus

Savoir-Faire relationnel

• Esprit analytique critique et rigoureux

• Sens développé de lorganisation du respect des délais et de la gestion des contraintes dans un environnement complexe

• Capacité à faire preuve dinitiative

• Bon relationnel capacité à transmettre la connaissance et à accompagner la montée en compétences des équipes

Informations supplémentaires :

En tant quentreprise inclusive Veolia sengage pour la diversité et accorde la même considération à toutes les candidatures sans discrimination. 

Remote Work :

No

Employment Type :

Full-time