ASMA FODIL

-Recueil et analyse des besoins auprès des équipes Marketing, Customer Experience,SAV et Qualité Produit. -Analyse des verbatims clients et données SAV afin d’identifier les motifs de contact,tendances et causes d’insatisfaction. -Analyse et détection des anomalies produits pour accompagner les équipes Qualité dans le suivi de la performance produit. -Analyse des campagnes d’influenceurs et suivi des KPI marketing : engagement,portée, vues et performance des campagnes. -Analyse de la performance e-commerce par site et canal de vente, avec suivi du trafic,des ventes et de la contribution SEO. -Analyse de l’usage des applications et appareils connectés des différentes marques :utilisateurs, adoption et comportements d’utilisation. Conception de dashboards, KPI et solutions analytiques pour faciliter le pilotage et laprise de décision. -Modélisation, transformation et contrôle qualité des données, en collaboration avec les équipes Data, IT et métiers. -Réalisation des UAT, documentation et accompagnement des utilisateurs.

Contexte : Mise en place pour un client australien d’une solution de pilotage permettant de comparer le Budget au Chiffre d’Affaires réalisé à date et d’analyser la performance commerciale. -Recueil des besoins métier et définition des KPI Budget vs Actual, écarts et taux d’atteinte. -Intégration et préparation des données budgétaires issues de fichiers Excel avec Power Query / Dataflow Gen2. -Mise en place de Data Pipelines pour l’ingestion et l’orchestration des données de chiffre d’affaires depuis BigQuery. -Développement d’un Notebook Python pour interroger l’API Shopify, récupérer les données e-commerce, les transformer et les préparer avant leur chargement dans le Lakehouse. -Centralisation des différentes sources dans le Lakehouse et mise en place des contrôles de Data Quality et du mapping des données. Conception d’un modèle en étoile et construction du modèle sémantique Power BI : relations, mesures DAX, KPI et logique métier. -Mise en place de mécanismes de rafraîchissement incrémental pour optimiser les traitements et l’actualisation des données. -Conception et publication du rapport Power BI pour le suivi du Budget vs Réalisé et l’analyse des écarts de performance.

INTERFLORA, Lyon, FranceDe nov. 2024 à avr. 2025 Analyse du comportement d’achat et de réachat client afin de mesurer la fidélisation et d’identifier les leviers favorisant un second achat. Analyse de l’impact des campagnes CRM (newsletters, coupons, remises) sur le taux de réachat, le chiffre d’affaires et la rentabilité. -Analyse de la performance et de la rentabilité des programmes d’abonnement et des avantages accordés aux clients. -Conception et évolution de dashboards Power BI et définition des KPI CRM : taux de réachat, fréquence d’achat, conversion, CA et performance des campagnes. -Préparation et transformation des données avec Power Query / Dataflows, contrôle de la qualité et rapprochement des différentes sources. -Refonte du modèle de données selon une approche dimensionnelle et optimisation du modèle sémantique Power BI : relations, mesures DAX et règles métier. -Exploitation de Microsoft Fabric pour l’intégration, l’orchestration et la centralisation des données via Data Pipelines et Lakehouse. -Maintenance corrective et évolutive des reportings : analyse des anomalies, correction des bugs, optimisation et UAT.

-Conception d’un modèle sémantique Power BI dédié au pilotage du chiffre d’affaires des pièces de rechange. -Modélisation en étoile, avec le CA des pièces de rechange comme table de faits et les dimensions associées permettant d’enrichir l’analyse avec les informations sur les produits finis, pièces, clients et référentiels métier. -Définition des relations entre tables et structuration du modèle afin de faciliter l’analyse des pièces de rechange et des produits finis associés. -Création de mesures DAX et KPI pour le suivi du chiffre d’affaires et de la performance. -Contrôle de la qualité et de la cohérence des données avant mise à disposition du modèle. -Publication et partage du modèle sémantique comme source de données commune auprès des équipes métiers, notamment SAV et Contrôle de gestion.

Skills: Microsoft Excel · Méthodes agiles · Microsoft Power BI · Amélioration des processus · Audit · Analyse de données

Skills: Microsoft Excel · Analyse de données