HENI KHALEDI

• Réaliser des analyses descriptives et prédictives à fort impact pour répondre aux besoins métier liés à la connaissance client, avec un focus particulier sur les enjeux marketing (fidélisation, segmentation, ciblage). • Mettre en place et automatiser les dashboards Power BI pour le suivi des indicateurs clés de performance (taux de churn, engagement, satisfaction, conversion). • Analyser les parcours clients sur les différents canaux (digital, mobile, call center) pour identifier les étapes clés de recrutement et de fidélisation. • Mettre en place des études d’appétence produits/services et d’analyse de cannibalisation entre offres, pour mieux orienter les stratégies de distribution et de recommandation. • Exploiter des jeux de données massifs via PySpark et SQL sous Databricks pour produire des insights actionnables sur le comportement client afin d’optimiser les décisions marketing. • Collaborer étroitement avec les équipes marketing, data science et CRM pour transformer les problématiques métier en solutions analytiques robustes et exploitables. • Concevoir et déployer un modèle prédictif de churn, intégrant des variables comportementales et transactionnelles, utilisé pour prioriser les actions de rétention. • Documenter et partager les insights dans une logique d’acculturation data, facilitant la prise de décision data-driven au sein des équipes métier.

• Optimiser et rationaliser les reportings : Cartographie, nettoyage et validation des sources de données, avec un focus sur la qualité et la fiabilité des informations. • Développer et automatiser des reportings : Création et mise en œuvre de reportings sous SAS. • Développer des outils nécessaires au calcul des KPIs nouveaux et à leur restitution. • Rédiger les documents supports et documentation des règles de calcul et sources de données pour garantir la traçabilité et la conformité des reportings. • Concevoir et optimiser des scripts SAS avancés (Base, Macro, SQL) pour résoudre des problématiques métier complexes, automatiser les processus de calcul et améliorer la performance des analyses de données à grande échelle.

• Extraire, transformer et nettoyer les données avec Python (pandas, numpy) pour préparer les données au provisionning, identifier et corriger les incohérences. • Analyser les écarts entre les données terrain et système via des scripts Python avec visualisation des résultats pour prioriser les interventions. • Définir et suivre les indicateurs de qualité et de complétude des données (taux d’erreur, données manquantes, alignement aux référentiels) dans une logique de pilotage continu. • Challenger et améliorer les processus d’intégration et de gestion des données, en proposant des innovations et des bonnes pratiques. • Traiter, analyser les données et veiller sur la correction et le rattrapage sur le système Infotel. • Développer des dashboards sous Power BI pour visualiser les anomalies, prioriser les actions correctives et suivre la qualité des données dans le temps. • Spécifier les besoins fonctionnels et techniques pour le développement de processus d’intégration automatisé et l’amélioration du provisionning des données. • Participer aux phases de test et de recette des développements pour garantir la conformité des traitements avant mise en production.

• Soutenir l'activité marketing en fournissant des analyses proactives et réactives approfondies du comportement des clients pour aider à recueillir des informations sur les clients, augmenter la connaissance client des différentes lignes de produits (prépayé, postpayé et B2B). • Mener les études d’impact des campagnes marketing sur les indicateurs de performance (ROI, taux de conversion, engagement) et formuler des recommandations stratégiques à la direction marketing. • Mis en place des analyses de profils et de comportements clients (typologies d’usage, fréquence, offres détenues) pour identifier les parcours les plus performants et les points de friction. • Mise en place des segmentations avancées via des modèles statistiques et de machine learning (clustering, scoring d’appétence, classification) pour affiner le ciblage marketing et améliorer la personnalisation des offres. • Concevoir et développer les dashboards exécutifs Power BI permettant aux directions marketing et commerciales de suivre en temps réel les KPIs stratégiques (churn, ROI, performance commerciale). • Automatiser les reportings marketing et financiers via Power BI (modélisation de données, DAX avancé, visualisations dynamiques), réduisant significativement le temps de production et améliorant la fiabilité des analyses. • Développer des modèles prédictifs (churn, cross-sell, up-sell) en Python et PySpark, intégrant des variables comportementales, transactionnelles et sociodémographiques. • Réaliser des analyses d’appétence produits/options/services et de cannibalisation entre offres pour orienter les stratégies de positionnement et d’acquisition. • Créer de la valeur à travers des actions de gestion de base : augmenter les revenus et réduire le taux de churn en mettant en place des plans CVM en collaboration étroite avec l’équipe GTM. • Participer à des projets SI liés à la migration et à la valorisation des données marketing, contribuant à l’amélioration du socle analytique global.

• Assurer le suivi et le pilotage quotidien de la performance commerciale via des reportings automatisés sous SQL, SAS et Power BI, permettant une vision consolidée des ventes et de la productivité. • Réaliser des études sur les parcours clients depuis l’acquisition jusqu’à la rétention, en mesurant l’impact des actions marketing et des offres sur la satisfaction et la fidélisation. • Développer des dashboards interactifs Power BI pour le suivi des objectifs commerciaux, l’analyse du portefeuille clients et le pilotage des actions marketing. • Segmenter la clientèle à l’aide d’analyses statistiques et comportementales afin de définir des groupes homogènes et d’orienter la personnalisation des communications et des produits. • Mener des enquêtes de satisfaction et d’abandon clients, avec analyses descriptives et prédictives pour identifier les facteurs d’attrition et améliorer l’expérience client. • Conduire des études de marché quantitatives et qualitatives pour le développement de nouveaux produits et l’évaluation du potentiel clients. • Communiquer les analyses et recommandations aux équipes commerciales et à la direction, contribuant à la définition des priorités et à l’animation du réseau d’agences. • Mettre en place les process d’automatisation des reportings et de veille stratégique pour garantir la réactivité et la fiabilité du pilotage commercial. • Soutenir les équipes métiers par la mise à disposition de tables complexes et d’analyses ad hoc en SQL, facilitant la prise de décision sur le terrain. • Participer à des projets transverses (migration SI, reporting financier, évaluation RH) pour garantir la cohérence et la qualité des données dans l’ensemble du système d’information.