Iskouhie Poladian

Accompagnement des directions commerciales dans la définition et la mise en place de KPI opérationnels (taux de conversion, marge, suivi du pipeline) afin dʼaligner les équipes sur des indicateurs communs et mesurables. Nettoyage et consolidation de données CRM et e-commerce pour générer des insights exploitables Conception de tableaux de bord interactifs Power BI/Tableau permettant le suivi des ventes, des conversions et de la performance client Automatisation des processus de reporting avec Python et SQL (nettoyage, transformations, mise à jour des bases) pour réduire le temps de préparation des analyses Support de niveau 2 : assistance directe aux utilisateurs, documentation, création de guidelines et partage de bonnes pratiques Mise en place de pipelines de préparation et dʼautomatisation de données dans Dataiku (nettoyage, enrichissement, jointures) Stack: Python, GCP, SQL, Power BI, Tableau, Excel

Conception dʼun pipeline dʼintégration de données pour consolider les données issues de de multiples sources Nettoyage et uniformisation : harmonisation des formats Rédaction dʼune documentation claire sur les écarts entre systèmes, permettant lʼalignement des définitions métiers et une meilleure gouvernance data Développement de rapports et visualisations ad hoc pour le suivi des transactions et la détection dʼanomalies Stack: SQL, WebFOCUS, SAP Business Objects, Power BI, Python, Excel

Réalisation dʼanalyses ad hoc sur la performance des campagnes marketing et opérationnelles et suivi des KPI Analyse du comportement des utilisateurs afin dʼoptimiser les parcours clients et les conversions Conception de rapports et de tableaux de bord interactifs à destination des équipes métier Mise en place de guidelines internes afin dʼassurer la cohérence et la fiabilité des pratiques de reporting Stack: R Studio, QlikView, Google Analytics

Conception et déploiement de tableaux de bord pour le suivi en temps réel des KPI Utilisation de Python (Pandas, NumPy) pour la collecte, lʼanalyse statistique et la détection de tendances clients: comportement dʼachat, segmentation et fidélisation Optimisation des bases SQL et mise en place de processus de data quality pour fiabiliser les analyses Stack: Python, SQL, PowerBI, Excel

Coordination des données de référence pour les annonces immobilières Création de rapports sur Business Object Outils : Business Objects