Kaothar Zehar

Gestion de projet & Marketing Automation : Présentation des campagnes marketing (amont et aval) aux instances CODIR et COMEX Pilotage de projets de migration de l’environnement SAS vers SQL et Microsoft Fabric Déploiement de projets d’automatisation en data management et marketing automation (Customer Segment) Optimisation continue de la base de données (qualité, structuration, enrichissement) Mise en place d’un projet de sirétisation pour la base clients en fidélisation Formation des équipes internes sur Power BI et tutorat d’un alternant Business Intelligence & Reporting : Conception de tableaux de bord sur la qualité des données Reporting des performances des campagnes marketing (emailing, print) via Power BI Data Targeting & Campagnes : Ciblage et gestion des campagnes marketing en fidélisation et prospection (SAS/SQL) Envoi de campagnes emailing via Adobe Campaign Réalisation de ciblages ad-hoc selon les besoins métiers Data Science & Analyse Client : Mise à jour et maintenance des scores clients : appétence, churn, prospection Réalisation de segmentations clients à des fins marketing

Connaissance Client & Analyse Marketing : PARIS Création de ciblages marketing pour les campagnes multicanales (SMS, email) Analyse des performances des campagnes marketing (taux de clic, ouverture, conversion) Réalisation de segmentations clients ciblées, notamment sur les acheteurs de licences, pour identifier les profils types via SQL, Excel et RStudio. Analyse Produit & Pricing : Étude sur la perception du prix client afin d’optimiser les stratégies d’augmentation tarifaire par produit (SQL/Excel) Analyse des facteurs de déclin des ventes d’un produit phare (ex. jean), identification des leviers d’amélioration commerciale Business Intelligence & Data Visualisation : Création de dashboards et mise en place de nouveaux indicateurs de suivi dans un environnement SQL Collaboration avec les équipes BI pour la définition de KPIs métier et la production de reportings dynamiques Gestion de projet & Coordination : Recueil des besoins métier et traduction en spécifications fonctionnelles et techniques à destination des équipes data/BI Suivi de la mise en œuvre des projets data (planning, qualité des livrables, tests utilisateurs)

Business Intelligence & Data Visualisation : Création et mise à jour de tableaux de bord sous Tableau pour un laboratoire pharmaceutique (suivi d’activité, performance, indicateurs métiers) Participation au projet Sophia AI : développement de dashboards dans Google Data Studio pour mesurer l’efficacité de l’application (utilisation, performance, adoption) Suivi opérationnel : contrôle du remplissage (activité des consultants) et évaluation de leurs compétences clés via des KPIs Web & Recette Applicative : Participation à la recette fonctionnelle et aux tests techniques d’une application développée en Python Identification et remontée des anomalies, contribution à l’amélioration continue du produit digital

Connaissance Client & Stratégie Commerciale : PARIS Analyse des portefeuilles commerciaux pour identifier des opportunités de croissance et rationaliser les efforts de prospection Élaboration de nouvelles stratégies commerciales basées sur l’analyse de la donnée client CRM & Intégration Data : Contribution à la sélection et à l’intégration d’un nouveau outil CRM pour le service commercial Intégration de cas d’usage data dans le déploiement du CRM (segmentation, scoring, tracking client) Data science : Réalisation de segmentations clients pour optimiser la personnalisation des actions commerciales Études statistiques pour estimer la probabilité d’attrition client et anticiper les risques de perte Business Intelligence : Participation à des extractions de données massives via MySQL Création de reportings dynamiques et de tableaux de bord décisionnels sous Power BI

Business Intelligence : Réalisation de tableau de bord pour plusieurs services, concernant leurs suivis d’activité. Data marketing : Réalisation de ciblage marketing et analyse de performances des campagnes. Data science : Réalisation d’une étude pour lutter contre la fraude. Le but de cette étude est de créer un modèle statistique pour déterminer le comportement type d’un fraudeur.

Réalisation d’études adhoc : réalisation de toute la partie traitement de données (analyse discriminante, redressement, profilage, mise en forme des données...) Participation aux projets de modélisations : réalisation de modèles statistiques dans le but de mesurer le retour sur investissement des campagnes TV.