Responsabilités clés :
1- Digital Tracking s Analytics Governance
Conception du plan de tracking
Concevoir, maintenir et faire évoluer le plan de tracking.
Définir les événements, paramètres, propriétés utilisateurs et métriques nécessaires à la mesure des usages.
Cartographierles parcours utilisateurs et identifierles points de mesure pertinents.
Garantir l’alignement entre les objectifs business, les parcours produits et les données
collectées.
Collaboration avec les équipes Produit et Développement
Traduire les besoins métiers et produits en spécifications fonctionnelles de tracking.
Rédigerles user stories et spécifications de tracking à destination des équipes de
développement.
Participer aux cérémonies Produit pourintégrerles besoins de mesure dès la conception des fonctionnalités.
Accompagnerles développeurs Android,iOS, Front-End et Back-End dans l’implémentation des événements analytics.
Validation s Recette
Réaliser les recettes fonctionnelles et techniques des implémentations de tracking.
Vérifier la remontée correcte des événements dans Firebase Analytics, GA4 et les plateformes Data.
Contrôler l’exhaustivité, la qualité et la cohérence des données collectées.
Identifier et corriger les anomalies de tracking avec les équipes techniques avant mise en production.
Monitoring de la qualité de données
Mettre en place des contrôles réguliers de qualité des données.
Détecterles ruptures de collecte, écarts de volumétrie et anomalies de tracking.
Assurer la conformité des implémentations entre pays et entre versions applicatives.
Produire des audits périodiques de qualité des données digitale
2- Dashboarding s Data Visualisation (multi-pays)
Construire et maintenirles dashboards de pilotage des usages et performances.
Mettre à disposition des équipes Produit, Business et Pays des indicateurs fiables et exploitables.
Automatiser la production des KPI clés.
Garantir une lecture homogène des indicateurs entre les différents pays
Outils de dashboarding privilégiés
Looker / Looker Studio (fortement recommandé – GCP native, partage multi-pays)
Power BI (si besoin de diffusion large et standardisée)
Autres outils BI modernes si pertinents (selon contexte)
3- Product Analytics s User Behaviour :
Analyser les comportements utilisateurs sur les différents univers.
Mesurer l’adoption des nouvelles fonctionnalités.
Construire et analyser les funnels de conversion.
Identifier les points de friction dans les parcours utilisateurs.
Produire des recommandations d’optimisation de l’expérience utilisateur.
Mesurerl’impact des évolutions produits sur les KPI business
Collaboration transverse s accompagnement des pays
Travailler en étroite collaboration avec :
o Digital Factory / Produit
o Marketing / Business
o Data Engineers
o Équipes pays
Accompagner les pays dans :
o La lecture des KPI
o L’appropriation des dashboards
o La montée en maturité Data
Stack Data environnement
Tracking s analytics: Firebase Analytics, GA4
Cloud s Data Platform : GCP
Data Warehouse / Requêtes : BigQuery, ClickHouse
Data Federation : Starburst
BI s Data Viz : Looker / Looker Studio, Power BI
Langage clé : SQL
1- Compétences techniques :
Maîtrise des modèles de données événementielles.
Très bonne connaissance de Firebase Analytics, GA4 et BigQurey.
Capacité à rédiger des spécifications de tracking détaillées.
Expérience dans la validation et la recette de tracking applicatif.
Maîtrise des outils de débogage et de validation analytique.
Solide expérience en tableaux de bord, visualisations de données automatisées.
Compréhension des architectures de collecte de données digitales.
Sensibilité forte aux problématiques de qualité de données.
2- Compétences produit de l’entreprise :
Forte compréhension des produits numériques B2C / Super Apps.
Culture business orientée : GMV, Revenus, Conversion, Performance produit
Capacité à relier la Data aux décisions business.
3- Compétences générales :
Esprit analytique et structuré.
Forte capacité de vulgarisation de la Data.
Très bon relationnel et sens du collectif.
Orientation impact, valeur et résultats.
Expérience / formation
Bac+5 (Données, statistiques, informatique, ingénierie).
3 à 7 ans d’expérience en Data Analysis, idéalement dans le numérique, des plateformes grand public, des environnements multi-pays.