Data Analyst SaaS (100 % remote Europe)

À propos du poste

DotWorld opère plusieurs produits SaaS par abonnement, vendus dans le monde entier, et dispose de données sur l'ensemble du parcours client, de la première visite à la fidélisation. Il recherche un(e) Data Analyst SaaS capable de transformer ces données en réponses utiles et en décisions concrètes, rattaché(e) au Chief Data Officer, dans un département Data en plein essor. Le poste est à 100 % remote en Europe ou hybride à Lausanne, avec un démarrage prévu en T1 2027.

Missions principales

• Analyser la performance des canaux, campagnes et cohortes d'acquisition (coût d'acquisition, conversion, revenu, valeur client) et identifier les segments et campagnes à croissance rentable
• Analyser le parcours client, les funnels, la rétention et le churn, et travailler avec le Data Scientist SaaS sur la mesure des impacts des expérimentations
• Analyser les paiements (acceptation, refus, retries par PSP), suivre les revenus et les indicateurs de risque (disputes, fraude) et proposer des pistes d'amélioration
• Transformer les questions des équipes et de la direction en analyses fiables, vérifier la qualité des données avec le Data Engineer et présenter des recommandations priorisées
• Créer et maintenir des skills data et d'analyse réutilisables à l'échelle de l'entreprise

Profil recherché

• 3 à 5 ans d'expérience en tant que Data Analyst ou dans un rôle proche en BI/analytics
• Expérience en SaaS, modèle par abonnement ou e-commerce, et en analyse de données client, marketing, produit ou paiement
• Français courant (langue principale) et anglais niveau B2 minimum (évalué)
• Rigueur, esprit critique, pédagogie et capacité à formuler des recommandations chiffrées

Compétences requises

• SQL solide : jointures, segmentation, cohortes, fonctions de fenêtrage
• Solides bases en analyse de données et en statistiques, comparaison de performances, tests A/B
• Utilisation des assistants IA (Claude ou équivalent) dans les workflows d'analyse
• Connaissance des métriques business (conversion, coût d'acquisition, rétention, ARPA, LTV)
• Maîtrise de Python, outils d'analytics produit et analyse de données Stripe, Adyen, Recurly, Chargebee appréciés