Chargé d'études - Support à la production Emplois

Description du poste

Rejoignez la Direction Expérience Client au sein du Service Client de SFR, où vous intégrerez une équipe dédiée à la performance des Parcours Client. Notre mission : fournir une vision claire, accessible et actionnable de la performance des parcours, identifier les irritants clients, mesurer leur impact (réitération, churn, satisfaction) et piloter leur résolution via des indicateurs fiables et industrialisés.

Responsabilités

Produire des reportings consolidés sur les parcours majeurs (front commercial, rétention, SAV, etc.).
Construire, automatiser et maintenir les KPI's de performance : Taux de réitération
Contact rate
Taux de churn post-contact
Délai de résolution
NPS / CSAT
Industrialiser les tableaux de bord et fiabiliser les indicateurs.
Automatiser les flux de données et les mises à jour des reportings.
Accompagner les équipes métiers dans l'interprétation des indicateurs.
Analyser les comportements de contact clients : Profil des appelants
Motifs de contact
Fréquence et répétition d'appels
Parcours en défaut
Identifier les corrélations entre irritants et churn.
Réaliser des analyses ad hoc pour orienter les décisions opérationnelles.
Détecter les signaux faibles et tendances émergentes.
Exploiter des données volumineuses issues du Big Data SFR.
Contribuer à l'évolution du modèle décisionnel et du datamart Parcours Client.
Optimiser les pipelines de données (SQL & Python).
Mettre en place des contrôles qualité (data quality checks, monitoring).
Développer des scripts d'automatisation (ETL, extraction, transformation).
Produire des analyses statistiques avancées (segmentation, scoring simple, tests de significativité).
Collaborer avec les équipes Data Engineering et Data Science.
Documenter les indicateurs et assurer leur gouvernance.
Participer à l'amélioration continue des méthodes d'analyse (AB testing, causalité, segmentation).

Exigences

Formation Bac+5 en statistiques, data science, mathématiques appliquées ou équivalent.
Expérience en environnement data volumineux (télécom ou service client apprécié).
Forte rigueur analytique et capacité de synthèse.
Capacité à vulgariser des résultats complexes auprès d'un public métier.
Autonomie, esprit collaboratif et orientation résultats.
Sensibilité aux enjeux Expérience Client et performance opérationnelle.
Python (fortement recommandé / indispensable)
Manipulation de données : pandas, numpy
Visualisation : matplotlib, seaborn, plotly
Analyse statistique : scipy, statsmodels
Machine Learning exploratoire : scikit-learn
Requêtage BigQuery : google-cloud-bigquery
Gestion de notebooks (Jupyter / Vertex AI Workbench)
Automatisation & scripting (cron, Airflow apprécié)
Tests statistiques (Chi2, t-test, régression logistique simple)
Gestion des données volumineuses (optimisation mémoire, vectorisation)
R (optionnel / apprécié)
dplyr, data.table, stringr, bigrquery
SQL avancé :
Jointures complexes
Agrégations avancées
Manipulation de dates
Expérience Google Cloud Platform :
BigQuery
Cloud Storage
Vertex AI (apprécié)
Optimisation des requêtes et maîtrise des coûts BigQuery.
Tableau Desktop (création dashboards dynamiques).
Data storytelling orienté COMEX / Direction.
Capacité à transformer une analyse en message décisionnel.
Excel de base :
TCD
Macro
PowerPoint (présentations exécutives).

Souhaitable

Expérience sur des problématiques anti-churn.
Analyse de parcours client omnicanal.
Connaissance des environnements call center.
Approche orientée causalité (AB testing, uplift modeling).
Sensibilité aux sujets IA / analytics avancée.
Expérience en automatisation de reporting via Python.

Ce que nous offrons

Impact direct sur l'Expérience Client.
Données massives et problématiques stratégiques.
Interaction avec directions métiers & COMEX.
Environnement stimulant à forte valeur analytique.
Projets transverses à forte visibilité.

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