Chargé d'études statistiques F/H CDD - MAAF Assurances COVEA

Description de l'entrepriseMAAF est une des marques leader de l'assurance en France, fidèle à des valeurs de simplicité et d'accessibilité ; une entreprise où par ailleurs il fait bon vivre.Sa signature \" La Préférence Client \" donne à la dimension relationnelle une force qui se concrétise à tous les niveaux de l'entreprise. Description du poste Et si vous rejoigniez l'équipe Analyse, Pilotage de MAAF? ✅ Dans le cadre d'un CDD de 6 mois, de Juillet à Décembre 2026 ✅Cela se passe à Niort ✅Dans la Direction Marketing et Communication Vos missions :

• Réaliser des analyses statistiques afin de soutenir la prise de décision stratégique au sein du département Marketing et Communication
• Mesurer, suivre et analyser les performances des campagnes marketing et du site web grâce à la mise en œuvre de solutions et d'indicateurs appropriés
• Déterminer les besoins en données (type, fréquence, méthodes de collecte) et mettre en place des bases de données opérationnelles pour soutenir les objectifs analytiques
• Exécuter des requêtes dans l'environnement DATA Hub afin d'extraire et de manipuler les données à des fins d'analyse
• Documenter et structurer les données analytiques tout en évaluant leur qualité afin de garantir leur exactitude et leur fiabilité pour l'ensemble de l'organisation
• Synthétiser les données collectées et sélectionner les méthodes de présentation optimales pour communiquer les résultats
• Présenter les recommandations et conclusions analytiques aux parties prenantes, accompagnées de preuves à l'appui et d'implications stratégiques

• Expérience professionnelle de 1 à 2 ans dans l'analyse statistique, l'analyse de données
• Compétences en SAS, SQL pour l'interrogation de bases de données et la manipulation de données
• Connaissances dans les outils et techniques de visualisation des données - SAS VA ou POWER BI
• Maîtrise de Microsoft Excel, y compris les fonctions avancées et les tableaux croisés dynamiques
• Capacité à analyser et synthétiser des ensembles de données complexes et à en tirer des conclusions pertinentes
• Capacité à travailler de manière autonome
• Compétences relationnelles et collaboratives