Agentes de Atención al Cliente para España (H/M)
Winamax · Basés en plein cœur de Paris, nous faisons bouger l’industrie de…
Basés en plein cœur de Paris, nous faisons bouger l’industrie des jeux en ligne. Leader du poker et des paris sportifs en France avec 350 000 joueurs et 600 000 parieurs mensuels.
Basés en plein cœur de Paris, nous faisons bouger l’industrie des jeux en ligne. Leader du poker et des paris sportifs en France avec 350 000 joueurs et 600 000 parieurs mensuels, nous sommes présents en Espagne, en Allemagne et bientôt en Italie et au Portugal. Nous offrons à nos joueurs une expérience exceptionnelle, à la fois technique, créative et qualitative. Innovation, unité et appartenance : nos valeurs façonnent une culture d’entreprise multiculturelle et unique.
En tant que Data Strategist, ton rôle sera de transformer des enjeux business en modèle et analyses permettant d'optimiser les décisions d'investissement marketing. Tu seras le lien direct entre les équipes Growth (média, acquisition, marketing et les équipes Data).
Tu joueras un rôle clé dans la structuration d'un pilotage data-driven à l'échelle en maîtrisant des leviers stratégiques (attribution, MMM, incrémentalité, ROI) pour orienter directement les arbitrages budgétaires et optimiser les allocations d’investissements marketing.
Cadrer les problématiques (media efficiency, acquisition, LTV...) Formaliser les use cases et prioriser la roadmap data marketing Structuration des modèles Définir les framesworks : attribution, MMM, cohortes Challenger les approches existantes Développer des logiques d'expérimentation (tests incrémentaux, causalité) Interface avec les équipes data Collaborer étroitement avec les équipes Data Contribuer à la conception des modèles Assurer leur bonne appropriation côté business Pilotage de la performance Définir les KPIs clés ( CAC réel, ROI, contribution des canaux) Produire des analyses permettant d'arbitrer efficacement Recommander des actions concrètes aux équipes growth Data & Tracking Comprendre les enjeux de tracking et leurs limites Améliorer la qualité et la fiabilité des données Diffusion et pédagogie Rendre la data actionnable Élever le niveau de compréhension des équipes
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