Service SaaS d'optimisation du tunnel d'achat pour e-commerçants.
Qomit est une startup technologique qui opère un service (SaaS) de classe mondiale permettant aux e-commerçants d’optimiser leur tunnel d’achat et d’améliorer ainsi significativement leur taux de conversion. Qomit est déjà présent dans une cinquantaine de pays, et dans une démarche de forte croissance et d’évangélisation du marché.
L’histoire de Qomit se résume en deux grandes phases. La première il y a 7 ans, lorsque Olivier Cotinat et Jerome Pellegrin fondent l’entreprise et s’entourent d’une équipe technique qui se concentre alors sur la conception et la réalisation du produit.
Après plusieurs années de développement, Qomit passe dans une phase de fort développement avec une levée de fonds. Rejoint par Michaël Benabou, elle a aujourd’hui l’ambition d’accompagner les plus gros e-commerçants dans le monde entier.
Qomit incarne l’innovation, l’ambition et l’humanité. Créer toujours plus de valeur chez nos clients en tant qu’experts sur un domaine très précis : l’optimisation du check-out.
Dans le cadre du développement de notre département Data, vous rejoindrez une équipe dynamique en pleine structuration, aux côtés de notre Analytics Manager, et notre Data Engineer, basés à Caen. En lien direct avec les pôles Produit, Tech, et Customer Success. Vous serez rattaché directement au Data Science Manager, basé entre Tel à Viv et Paris.
Chez Tapbuy, la donnée est au cœur de la stratégie : nous collectons, analysons et exploitons des volumes importants pour améliorer en continu le parcours d’achat de nos clients e-commerce.
Vos missions :
Analyse et valorisation de la donnée :
Analyser le comportement des utilisateurs sur les solutions Tapbuy afin d’identifier les frictions, points de blocage et leviers d’optimisation.
Produire des analyses et recommandations stratégiques pour accompagner la croissance des clients (business reviews, bilans de performance).
Segmenter et modéliser les parcours clients pour alimenter la roadmap Produit et accompagner les équipes Customer Success.
Création d’outils et reporting :
Concevoir, mettre en place et maintenir des tableaux de bord automatisés pour le suivi de la performance (internes et clients).
Créer, calculer et maintenir les KPIs essentiels au pilotage de l’activité.
Être force de proposition sur la création de nouveaux indicateurs pour répondre aux enjeux business.
Qualité et fiabilité des données :
Administrer et superviser les outils analytiques (Google Analytics 4, Google Tag Manager, Data Studio, Airtable…).
Être garant(e) de la qualité et de l’intégrité des données collectées et analysées (tracking, debugging…).
Participer à la structuration de la base de données, à l’architecture des flux data, et à la mise en place de process de gouvernance.
Support et transversalité :
Répondre aux besoins ad hoc des différentes équipes (Produit, Tech, Sales, Marketing) sur la donnée.
Accompagner les clients dans la compréhension et l’utilisation des insights data.
Participer à la montée en compétence des équipes internes sur la culture data.
Ce que vous aimerez savoir :
Des dirigeants aux réussites inspirantes qui vous accompagnent.
Des environnements de travail plaisants qui donnent envie :
A Paris dans le 17e : des bureaux tout neufs, face au parc Monceau, A Caen au Moho, lieu des changemakers.
Ce poste est ouvert aux candidats sur Paris ou Tel-Aviv.
Du télétravail et des journées tous au complet au bureau parce qu’on aime être ensemble et que l’on construit Tapbuy en partageant nos journées.
Une politique de rémunération motivante et des petits plus qui rendent la vie belle (carte repas, mutuelle haut de gamme, participation au transport quel qu’il soit, chèques cadeaux…).
Chez Tapbuy, la première ressource est l’humain : nous recrutons des personnes au-delà des CV ; nous investissons sur le développement et la formation avec conviction.
Nous cherchons des gens qui aiment réfléchir et orchestrer tout en se retroussant les manches.
Innovante et ambitieuse mais pas seulement : Tapbuy est la start-up qui se donne les moyens.
Nous rejoindre aujourd’hui c’est avoir un impact dans cette aventure qui vise les sommets en appliquant l’excellence sur son chemin.
Formation supérieure en statistiques, data, mathématiques appliquées ou équivalent.
Expérience de 4 ans minimum en tant que Data Analyst, idéalement dans un environnement Start-Up.
Expérience sur une solution SaaS à minima, dans le domaine du e-commerce idéalement.
Compétences sur Bigquery, GA4, Tableau, Python, Scala / Javascript, et SQL.
Connaissances de Jira / Slack / Github.
Une connaissance du tracking E-commerce aussi serait un plus.
Sens de l’analyse, curiosité, rigueur et goût du challenge.
Appétence pour la résolution de problèmes, le debugging et l’accompagnement des équipes métiers.
Très bon relationnel, capacité à vulgariser et à travailler en transversal.
Autonomie, proactivité, force de proposition.
Vous rencontrerez notre Data Science Manager et notre Data Analyst Manager dans un premier temps,
Puis vous échangerez avec notre CEO et notre RH, dans l’esprit de mieux se connaître mutuellement.
Nous aimons également organiser un café ou déjeuner avec l’équipe au cours du process afin de mieux vous rendre compte de l’environnement au global.
En bref
Année de création
2016
Nombre d'employés
35
Âge moyen
36
Genre
40%
60%