Data Analyst CRM DACH (w/m/d)
Unternehmensbeschreibung
DOUGLAS ist der führende Omnichannel-Anbieter für Premium-Beauty in Europa. Das Unternehmen inspiriert seine Kund*innen, ihre eigene Art von Schönheit zu leben, indem es ein einzigartiges Sortiment online und in rund 1.
850 Geschäften anbietet. DOUGLAS ist der Partner der Wahl für Brands und bietet ein ausgewähltes Sortiment exklusiver Marken sowie eigener Unternehmensmarken.
Das Sortiment umfasst Düfte, Make-up, Hautpflege, Haarpflege, Accessoires sowie Beauty-Dienstleistungen. Die Stärkung der erfolgreichen Omnichannel-Positionierung und die konsequente Weiterentwicklung des Kund*innenerlebnisses stehen im Mittelpunkt der Unternehmensstrategie Let it Bloom DOUGLAS 2026 .
Das erfolgreiche Geschäftsmodell stützt sich auf DOUGLAS Omnichannel-Angebot, die führenden Marken und die Datenkompetenz.
Im Geschäftsjahr 2022 / 23 erwirtschaftete DOUGLAS einen Umsatz von 4,1 Milliarden Euro und beschäftigte europaweit rund 18.
000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter.
Subheadline
Für unser Headquarter in Düsseldorf suchen wir ab sofort Dich als
AUFGABEN MIT IMPACT
Sicherstellung der Datenqualität und Auswahl geeigneter statistischer Verfahren, um auf unserer CRM Datenbasis Insights zu generieren und relevante Zusammenhänge zu erkennen, wie .
Chancen & Risiken zu identifizieren, Prognosemodelle zu erstellen und datengestützte Handlungsempfehlungen abzuleiten
- Verantwortung für Anforderungserhebung, Konzeptionierung, Umsetzung und Kommunikation von Analysen sowie deren Ergebnisse zur Beantwortung verschiedenster kundenbezogener Fragestellungen auf Basis der CRM-Daten aus der DACH Region (Customer-Centric Retail)
- Entwicklung von benutzerfreundlichen Monitoring-Dashboards zur Steuerung, dazu zählen CRM-KPI-Dashboards, sowie Kampagnen-Performance-Reports
- Bearbeitung von komplexen Ad-hoc-Anfragen, Visualisierung der Ergebnisse und Erstellung von Handlungsempfehlungen
- Unterstützung des operativen Campaignings mit Daten, Analysen und Insights
- Entwicklung von Dashboards basierend auf Tableau, MicroStrategy oder Power BI
- Enge Abstimmung mit den internen Fachbereichen (. Global Analytics, Controlling, Einkauf)
DEINE SKILLS
- ausgeprägte analytische sowie konzeptionelle Fähigkeiten, um aus einer umfassenden und komplexen Datenfülle Zusammenhänge zu identifizieren und für unterschiedliche Adressaten aufzubereiten
- 3 - 6 Jahre Berufserfahrung in der Aufbereitung, Analyse und Präsentation von Daten insbesondere mit langjähriger Erfahrung im Bereich CRM / Loyalty Programme, idealerweise mit FMCG- oder Beauty Expertise
- Erfahrung im Einsatz statistischer Methoden wie . der Durchführung und Erfolgsbewertung von A / B Tests
- Sehr gute Kenntnisse in SQL und Excel sowie in der Anwendung von Statistiksoftware (. R, Python)
- Sehr gute Kenntnisse in Reporting-Tools (z. B. Tableau, MicroStrategy oder Power BI)
- Starker operativer Fokus, eine pragmatische Hands-on-Mentalität und eine ausgeprägte Teamfähigkeit
- Kommunikationsgeschick und Beharrlichkeit auch schwierige Themen erfolgreich umzusetzen
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
DEINE BENEFITS
Deine persönliche Weiterentwicklung : Wir möchten, dass du mit uns wächst. Werde Teil unseres Mentoring-Programms, nutze unsere E-Learning-Plattformen und profitiere von vielen weiteren individuellen Entwicklungsmöglichkeiten.
Offene Feedbackkultur : Halbjahresgespräche & Performance Reviews (#DOUGLASDialogue)
30 Tage Urlaub pro Jahr
Du möchtest ein hybrides Arbeitsmodell? Wir bieten einen Ausgleich zwischen mobilem Arbeiten und Office Tagen in einem kollaborativen Umfeld. (ca. 8 Tage / Monat)
Cherry on top : Du bekommst unseren Mitarbeiter*innenrabatt sowohl online als auch im Geschäft. On top bekommst du weitere Rabattmöglichkeiten dank unserer Corporate Benefits.
Du magst Fitness? Dann ist unsere Laufgruppe und unser Gympass genau das Richtige für dich.
Inhouse Kantine & Bistro , sowie kostenlose Getränke
Ein positives und motivierendes Umfeld & das Feiern von Erfolgen bei regelmäßigen Company Events wie . DOClub, Sommerfest, Women s Day, etc