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Data Analyst : Performance & Retail - Paris - Mission de 6 mois renouvelable - Freelance (H/F)

Collective.work · Saint-Ouen-sur-Seine · publiée le 30 octobre 2026 · ouverte depuis 2 jours · Freelance · Salaire non communiqué

Les missions

* Piloter un projet pilote RFID en magasin avec un partenaire technologique : animation du comité de pilotage mensuel avec la Direction Retail, suivi du planning et des engagements du prestataire, coordination entre magasins, visual merchandising, équipes Data et IT, préparation de la décision de suite en fin de test. * Définir la méthode de test : concevoir le protocole qui relie implantation et performance (magasins test et témoins, durée, KPIs, seuils de succès, règles d'attribution des résultats). Identifier les données nécessaires, dont l'intérêt de créer un référentiel d'implantation numérique. * [...]

Technologies citées

Python
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Annonce complèteLe contexte Nous accompagnons une enseigne de mode d'environ 300 magasins qui veut que la donnée guide ses décisions de concept et de merchandising en magasin. L'enseigne a déjà déployé dans plusieurs magasins pilotes des outils de collecte de données encore rares dans le retail : capteurs RFID qui localisent chaque produit en surface de vente, en réserve et en cabine, analyse de flux et cartes de chaleur sur le parcours client, compteurs d'entrée et cabines connectées. Elle structure aussi des méthodes de money mapping pour mesurer ce que rapporte chaque zone du magasin. Les outils sont en place. Il manque la personne capable de porter la double casquette terrain et data, et de transformer ces premiers résultats en méthode reproductible. L'objectif Augmenter la valeur au m² des magasins, via une meilleure conversion et un panier moyen plus élevé. La mission démarre par un test de 6 mois, renouvelable, pour prouver la valeur du rôle avant son déploiement sur l'ensemble du réseau. Vos missions * Piloter un projet pilote RFID en magasin avec un partenaire technologique : animation du comité de pilotage mensuel avec la Direction Retail, suivi du planning et des engagements du prestataire, coordination entre magasins, visual merchandising, équipes Data et IT, préparation de la décision de suite en fin de test. * Définir la méthode de test : concevoir le protocole qui relie implantation et performance (magasins test et témoins, durée, KPIs, seuils de succès, règles d'attribution des résultats). Identifier les données nécessaires, dont l'intérêt de créer un référentiel d'implantation numérique. * Analyser la performance par zone et par produit : croiser ventes, implantation et données de flux pour mesurer le CA par zone, identifier les zones chaudes et froides, comparer la part de ventes à la part d'exposition, suivre la conversion cabine et les ruptures en surface de vente. * Recommander et tester : proposer des changements d'implantation au visual merchandising et aux magasins, les tester selon la méthode définie et mesurer leur effet sur la conversion et le panier. * Rendre la donnée utilisable par le terrain : produire une restitution hebdomadaire simple pour les VM régionaux, les DM et les directeurs de zone, et l'animer lors de points réguliers. * Préparer le passage à l'échelle : documenter la démarche (données, KPIs, rituels, rôles) pour la déployer sur l'ensemble du réseau. * Être le relais métier du Retail auprès de l'équipe Data & IA sur les autres projets data magasin. On cherche d'abord quelqu'un de crédible en magasin, capable de manipuler la donnée seul. Un profil data pur qui n'a jamais travaillé avec un réseau ne convient pas. Expérience * 5 à 8 ans en analyse de performance retail, merchandising ou category management, idéalement dans la mode ou le retail spécialisé multi-magasins. * Une expérience terrain ou au contact direct des réseaux (VM, DM, directeurs régionaux). * Un projet déjà mené sur l'implantation, le space planning ou la productivité au m² * Une expérience RFID ou comptage de flux est un plus. Compétences * Indicateurs retail maîtrisés : CA au m², conversion, panier, UPT , écoulement, taux de marge, facing. * SQL et un outil de BI au minimum ; Python apprécié. * Conception de tests en magasin (magasins témoins, avant/après) et lecture rigoureuse des résultats. * Capacité à traduire une analyse en recommandation opérationnelle, en une page. Savoir-être * À l'aise en magasin comme en comité, avec un discours adapté à chacun. * Autonome sur des données imparfaites : sources hétérogènes, référentiels à construire. * Orienté usage : mesure son succès à ce que le terrain applique, pas au nombre d'analyses produites. Environnement La personne travaille sur cinq sources de données magasin, dont plusieurs encore en pilote. Pourquoi rejoindre cette mission *

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