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Du arbeitest an der Definition und dem Controlling aussagekräftiger KPI's zur Steuerung der Performance über alle Mieterprozesse hinweg - vom Erstkontakt bis zur Kündigung. Du erstellst, pflegst und entwickelst Dashboards in Power BI sowie über ServiceNow Plattform Analytics weiter. Du baust Forecast-Modelle auf Basis von Machine Learning auf, entwickelst diese weiter und pflegst sie. Du simulierst "Was-wäre-wenn"-Szenarien zur datenbasierten Unterstützung von Entscheidungsprozessen im Mietermanagement. Du analysierst Kontaktvolumen, Shrinkage, Durchlaufzeiten, Effizienz und weitere Faktoren entlang der Customer Journey. Du übernimmst zusätzliche Aufgaben im Bereich Data Science & Advanced Analytics zur Optimierung des Mietermanagements. Du arbeitest eng mit Data Engineering, IT, operativen Einheiten sowie Plattformverantwortlichen zusammen. Du unterstützt bei der Erhebung von Anforderungen, Change Requests und Projektanträgen zu Datenthemen. Du wirkst bei der Umsetzung technischer Anforderungen und Weiterentwicklungen mit - z.B. Reports, Automatisierungen, Schnittstellen. Du arbeitest in (Teil-)Projekten eng mit Kolleg:innen aus den Fachbereichen und externen Lieferanten zusammen.
Wincasa, der führende Schweizer Immobilien-Dienstleister, gestaltet die Zukunft der Immobilienbranche entscheidend mit. Digitale Dienstleistungen, agile Prozesse und eine smarte Arbeitsweise zeichnen uns aus. Unser Customer Value Center (CVC) in Bahnhofsnähe in Winterthur ist die zentrale Anlaufstelle für Mieterinnen, Mieter, Interessenten und Lieferanten. Über verschiedene Kanäle bieten wir einen serviceorientierten und mehrsprachigen Kundendialog. Der Bereich Business Support stellt mit Themen wie Quality & Education, Knowledge Management, Reporting & Analytics sowie Workforce Management eine effiziente Steuerung des Contact Centers sicher und entwickelt Prozesse und Systeme laufend weiter.
Du verfügst über eine kaufmännische Grundausbildung sowie Höhere Betriebswirtschaftliche Ausbildung (Uni, FH, HF) oder in Wirtschaftsinformatik, Statistik oder Data Science.
Du bringst mehrere Jahre Berufserfahrung in der Datenanalyse, idealerweise mit Einblick in serviceorientierte Arbeitsumfelder; Kenntnisse im Kundenmanagement sind von Vorteil.
Fundierte Kenntnisse in Power BI (inkl. DAX) sowie Erfahrung mit Microsoft Fabric und/oder Azure Machine Learning sind wünschenswert.
Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von Forecasts und Simulationsmodellen (z.B. "Was-wäre-wenn"-Szenarien).
Eine effiziente und zielorientierte Arbeitsweise sowie gute Kommunikationsfähigkeiten mit Verhandlungsgeschick qualifizieren dich im Umgang mit unterschiedlichen und anspruchsvollen Zielgruppen.
Eine hohe Dienstleistungs- und Kundenorientierung sind für dich selbstverständlich.
Gute Umgangsformen, hohe Belastbarkeit sowie Flexibilität und Ausdauer runden dein Profil ab.