Data Analyst - Onlineshop

Analyse des Nutzerverhaltens und Ableitung von Hypothesen sowie konkreten Empfehlungen für die Produktentwicklung Entwicklung relevanter KPIs gemeinsam mit Product Ownern, Engineers und UX-Expert:innen sowie Bereitstellung verständlicher und nutzerfreundlicher Reports Konzeption und statistische Auswertung von Online-Experimenten sowie Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen aus den Ergebnissen Übersetzung von Informationsbedürfnissen aus dem Business in Tracking-Anforderungen und gemeinsame Umsetzung mit unseren Entwicklern Mitarbeit an übergreifenden Initiativen zur Weiterentwicklung unserer Analytics- und BI-Landschaft gemeinsam mit Data Engineers und Data Scientists

• 3–5 Jahre Data Analytics / Business Intelligence / Product Analytics

• Abgeschlossenes Studium (Uni/ETH, FH, HF) in Data Science / Statistik / Informatik / Wirtschaftsinformatik / Mathematik

• Deutsch (fliessend)

• Englisch (fliessend)

• Hochschulabschluss in einem quantitativen, technischen oder datenorientierten Bereich (ETH, Universität oder Fachhochschule) oder vergleichbare praktische Erfahrung

• Erfahrung in der Analyse komplexer Datensätze, idealerweise in einem E-Commerce-Umfeld

• Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python zur Extraktion und Verarbeitung von Daten sowie Erfahrung im Umgang mit grossen Datenmengen und Datenbanksystemen wie beispielsweise BigQuery

• Fundierte Kenntnisse im Bereich Online-Experimente und Statistik, von der Konzeption und Durchführung bis zur Auswertung von A/B-Tests, ergänzt durch weitere Methoden der Kausalanalyse

• Erfahrung mit modernen Visualisierungs- und Reporting-Lösungen sowie ein sicherer Umgang mit AI-basierten Tools, um Analysen effizienter zu gestalten und den Self-Service-Zugang zu Insights zu fördern

• Starke Kommunikationsfähigkeiten sowie eine proaktive und eigenverantwortliche Arbeitsweise für die Zusammenarbeit mit Product Teams und weiteren interdisziplinären Stakeholdern

• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse für den Arbeitsalltag

• Berechnete Risiken eingehen, um Wert zu schaffen und Wachstum voranzutreiben

• Die Bereitschaft, „wie es immer gemacht wurde“ in Frage zu stellen und effizientere, automatisierte oder effektivere Lösungen vorzuschlagen