Offre d'emploi Data Analyst Supply

Descriptif de l'offre d'emploi informatique

Description de l'entreprise :

Créé en 2008 par Cécile Roederer et Pierre Rochand, Smallable est le Family Concept Store dédié à l'univers des enfants et des parents. Véritable prescripteur et dénicheur de créateurs, Smallable propose un assortiment exclusif de plus de 40.000 produits et 800 marques de créateurs de mode et déco venues des quatre coins du monde. Smallable livre actuellement dans 100 pays et réalise 65% de son chiffre d’affaires à l’étranger auprès d’une clientèle exigeante à l’affût des tendances.

Pure-Player à l’origine, Smallable ouvre en 2015 son premier Family Concept Store dans le 6e arrondissement à Paris, et en 2018 sa deuxième boutique - Baby Store - dédiée à la naissance et aux futurs parents.

Pour accompagner sa forte croissance, Smallable recherche des collaborateurs audacieux et ambitieux, qui aiment le challenge et ont un esprit créatif. Le dynamisme, l’envie de faire avancer les choses, l’esprit d’équipe et la bonne humeur.

Smallable réalise aujourd'hui environ 50M€ de CA, et aimerait monter aux alentours de 150-200M€.

Pour passer à la vitesse supérieure, 3 leviers sont actionnés : le product, la tech, la data.
C'est pourquoi Smallable recherche aujourd'hui un(e) Data Analyst pour la partie Supply (achats).

Description du poste :

Aujourd'hui, la partie data pour le supply est gérée par les gestionnaires d'achat (Mode et Design), qui y consacrent environ 15% de leur temps (dashboards hebdo, bilans de saison, recommandation pour les soldes, analyses ponctuelles...). C'est une bonne base, mais pour passer à la vitesse supérieure et s'attaquer à de plus gros sujets, il faut quelqu'un à 100%.

Aider les Achats à acheter "mieux "

Smallable n'est pas une marketplace, tous les produits du catalogue sont achetés à des fournisseurs aux 4 coins du monde. D'où les problématiques de supply.
L'objectif est d'aider l'équipe Achat à mieux acheter, à proposer aux clients le bon produit dans les bonnes quantités au bon moment, à mieux gérer le niveau et l’écoulement des stocks, anticiper les ruptures et réduire le business raté...

Le but est donc de mettre en place des indicateurs permettant d'analyser les écoulements par marque et par produits, la vélocité et les rotations, les réapprovisionnements, les niveaux de stock, la disponibilité produit et le business raté... et de faire des recommandations de prévisions d’achats.

Également d'autres problématiques : participer à l’élaboration des budgets d’achats ; gestion des promotions, des soldes et de l’outlet ; géo-pricing ; analyse de marge brute ; analyse de la saisonnalité et du cycle de vie des produits ; participer à l’optimisation du scoring merchandising …

Analyser et maîtriser le Time to Market

Le time to market c’est l’intervalle entre le moment où le fournisseur est prêt à livrer et le moment où le produit est mis en vente sur le site : prise de rendez-vous, intégration en stock, shooting photos, descriptif, traduction... autant d'étapes qui allongent le time to market. Il faut pouvoir analyser la cadence de toute la chaîne pour mieux la maîtriser dans l’objectif de réduire au maximum ce délai et mettre en vente le plus rapidement nos produits.

Etudier la désirabilité des produits

Identifier les opportunités de croissance, les marques et les typologies de produits à potentiel, en étudiant l’appétence des clients. Si une marque ou une typologie de produit suscite beaucoup de trafic, mais que le taux de conversion ne suit pas, il faut comprendre pourquoi.

La désirabilité des produits varie également suivant le profil du client (un client américain n'a pas les mêmes envies qu'un client chinois). Il faut donc pouvoir croiser toutes ces données, en travaillant en étroite collaboration avec le Data Analyst Marketing, pour mieux comprendre les préférences des utilisateurs, l’adéquation de notre assortiment à la diversité de notre clientèle, et in fine, lui proposer les produits qui vont l'intéresser (et les avoir en stock !).

Ce sujet est la première étape d'un projet plus long terme, qui est le développement d'un algorithme de recommandation personnalisée.

Pour info, l'équipe achats est structurée comme telle :

28 personnes
- Mode : 1 Responsable achats + 6 acheteuses + 1 gestionnaire achats + 7 assistants achats / gestion achats
- Design : 1 Responsable achats + 3 acheteuses + 2 gestionnaire achats + 5 assistants achats / gestion achats
- Marques Propres : 1 Responsable + 1 chef de produit

Descriptif des missions :

- Travailler main dans la main avec les équipes achat pour les aider à prendre les bonnes décisions et être plus performantes
- Mettre en place des dashboards permettant de suivre les KPIs
- Réaliser les reportings, les bilans saisonniers aidant à construire les budgets et des analyses ad-hoc
- Comprendre les enjeux business et être force de proposition
Vous reporterez directement aux deux Responsables Achats (Mode et Design).

Profil recherché :

Les points clés :

- Vous avez déjà été confronté(e) à des problématiques similaires
- Vous êtes autonome et avez le sens "business"
- Vous êtes passionné, vous aimez fouiller la data pour identifier les infos utiles
Vous n'aurez pas de mentor, c'est à vous d'apporter votre savoir faire. Sur du plus long terme, il est envisagé de potentiellement structurer une équipe Data.

- Titulaire d’un Bac+5 (ingénieur, maths, statistiques...)

- Au moins 4-5 ans d'expérience en tant que Data Analyst sur des problématiques similaires

- Maitrise d'Excel, SQL etc... (classique)

- Vous avez une vraie culture business et êtes capable d’apporter des recommandations pertinentes.

- Vous êtes doté(e) d’excellentes capacités d’analyse et de synthèse.

- Vous êtes une personne rigoureuse, curieuse, débrouillarde et force de proposition.

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