Contexte
Le secteur de l'assurance connaît une transformation numérique significative, s'appuyant de plus en plus sur l'analyse de données pour améliorer la prise de décision stratégique et offrir des services personnalisés aux clients. Notre client, un leader dans le domaine de l'assurance, cherche à renforcer son équipe avec l'apport d'un consultant Data Analyst freelance. L'objectif est d'optimiser les processus analytiques et de tirer parti des données existantes pour anticiper les tendances du marché et améliorer l'expérience client. Cette mission offre une excellente opportunité pour un professionnel expérimenté dans le domaine de l'analyse de données, prêt à relever des défis stimulants dans un environnement dynamique.
Responsabilités
Analyser de grandes quantités de données structurées et non structurées pour extraire des informations pertinentes et exploitables.
Collaborer avec les équipes internes pour comprendre leurs besoins en matière de données et développer des solutions analytiques sur mesure.
Élaborer des tableaux de bord interactifs et des rapports réguliers pour suivre les indicateurs clés de performance (KPI) et autres métriques importantes pour l'entreprise.
Proposer des modèles prédictifs pour évaluer les risques et opportunités, ainsi que pour soutenir le développement de nouvelles offres commerciales.
Mettre en place des outils et des processus pour garantir la précision et la qualité des données utilisées au sein de l'entreprise.
Former et sensibiliser les équipes à l'utilisation des données pour améliorer leurs performances quotidiennes.
Profil recherché
Solide expérience en tant que Data Analyst, idéalement dans le secteur de l'assurance ou dans un domaine connexe.
Maîtrise des outils d'analyse de données tels que SQL, Python, ou R.
Bonne connaissance des outils de visualisation de données comme Tableau, Power BI ou QlikView.
Excellentes compétences analytiques avec un souci du détail et une capacité à traduire les données en rapports clairs et concis.
Capacité à communiquer efficacement avec des équipes pluridisciplinaires et à vulgariser des concepts complexes pour un public non technique.
Esprit d'initiative et aptitude à travailler de manière autonome dans le cadre de projets transversaux.
Formation académique en statistique, mathématiques appliquées, informatique ou dans une discipline similaire.