Data Analyst SaaS

About this role

Please note that fluency in French is required, as it is our main business language. English is considered our secondary working language.
📅 Date de démarrage

• T1 2027

• Préavis jusqu'à 3 mois accepté - une arrivée plus rapide est la bienvenue

🏡 Type de contrat

• CDI - temps plein

• Séniorité : Confirmé(e) à Sénior

🌍 Localisation

• 100% Remote (Europe) ou hybride à Lausanne

💼 Description du poste

DotWorld opère plusieurs produits SaaS par abonnement, vendus dans le monde entier. De la première visite à l'acquisition, au paiement et à la fidélisation, nous disposons de données sur l'ensemble du parcours client.
Nous recherchons un(e) Data Analyst SaaS capable de transformer ces données en réponses utiles et en décisions concrètes. Ton rôle : comprendre ce qui fait grandir nos produits, ce qui freine leur performance et où se trouvent les meilleures opportunités d'amélioration.
Tu analyses aussi bien la performance marketing et les comportements des utilisateur(rice)s que les paiements, les revenus et les risques. Selon les sujets, tu travailles avec les équipes concernées pour formuler des recommandations, prioriser les actions et en mesurer l'impact.
Ce n'est pas un poste centré sur la création de dashboards : nous cherchons une personne curieuse, rigoureuse et orientée business, qui sait poser les bonnes questions, creuser les chiffres et expliquer ce qu'ils impliquent.
Tu interviens sur l'ensemble de nos produits SaaS.
👥 Description de l'équipe

Tu seras rattaché(e) à Youssef JANJAR, notre Chief Data Officer. Tu rejoins un département Data en plein essor, aux côtés d'un Data Engineer et d'un(e) Data Scientist SaaS.
Tu travailles en étroite collaboration avec l'équipe Data, le CEO et les équipes Marketing, Produit, Paiement et Finance. Ensemble, vous transformez les questions business en analyses, puis en actions.
📂 Tes responsabilités

Acquisition & performance marketing

• Analyser la performance des canaux, campagnes et cohortes d'acquisition : coût d'acquisition, conversion, revenu et valeur client

• Répondre à des questions comme : quelle est la LTV des client(e)s selon leur canal d'acquisition ? Quels segments ou campagnes génèrent une croissance rentable ?

• Identifier les tendances, les écarts et les opportunités, puis partager des recommandations concrètes avec les équipes Marketing et la direction

Parcours client & performance produit

• Analyser les étapes du parcours, de la première visite à l'inscription, l'essai, l'abonnement et la fidélisation

• Étudier les funnels, les cohortes, les interactions utilisateur(rice)s, la rétention et le churn pour comprendre où les utilisateur(rice)s décrochent et ce qui contribue à leur valeur

• Travailler avec le ou la Data Scientist SaaS sur les analyses et la mesure des impacts, notamment autour des expérimentations

Paiements, revenus & risques

• Analyser la performance des paiements : acceptation, refus et retries, par prestataire de paiement (PSP), produit, pays ou segment pertinent

• Suivre les revenus et les indicateurs de risque, notamment les disputes et la fraude, et repérer les variations qui méritent une investigation

• Proposer avec l'équipe Paiement des pistes d'amélioration et mesurer leurs résultats

Analyse & aide à la décision

• Transformer les questions des équipes et de la direction en analyses fiables et compréhensibles

• Vérifier la qualité et la cohérence des données avec le Data Engineer et contribuer à des définitions de métriques partagées

• Présenter les résultats, leurs limites et des recommandations priorisées, chiffres à l'appui

• Créer et maintenir des skills data et d'analyse réutilisables à l'échelle de DotWorld, pour étendre les capacités des équipes et leur permettre d'explorer les données et de répondre à leurs questions en autonomie

⭐ Ton profil

Expérience

• 3 à 5 ans d'expérience en tant que Data Analyst ou dans un rôle proche en BI / analytics

• Une expérience en SaaS, dans un modèle par abonnement ou en e-commerce, avec une bonne compréhension des enjeux de croissance et de revenu

• Une expérience d'analyse de données client, marketing, produit ou paiement ; tu es à l'aise pour explorer de nouveaux domaines

• Une familiarité avec les données de paiement ou de PSP et les données d'interaction utilisateur est appréciée ; tu n'as pas besoin d'être spécialiste de chaque sujet pour postuler

Compétences techniques

• SQL solide : jointures, segmentation, cohortes et fonctions de fenêtrage

• Profil AI-native : tu utilises les assistants IA (Claude ou équivalent), le cloud et les skills, et tu intègres l'IA dans tes workflows d'analyse et de restitution avec un regard critique sur ses résultats

• Solides bases en analyse de données et en statistiques : comparaison de performances, analyse de cohortes et interprétation de résultats de tests

• Capacité à relier des données issues de plusieurs sources et à en vérifier la cohérence

• Compréhension des métriques business telles que conversion, coût d'acquisition, rétention, ARPA et LTV

• La maîtrise de Python, l'expérience d'outils d'analytics produit et l'analyse de données issues de prestataires de paiement (Stripe, Adyen) ou d'outils de facturation par abonnement (Recurly, Chargebee) sont appréciées

Compétences interpersonnelles

• Curiosité et sens business : tu cherches à comprendre le pourquoi des chiffres et leurs implications

• Rigueur et esprit critique : tu sais questionner les données et reconnaître les limites d'une analyse

• Capacité à formuler et défendre des recommandations claires, chiffres à l'appui

• Autonomie, proactivité et capacité à prioriser dans un environnement transverse

• Pédagogie : tu sais expliquer tes conclusions à des interlocuteur(rice)s techniques et non techniques

Compétences linguistiques

• Français courant - c'est notre langue de travail principale

• Anglais niveau B2 minimum - c'est notre langue de travail secondaire, et il est évalué pendant le processus de recrutement

✅ Les…