Analyste en science des données marketing

Transat AT•Montreal, QC

3d•Hybrid

About The Position

En collaboration avec la direction de la planification marketing, la personne scientifique de données joue un rôle clé dans la mesure marketing, l’expérimentation et l’analyse de la performance à travers des initiatives intégrées et multiplateformes. Elle contribue à renforcer les capacités de mesure afin de soutenir des décisions éclairées en matière d’investissement marketing, de planification et d’optimisation des campagnes. Elle développe des cadres de mesure évolutifs, fait progresser les pratiques d’expérimentation et génère des insights permettant de mieux comprendre les leviers de performance, l’impact incrémental et les opportunités d’investissement. En collaboration étroite avec les équipes de planification marketing, stratégie média, performance, gestion des revenus et finances, la personne contribue à instaurer une culture de prise de décision basée sur les données. Elle traite des enjeux complexes liés à l’efficacité des campagnes, à l’incrémentalité, à la prévision, à la génération de la demande et à l’allocation des budgets, tout en mettant en place des processus reproductibles et des outils de suivi évolutifs.

Requirements

Baccalauréat en science des données, statistique, mathématiques, analytique ou dans un domaine connexe.
Minimum de 5 ans d’expérience en analytique marketing, science des données, expérimentation ou mesure de performance dans un environnement multicanal.
Expérience en développement de cadres de mesure, conception d’expérimentations et traduction d’insights en recommandations d’affaires.
Solides compétences en statistiques appliquées (régression, tests d’hypothèses, intervalles de confiance, validation de modèles, interprétation de l’incertitude).
Expertise en expérimentation et incrémentalité (groupes contrôle vs exposés, tests géographiques, biais, inférence causale).
Expérience en prévision (tendances, saisonnalité, baseline vs incrémental) avec des outils tels que ARIMA, SARIMAX ou Prophet.
Expérience avec des approches avancées telles que le Marketing Mix Modeling (MMM), l’attribution ou l’analyse de contribution marketing.
Excellente maîtrise de Python et SQL pour l’analyse, l’automatisation et la gestion des données.
Excellente maîtrise des outils MS Office (Word, Excel, Outlook, Teams) et aisance démontrée avec les outils numériques collaboratifs et l’IA (ex. Copilot).
Capacité à apprendre rapidement et à s’adapter aux nouvelles technologies.
Maîtrise orale et écrite du français et de l’anglais

Responsibilities

Développer et faire évoluer les cadres de mesure marketing pour les campagnes, audiences, canaux et lignes d’affaires.
Définir des plans de mesure complets (KPI, critères de succès, hypothèses, incrémentalité) et assurer leur intégration dès la planification des campagnes.
Distinguer la performance rapportée par les plateformes, la performance attribuée et l’impact réel incrémental sur les résultats d’affaires.
Collaborer avec les équipes marketing pour définir et exécuter la feuille de route Test & Learn et structurer les hypothèses.
Concevoir et analyser des expérimentations (tests géographiques, groupes contrôle, analyses pré/post), incluant les analyses de puissance et la détection du lift.
Appliquer des méthodes statistiques et d’inférence causale pour générer des insights robustes (lift, iROAS, niveaux de confiance, limites).
Développer et utiliser des approches analytiques avancées, incluant le Marketing Mix Modeling (MMM), afin d’optimiser l’allocation des investissements marketing.
Évaluer la performance des campagnes et produire des analyses approfondies sur les leviers de performance, les comportements clients et les tendances de la demande.
Concevoir et améliorer des tableaux de bord, automatiser les rapports et assurer la qualité et la cohérence des données.
Soutenir la prévision (demande, réservations, impact des campagnes) et automatiser les analyses à l’aide de Python, SQL et outils BI.
Collaborer avec les parties prenantes afin de soutenir la prise de décision et traduire les analyses en recommandations concrètes.