Das werden Deine Aufgaben sein
* Du wirkst beim Auf- und Ausbau des zukunftweisenden Themenfeldes „Customer Data & Analytics“ mit. Dazu gehört die enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden, agilen Teams zur Ermittlung neuer Geschäftsanforderungen in denen „Customer Data & Analytics“ Lösungen Mehrwert schaffen können.
* Du initiierst neue Datenprodukte und Use Cases - von datengetriebenen Einzelmaßnahmen bis hin zu Marketing Automation Lösungen - und setzt diese im Team um.
* Die Beratung von Kolleg:innen aus Marketing und Vertrieb beim Aufbau von Kundenselektionen für Marketing-Maßnahmen (z.B. Selektionskriterien und Testkonzept) und deren Umsetzung gehört zu deinen Aufgaben.
* Du bist für die Erstellung von Auswertungen sowie von adressatengerechten Präsentationen zuständig. Ferner gehören ganzheitliche Monitorings, Erstellung von Analysen und Segmentierungen sowie die Interpretation von Kundenentwicklung und -potenzialen zu deinen Aufgaben. Die Weiterentwicklung von Analyse-Tools und Dashboards ist ein Bestandteil dieser Aufgabe. Zudem unterstützt du bei der Erfolgsmessung und führst Kampagnen-Responseauswertungen durch.
* Auf Basis vordefinierter allgemein gültiger Datenprodukte (z.B. Scoring, Kundenwert) baust Du automatisierte Daten-Pipelines zur Erstellung der Basisdatensätze für unterschiedliche Use Cases auf.
* Du fungierst als Bindeglied zwischen Stakeholdern, Product Owner, Data Scientists und Data Engineers und unterstützt bei der Entwicklung von Fachkonzepten für neue analytische Datenprodukte.
* Du wirkst bei der fachlichen Anforderungsdefinition an zentrale Data Analytics und IT-Einheiten mit und formulierst technische Anforderungen.
Das bringst Du mit
* Abgeschlossenes Studium einer MINT-Fachrichtung, der Wirtschaftsinformatik, Data Science oder einer anderen relevanten Fachrichtung
* Erste Berufserfahrung als Datenanalyst im Versicherungswesen oder einer vergleichbaren Branche sowie Erfahrungen im Bereich Customer / Marketing-Analytics
* Gute Kenntnisse in mindestens einer Datenbankabfragesprache (idealerweise SQL) sowie gute Kenntnisse in einer in analytischen Kontexten genutzten Programmiersprache (idealerweise Python)
* Idealerweise gute Kenntnisse in einem BI-Frontend (idealerweise Power BI) und Tools wie JIRA und Confluence.
* Lernbereitschaft sich in neue Technologien einzuarbeiten, die im Bereich „Customer Data & Analytics“ genutzt werden (z.B. PySpark, Azure Synapse, BSI Customer Suite)
* Gute analytische und konzeptionelle Fähigkeiten verbunden mit ausgeprägten Kommunikationsfähigkeiten und der Fähigkeit, effektiv mit funktionsübergreifenden Teams zusammenzuarbeiten
Das bieten wir Dir
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