Guide des formations
Métiers de la culture et des médias

Présentation du métier

Créer et appliquer des modèles d’analyse algorithmiques complexes à partir du croisement de données émanant de sources multiples et dispersées pour aider l’entreprise à faire des choix stratégiques et opérationnels

Activités principales

Domaine d’activité 1 : Construction d’outils de suivi et d’analyse (prédictive) de données

• Comprendre et analyser des comportements des joueurs : acquisition, progression, monétisation, typologie des joueurs, segmentation
• Définir une modélisation statistique qui permette de traduire une problématique business et d’y répondre
• Construire des outils d’analyse pour collecter les données du jeu
• Définir des règles de modification des paramètres du jeu (difficulté, offres spéciales, prix) en fonction du comportement de chaque joueur permettant d’améliorer l’expérience utilisateur et d’augmenter l’engagement et la monétisation
• Collecter et rassembler l’ensemble des sources de données structurées ou non structurées nécessaires à l’analyse et pertinentes
• Organiser, étudier et synthétiser ces sources de données sous forme de résultats exploitables et les resituer dans le système d’information cible
• Convertir, coder et cartographier des données de consommation ou d’usage produit dans un format compréhensible par l’ensemble des collaborateurs.
• Proposer des recommandations sur les BDD à modifier, rapatrier, externaliser, internaliser
• Formuler des recommandations aux équipes de production
• Communiquer sur les données clés liées au jeu

Domaine d’activités 2 : Participation à la définition et à l’optimisation de la stratégie marketing

• Participer au développement et à l’implémentation de tests statistiques avancés pour résoudre les problèmes des consommateurs
• Analyser les données clés liées aux comportements de jeu, à la segmentation des joueurs, aux campagnes marketing et communiquer auprès des managers
• Extraire de nouveaux usages utilisateurs et modéliser leurs comportements
• Développer en permanence de nouvelles analyses pour mener à des décisions et stratégies visant l’attraction de nouveaux utilisateurs et leur fidélisation
• Effectuer des prédictions et des suivis sur les tendances d’évolution et/ou sur l’impact des décisions

Domaine d’activité 3 : veille technologique sur les outils de datamining

• Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et les solutions logicielles d’analyse des données
• Rechercher et expérimenter de nouvelles méthodes de modélisation et d’analyse des données
• Sélectionner les nouveaux outils et techniques de data management

Activités secondaires

• Concevoir et entretenir des data warehouses (entrepôts de données décisionnelles)
• Suivre et animer les partenariats de recherche et développement des nouveaux outils de datamining avec des organismes de recherche

Principales compétences

Compétences requises

→ Savoir…
• travailler en transversalité
• convaincre
• animer une équipe

→ Faire preuve de…
• leadership
• créativité pour imaginer de nouveaux modèles d’analyse de données
• esprit de synthèse et rigueur
• réactivité et proactivité
• aisance dans les relations interpersonnelles

Connaissances indispensables

→ Maîtriser…
• les mathématiques, algorithmes, statistiques (compétences techniques avancées)
• les statistiques avancées et les modèles de prévision
• le monde de l’ingénierie informatique
• les problématiques marketing et de gestion
• les outils de data management (SAS, SPSS, SAP Infinite Insight, Python, R, Excel, Access, etc.)
• les outils d’analyse web (Omniture, Google Analytics etc.)
• les bases de données SQL et no-SQL
• les techniques de veille, analyse et gestion documentaire