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Clément FouchierCF

Clément Fouchier

Data Analyst | Etudes Marketing

Sur demande
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Clément

Après une expérience de 5 ans en Etudes Marketing, réalisant des études quantitatives de A à Z sur des sujets de marketing communication ou produit, j'ai décidé en 2024 de compléter mes connaissances en apprenant l'ensemble des techniques de Data Analyse.

Ma double casquette me permet d'apporter les compétences suivantes à votre organisation :
  • L'analyse et la visualisation de données via PowerPoint ou PowerBI/Tableau
  • La présentation orale des résultats avec les recommandations associées pour répondre au besoin client
  • La manipulation des données grâce à ma connaissance de SQL et de Python
  • Des analyses statistiques poussées : segmentation, modèles prédictifs, A/B tests
  • La réalisation d'études quantitatives : la conception, la programmation, le terrain, le traitement
  • La gestion de projets : collaboration, création et suivi du planning, coordination

Au fil des ans, j'ai développé de fortes connaissances dans la communication et le marketing dans une diversité de secteurs. Toutefois, mes principaux clients travaillaient dans les médias, le retail média, et les transports publics.

Pour consulter mes projets en Data Analyse, n'hésitez pas à jet un œil à mon portfolio que vous trouverez un peu plus bas.

  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Espagnol

    Capacité professionnelle complète

  • Italien

    Notions

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Projets de formation ou personnels
    Projets dans la Data Analyse
    CONSEIL & AUDIT
    juin 2024 - Aujourd'hui (2 ans)
    A visualiser dans mon portfolio : https://clemfouchier.github.io/

    Datavisualisation E-commerce : analyser les données du site web
    • Datavisualisation de 2 millions de données des produits commandés dans l'épicerie en ligne The Hunter Grocery
    • Recommandations pour améliorer la fidélisation via une expérience optimisée.
    • Outils : utilisation combinée de SQL (création de la BDD & exploration) et de PowerBI (intégration des données, transformations, modélisation, création de mesures DAX et réalisation d’un tableau de bord interactif).

    Marketing banque : améliorer l'efficacité d'une campagne de marketing direct
    • Analyse exploratoire des données et premiers enseignements
    • Construction d’un modèle prédictif pour connaître les chances de souscription d’un produit financier. Un scoring à intégrer au CRM.
    • Constitution de clusters pour identifier 5 profils-types de clients, qui serviront aux commerciaux à personnaliser les argumentaires de vente.
    • Outils : Python (Pandas, Plotly, Scikit-learn) et présentation des résultats via Streamlit

    A/B testing de campagnes : prouver la réussite de campagnes de promotions
    • Un test a été mené par une marque de restauration rapide pour savoir lesquelles des 3 versions d'une promotion sont les plus efficaces.
    • 2 versions ont généré 20% de chiffre d'affaires de plus que la 3ème
    • Des résultats validés statistiquement par les tests de Kruskal-Wallis et de Tukey
    • Outils : Python (Pandas, Seaborn, Statsmodel)

    Réseaux Sociaux & Emotions
    • Données en libre-service issues d'un sondage auprès des 20-36 ans du monde entier de février à mai 2024.
    • Analyse exploratoire des données et mise en place d'un modèle prédictif pour prédire les émotions ressenties selon le RS utilisé.
    • Clustering qui opère une nette distinction entre 5 profils d'utilisateurs très différents.
    • Recommandations sur les communications selon les réseaux sociaux activés.
    • Outils : Python (Pandas, Seaborn, Scikit-learn)
    Analyse de données Clustering Customer Segmentation and Analysis Machine learning Programmation Python SQL Microsoft PowerBI
  • iligo
    MARKET RESEARCH CONSULTANT SENIOR
    mars 2019 - décembre 2023 (4 ans et 10 mois)
    Paris, France
    iligo est une agence d'études et de conseils dédiée à la compréhension des comportements de consommation et à la mesure des leviers marketing, reconnue pour sa culture de l'innovation.

    Secteurs : médias/communication, retail média, transports, assurances.

    Études quantitatives de A à Z
    • Analyse des données, visualisation et recommandations pour répondre au besoin client et présentation des résultats en utilisant la méthode du storytelling
    • Etudes fréquentes : bilans de campagnes marketing pour suivre les principaux KPI liés à la communication des marques, études d'audience, études de fréquentation des transports, études ad-hoc.
    • Gestion des enquêtes : programmation des enquêtes et gestion des terrains pour s'assurer d'avoir des données exploitables.
    • Traitement des données, en s'assurant de la qualité et de la cohérence (Excel puis la Suite Askia)
    • Utilisation de technologies innovantes comme l'Eye-tracking.

    Responsable des clients et des projets
    • Gestion de la relation clients, 80% d'entre eux étant des régies publicitaires dans les transports, les médias et dans la distribution.
    • Gestion de projets : définition de la méthodologie, du questionnaire, du budget et du planning adéquats, gestion des fournisseurs, collaboration en interne et avec les clients

    Communication
    • Réalisation et supervision d'études sur des sujets tendances dans le marketing et la communication
    • Rédaction et envoi de communiqués de presse
    • Publications sur le site web et sur les réseaux sociaux avec un suivi statistique mensuel via Google Analytics
    Gestion de projet Etudes quantitatives Etudes marketing Microsoft Excel Microsoft Powerpoint Communication Rédaction

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Formations

  • Data Analyse
    DataScientest (certification Les Mines Paris)
    2024
    - Python pour nettoyer, préparer, s’assurer de la qualité des données et automatiser les tâches (librairies Pandas et NumPy) - Gestion des bases de données et requêtes (SQL) - Business Intelligence, dashboards/rapports interactifs (Power BI et Tableau) - Datavisualisation avec Matplotlib, Seaborn et Plotly - Mise en place de modèles de Machine Learning (scikit-learn) - Réduction de dimension et clustering (ACP, TSNE, Kmeans) - Text mining et webscrapping (Beautiful Soup, Selenium)
  • (M2) - MARKETING
    Montpellier Business School
    2019

Compétences

Catégories