À propos de Mathias
Data Analyst, j’accompagne les entreprises dans le pilotage de leur performance commerciale à travers la collecte, la structuration et l’analyse des données. J’interviens sur la définition des KPIs, le reporting, l’analyse des taux de conversion (contact → réponse → rendez-vous → closing), la segmentation des cibles et l’identification des leviers d’optimisation pour améliorer l’efficacité commerciale.
Mon objectif : transformer les données en indicateurs clairs et exploitables pour aider à la prise de décision, mieux qualifier les opportunités et concentrer les efforts sur les canaux, messages et segments les plus performants.
J’élabore également des dashboards de suivi et des reportings automatisés pour offrir une vision précise du pipe, des performances par canal et de l’évolution des résultats dans le temps.
Outils : Excel, Power Query, SQL, Power BI, CRM (HubSpot, Pipedrive ou autre), LinkedIn Sales Navigator si besoin pour la structuration ou l’enrichissement de données.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Pau (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Lëc MédiaBusiness AnalystCONSEIL & AUDITaoût 2025 - Aujourd'hui (10 mois)Paris, FranceAnalyse des besoins et des enjeux business des prospects, qualification des opportunités et alimentation du pipe commercial via une prospection multicanale (LinkedIn, email, téléphone). Contribution au développement des offres CRO / optimisation de conversion grâce à une approche structurée, orientée performance et pertinence des opportunités.
- Brasserie AussauData Analyst / BI (Excel/Power Query & Power BI)AGROALIMENTAIREjanvier 2026 - février 2026 (1 mois)Pau, FranceMission Data / BI au sein d’une brasserie : automatisation et fiabilisation du reporting opérationnel à partir d’exports ERP et de fichiers Excel.Mise en place d’un process de préparation de données (Power Query) et construction d’outils de pilotage pour la production, les stocks et l’anticipation.Principales réalisations :
- Automatisation des imports et transformations (nettoyage, normalisation, consolidation multi-sources) via Excel / Power Query
- Construction de tables de suivi et de maquettes opérationnelles (stocks MP/PF, besoins, anticipation)
- Mise en place d’indicateurs d’alerte (seuils type stock mini, risque de rupture, manquants) et règles de contrôle de cohérence
- Production de reportings/dashboards de pilotage (Power BI / Excel) : KPI stock, consommation, besoins, écarts, suivi périodique
- Documentation et itérations avec l’équipe pour rendre l’outil simple, robuste et maintenable
- Volt CafeConsultant Data & AutomatisationAGROALIMENTAIREmars 2025 - avril 2026 (1 an et 1 mois)Capbreton, FranceMission de structuration, d’automatisation et de pilotage de données pour une entreprise du secteur retail / restauration.L’objectif était de fiabiliser le suivi financier et opérationnel en automatisant la collecte, la transformation et l’exploitation des données issues des outils de gestion.Interventions réalisées :
- récupération et structuration des données comptables et opérationnelles
- automatisation des flux de données pour limiter les manipulations manuelles
- transformation et nettoyage des données avec Power Query
- mise en place d’outils de suivi pour le pilotage de trésorerie et de l’activité
- création de reportings clairs pour faciliter la lecture des indicateurs et la prise de décision
Résultat :Un suivi plus fiable, plus rapide et plus lisible, avec une base de travail automatisée permettant de mieux piloter l’activité au quotidien.Outils : Excel, Power Query, Power Automate
Avis
T
Tomasz
Truck1 Sp. Z O.O.
Avis laissé le 31.01.2023
Très bon travail !
Guillaume
Guimzu
Avis laissé le 31.07.2023
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Formations
- Certification professionnelle Data Analyst (RNCP niveau 6/ Bac+3-4)OpenClassrooms2026Formation Data Analyst (OpenClassrooms) : collecte et préparation de données (CSV/Excel, parfois open data), nettoyage et transformation des données, contrôle qualité, analyse exploratoire (statistiques descriptives, corrélations, détection d’outliers), requêtes SQL (jointures, agrégations) et bases de données (ex : PostgreSQL), data visualisation et création de reportings/dashboards, analyse multivariée (ACP) et segmentation (clustering : CAH, k-means), initiation au machine learning supervisé (classification : régression logistique, KNN, Random Forest) avec évaluation des performances (matrice de confusion, précision/recall), et restitution des résultats avec recommandations pour un public non-tech. Outils principaux : Python (pandas, matplotlib, scikit-learn), SQL/PostgreSQL, Excel/Power Query et Power BI.
- BTS, Management des Unités CommercialesFormaDKLé2020BTS, Management des Unités Commerciales
Certifications
- Marketing DigitalGoogle2020