Product Analyst (all genders)

Was du unbedingt mitbringst

• Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung im BereichProductAnalytics oder in einer eng verwandten analytischen Rolle.


• Erfahrung in der ganzheitlichen Bearbeitung von Analytics-Themen (End-to-End) sowie im Aufbau nachhaltiger, skalierbarer Lösungen.


• Erfahrung mit Experimenten, Funnel-Analysen, Segmentierung, Retention- und Growth-Kennzahlen.


• Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie praktische Erfahrung im Umgang mit Produktdaten in modernen Analytics-Setups (z. B. Snowflake, dbt, Looker/Sigma oder Amplitude)


• Fähigkeit zum Aufbau zuverlässiger Datenmodelle sowie Erfahrung mit BI-Tools wie Sigma, Tableau oder Power BI.


• Verständnis für Product Discovery und nutzerzentrierte Produktentwicklung sowie Erfahrung in der Zusammenarbeit mit cross-funktionalen Produktteams.


• Fähigkeit, Analysen in klare Insights zu übersetzen und Ergebnisse überzeugend an Stakeholder wie Product Manager (allgenders), Designer (allgenders) und User Researcher (allgenders) zu kommunizieren.


• Sehr gute Englischkenntnisse.

Was du idealerweise noch mitbringst

• Erfahrung in einem digitalen Produktumfeld.


• Erste Berührungspunkte mit der Entwicklung von Mess- und Reporting-Frameworks, einschließlich KPI-Definitionen, Event-Tracking-Konzepten und Experimentier-Setups.


• Kenntnisse in Python oder R.


• Gute Deutschkenntnisse.

Was dich erwartet

• Mitwirkung an der Umsetzung unserer Product-Analytics-Strategie und Unterstützung der Business-Insights-Vision über verschiedene Produktbereiche hinweg.


• Unterstützung von Product-Discovery-Streams durch datenbasierte Erkenntnisse und Empfehlungen.


• Weiterentwicklung von KPI-Frameworks, Analytics-Standards und Experimentiermethoden in Zusammenarbeit mit Senior Analyst:innen.


• Übersetzung von Nutzer- und Produktdaten in konkrete Handlungsempfehlungen in enger Zusammenarbeit mit Produkt-, UX-, Tech- und Research-Teams.


• Pflege von Reporting- und Monitoring-Lösungen, die dateninformierte Produktentscheidungen unterstützen.


• Klare und strukturierte Präsentation vonInsightsund Empfehlungen gegenüber Produkt-Stakeholdern.


• Beitrag zu einer starken Daten- und Experimentierkultur durch das Teilen von Best Practices und Learnings innerhalb des Teams und darüber hinaus.

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