Liza Margueritte
Marketing Data Scientist
Data Science
Management
Gestion de projets
R
SQL
32 ans
Permis de conduire
Situation professionnelle
En poste
En recherche active
Présentation
Forte de mes expériences en analyse de données et ma proximité avec les équipes métier, j'aime faire parler la donnée au service du business
Je souhaite intégrer une équipe avec des projets transverses
Je souhaite intégrer une équipe avec des projets transverses
Expériences
Marketing Data Scientist
TotalEnergies Marketing France - Marketing Réseau - Département Capital Client
Depuis janvier 2020
- Collaboration étroite avec l’ensemble de l’équipe (pôles Digital, Fidélisation, Communication, Satisfaction Clients) dans l’analyse des données clients
- Encadrement d’alternants en Data Science
- Participation au comité opérationnel (DSI /Métier/Data/Juridique/Consultant/TMA)
- Refonte du programme de fidélité VL et pilotage des partenaires chargés de l’industrialisation des projets Data
- Machine Learning et Connaissance Client : Segmentation clients dans le but de proposer des offres personnalisées, association de produits, valeur client, saturation des stations-service
- Mise en place de la détection et du suivi de la fraude à la carte de fidélité en station par l’étude du multipassage en station (Python - Clustering)
- Suivi de la performance du programme de fidélité Club TotalEnergies (1.4M de clubistes actifs) : mise en place de KPIs et d’un reporting mensuel des données clés pour le comité de pilotage marketing (R Markdown)
- Mesure et analyse de la satisfaction clients : NLP sur les avis google et les enquêtes clubistes
- Mise en place de challenges commerciaux
- Etude de la refonte du programme de fidélité Truck (Python)
- Réalisation d’études Data adhoc
- Amélioration continue de la qualité des données
- Mise en place d’offres personnalisées
- Mise en place d'opérations nationales en station-service (opérations gants, opération de l'été, jeux digitaux)
- Ciblage de clients pour les campagnes marketing (SMS, email) interne et avec des partenaires (UberEats, Accor, Apple Wallet, Google Pay)
- Organisation de Team building pour l’équipe
Data Scientist
Teva Santé - Département Excellence opérationnelle
Septembre 2017
à janvier 2020
- Connaissance client et pilotage de la performance : analyse des gains et pertes potentiels de clients (arbre de décision), création de KPIs clients, scoring et ciblage clients en collaboration avec les équipes terrain, analyse d’utilisation et de performance des outils digitaux
- Refonte du référentiel produits / marché : de la création à l’intégration dans le datawarehouse
- Etudes géomarketing : sectorisation, cartographie produits, segmentation des IRIS
- Etudes transverses : lancements de produits, données clés du marché et environnement concurrentiel, mise en place de nouveaux outils
- Fourniture de données consolidées pour les équipes marketing
- Présentation des différents travaux réalisés lors de business review
Consultante Data Science
EY Analytics (anciennement Bluestone)
Octobre 2014
à août 2017
- Missions en régie chez plusieurs clients, dans différents domaines d’activité en totale autonomie avec des problématiques métiers telles que
- Consolidation de données provenant de différents datawarehouse et contrôle de cohérence
Amélioration de process internes chronophages et qualité de données
Création de KPIs et ciblage clients, data mining, reporting et mise en place de plans d’action
Création d’applications web suivant les besoins clients / Datavisualisation - Santé (Teva Santé)
- Accompagnement de la Transformation stratégique dans l’exploitation des données de la connaissance client
- Outil dynamique de négociation des investissements marketing pour la BU Pharma (R-Shiny)
- Accompagnement de la Transformation stratégique dans l’exploitation des données de la connaissance client
- Distribution (L’Oréal) - Implémentation de deux d’applications web (R-Shiny) pour des machines de tests capillaires
- Transports (Air France, Recherche Opérationnelle) - Implémentation d’un simulateur des règles du programme de fidélité (R-Shiny) en vue de sa refonte
- Energie (Enedis) - Appui pilotage SI au service Qualité Des Données
- Assurances (Generali) - Support transverse de l’équipe Connaissance Client
- Energie (EDF R&D) - Amélioration de la méthode de lissage des coefficients de profils de consommation d’électricité
Centres d'intérêt
Associatif
- Membre du BDE et de la Junior-Entreprise de l'ENSAI en 2012
Sport
- Badminton
- Pilates
Arts
- Cuisine
- Pâtisserie
- Tricot
Formations
Ingénieure en Statitstiques
Ensai - Rennes (35)
2011
à 2014
Filière Marketing quantitatif et revenue management
Classe préparatoire aux grandes écoles
Lycée Hoche - Versailles (78)
2009
à 2011
MPSI, MP
Baccalauréat Scientifique
Lycée Saint-François d’Assise - Montigny le Bretonneux (78)
2009
Spé Maths, Mention très bien
Conférences et évènements
2020 -
WiDS (Women in Data Science)
- Ambassadrice
Organisation d'un évènement digital régional
WiDS Paris-Saclay
L'initiative Women in Data Science (WiDS) a été créée dans le but d'inspirer et éduquer les data scientists dans le monde entier, et aider les femmes dans le domaine.
WiDS Paris-Saclay
L'initiative Women in Data Science (WiDS) a été créée dans le but d'inspirer et éduquer les data scientists dans le monde entier, et aider les femmes dans le domaine.
Compétences
Programmation et bases de données
-
R
Avancé
-
Python
Intermédiaire
-
SAS
Bon niveau
-
SQL
Avancé
-
Business Objects / BI.4
Intermédiaire
Data Science
- Data Mining
- Machine Learning
- Scoring
- Clustering / Segmentation / Typologie
- NLP
- Git
Visualisation de données
- R Shiny
- Markdown
- Cartes & Données
- MapInfo
- Power BI
- QlikSense
Savoir être
- Excellent relationnel
- Adaptabilité
- Autonomie
- Rigueur
- Efficacité
Langues
-
Anglais (Courant, TOEIC 940/990, Bright 4,3/5)
Avancé
-
Allemand (Niveau B2)
Bon niveau
- Italien (Notions)
Logiciels
- SalesForce Marketing Cloud
- Maxxing
- Gigya
