Wir, die HANDELSBLATT MEDIA GROUP, haben als führendes Medienhaus für Wirtschafts- und Finanzinformationen in Deutschland und Europa eine wichtige Mission:

,,Wir möchten Menschen befähigen, Wirtschaft zu verstehen". Dafür brauchen wir dich!

In unserem Headquarter in Düsseldorf arbeiten knapp 1000 Mitarbeiter:innen jeden Tag daran, die Verbreitung des wirtschaftlichen Sachverstands kraftvoll in die Tat umzusetzen.
Mit unseren starken Marken Handelsblatt und WirtschaftsWoche sowie einer Vielzahl führender Fachmedien, sorgen wir für tägliche Orientierung und Meinungsbildung in Wirtschaft und Politik - print, digital und live.

Für unser Data Science & Analytics Team am Standort Düsseldorf suchen wir baldmöglichst eine:n
Data Analyst (gn) - Engagement
Im Engagement Team arbeiten Produkt, Vertrieb, Marketing und Data daran, Kund:innen länger im bezahlten Abo zu halten und erfolgreich zurückzugewinnen. Als Data Analyst (gn) machst du sichtbar, was Abohaltbarkeit stärkt und welche Maßnahmen wirken.

Deine Aufgaben:

Du analysierst den Engagement-Lifecycle unserer Abonnent:innen - von Nutzung und Aktivierung bis zu Kündigung und Rückgewinnung
Du analysierst, welche Faktoren die Abohaltbarkeit beeinflussen, identifizierst relevante Muster und leitest daraus konkrete Ansatzpunkte für Kundenbindung und Rückgewinnung ab
Du baust gemeinsam mit Data Engineers und Data Scientists eine effiziente (Self-Service)-BI-Infrastruktur und erstellst Dashboards zur Steuerung des digitalen Abogeschäfts
Du begleitest den Release neuer Produkte, erweiterst das Tracking und unterstützt beim Aufsetzen, Durchführen und Auswerten von A/B-Tests.

Damit überzeugst du uns:

Du hast ein quantitatives Studium (z. B. Statistik, Mathematik, Wirtschaftsinformatik oder Data Science) oder eine vergleichbare Qualifikation sowie idealerweise Erfahrung in Datenanalyse, Customer Analytics, CRM, Subscription oder digitalen Medien
Du beherrschst SQL sicher und arbeitest routiniert mit Python oder R; Tableau-Kenntnisse sind ein Plus
Du hast Erfahrung mit statistischer Modellierung und idealerweise mit Survival-Methoden wie Kaplan-Meier und Cox-Proportional-Hazards-Modellen
Du interessierst dich für kausale Inferenz, z. B. Causal Impact, Uplift-Modelle oder Inkrementalitätsmessung, und willst daraus umsetzbare Entscheidungen ableite
Du arbeitest strukturiert, kommunizierst klar und hast Lust, gemeinsam mit Produkt, Vertrieb, Marketing, Data Scientists und Data Engineers das digitale Aboerlebnis von Handelsblatt und WirtschaftsWoche weiterzuentwickeln

WIR bieten dir ein großartiges Arbeitsumfeld:

FLEXIBILITÄT
Deine Arbeit passt sich deinen persönlichen Lebensumständen und der individuellen beruflichen Anforderung an. Nutze unsere Regelung mit 50% mobilem Arbeiten neben der gemeinsamen Zeit mit deinem Team in unserem modernen Office.

NEUE PERSPEKTIVEN
Du tauchst ein in ein vielfältiges Arbeitsumfeld mit einem großen Gestaltungsspielraum.
Bring deine Ideen bei uns ein.

DEINE ENTWICKLUNG
Trainiere deine Skills mit dem Angebot unserer ,,GROW Academy", regelmäßigen Impulsen und einem 24/7 Zugang zu unserer Learning Plattform.

BLEIB DIR TREU
Arbeite, wie du dich wohl fühlst. Du bist einmalig und genau das suchen wir.

DIE KLASSIKER- WIR BIETEN DIR:
Ein umfassendes Onboarding, 30 Tage Urlaub, bezuschusstes Firmenticket, Radleasing-Angebot, Fitnessstudio Kooperationen, Zuschüsse zur Altersvorsorge, rabattierte Buchbestellung, Firmenevents u.v.m.

Chancengleichheit und Vielfalt zu fördern ist uns ein wichtiges Anliegen. Wir ermutigen deshalb ausdrücklich motivierte Personen, die nicht zu 100% den genannten Kriterien entsprechen, sich trotzdem zu bewerben. Wir freuen uns über alle Bewerber: innen, unabhängig von Herkunft, Nationalität, Hautfarbe, Religion, Alter, Behinderung, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder sexueller Orientierung.

Bewerbungen von schwerbehinderten und ihnen gleichgestellten Menschen sind ausdrücklich erwünscht. Wir unterstützen sie im gesamten Auswahlprozess und fördern eine inklusive Arbeitswelt.

Du bist überzeugt? Bitte schick deine Online-Bewerbung an Isabelle Mathes.
Wir freuen uns, dich kennenzulernen.

Data Analyst (gn) - Engagement

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