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Data Analyst Payment (m/w/d)

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EMP:Finance
Martinsried, Germany
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Descripción

Als Data Analyst Payment (m/w/d) bist du Teil unseres Acquiring Teams und sorgst dafür, dass datenbasierte Entscheidungen auf einer verlässlichen und transparenten Grundlage getroffen werden.

Du schaffst Klarheit in komplexen Zusammenhängen, machst Geschäftsentwicklungen messbar und unterstützt dabei, die wirtschaftliche Performance unseres Payment-Portfolios nachhaltig zu steigern.

In enger Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen entwickelst du ein tiefes Verständnis für unsere Kennzahlen und trägst dazu bei, Erkenntnisse in konkrete Handlungsempfehlungen zu übersetzen.

Requisitos

🚀 Dein Gestaltungsspielraum:Reporting & Dashboarding: Du entwickelst, pflegst und automatisierst Reports sowie Dashboards für relevante Payment-KPIs.Datenanalyse: Du analysierst und interpretierst Zahlungsdaten entlang der gesamten Payment Journey und leitest daraus Handlungsempfehlungen ab.Optimierungspotenziale: Du identifizierst Trends, Auffälligkeiten und Verbesserungsmöglichkeiten hinsichtlich Conversion, Kosten und Payment Performance.Pricing-Unterstützung: Du unterstützt bei Preis- und Kalkulationsmodellen im Acquiring-Umfeld und schaffst datenbasierte Entscheidungsgrundlagen.Stakeholder Management: Du arbeitest eng mit verschiedenen Fachbereichen zusammen und unterstützt diese mit fundierten Analysen.💫 Dein Know-How:Ausbildung: Du hast ein abgeschlossenes Studium der Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik, Statistik, BWL oder eines vergleichbaren Studiengangs.Berufserfahrung: Du bringst mindestens 2 bis 3 Jahre Erfahrung als Data Analyst, Business Analyst oder in einer vergleichbaren analytischen Rolle mit

Idealerweise konntest du bereits Erfahrung im Payment-, FinTech- oder E-Commerce-Umfeld sammeln.

Datenkompetenz: Du verfügst über sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Datenbanken, Data Warehouses und statistischen Analysen.

BI- & KI-Kenntnisse: Du hast Erfahrung mit BI-Tools wie Power BI sowie mit modernen KI-Tools zur Analyse und Aufbereitung von Daten.

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