Data Analyst Mode / Fashion (m/w/d)

Werden Sie Teil eines dynamischen Teams in der Modebranche als Data Analyst (m/w/d). In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Analyse komplexer Daten, die sich auf Ware, Sortimente und Abverkauf beziehen. Ihre Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen sind entscheidend für die Unterstützung der Einkaufs- und Merchandise-Planung. Zu Ihren täglichen Aufgaben gehört die Analyse von Abverkaufs-, Umsatz-, Bestands- und Margendaten, sowie die Erstellung und Weiterentwicklung von Reports, Dashboards und KPI-Analysen. Sie arbeiten eng mit dem Einkauf und strategischen Entscheidern zusammen, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen. Darüber hinaus identifizieren Sie Abweichungen zwischen Planung, Budget und tatsächlichem Wareneinsatz und analysieren die Kollektionsperformance nach verschiedenen Kriterien wie Warengruppen, Preislagen und Saisonalitäten. Ihre analytischen Fähigkeiten helfen Ihnen, Forecasting sowie Absatz- und Bedarfsplanung unter Berücksichtigung von Trends und Budgetvorgaben durchzuführen. Sie tragen zur Sicherstellung der Datenqualität und zur Weiterentwicklung analytischer Prozesse bei. Diese Position bietet Ihnen die Möglichkeit, in einem kreativen und dynamischen Umfeld zu arbeiten, in dem Ihre Ideen geschätzt werden und Sie zur Budgetoptimierung und Warensteuerung beitragen können.

Der ideale Kandidat bringt Erfahrung als Data Analyst oder Merchandise Planner & Allocator mit, vorzugsweise in der Mode-, Retail- oder Konsumgüterbranche. Sie sollten über sehr gute Warenkenntnisse im Modebereich verfügen, einschließlich Sortimentslogiken, Saisonalität und Warengruppen. Ein Verständnis für Einkaufsbudgets, Open-to-Buy und Warensteuerung ist ebenfalls wichtig. Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und ein hohes Zahlenverständnis sind unerlässlich. Der sichere Umgang mit Analyse-Tools wie Excel und SQL ist erforderlich, und Erfahrung mit ERP- oder Warenwirtschaftssystemen ist von Vorteil. Eine strukturierte, eigenständige und lösungsorientierte Arbeitsweise wird erwartet. Sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse sind erforderlich, um in dieser Position erfolgreich zu sein.