Observatoire des métiers du numérique, de l’ingénierie, du conseil et de l’évènement
Présentation du métier
Contexte de travail
Conditions de travail
Compétences et niveaux attendus
Certifications
Proximité(s)/évolution(s) envisageables
Tendances nationales sur le métier
Pour en savoir plus

CHARGÉ D'ÉTUDES STATISTIQUES / CHARGÉE D'ÉTUDES STATISTIQUES

Famille : Réalisation de la prestation
Autres appellations en français
  • Chargé d'études statistiques
  • Chargé d'études marketing
  • Analyste marché
  • Consultant Marketing Panel
  • Chargé d'études Senior
Autres appellations en anglais
  • Research Executive
  • Market Analyst
  • Senior Analyst
  • Statistical Analyst

Présentation du métier

Le Chargé d'études statistiques participe à l'amélioration de la prise de décisions des clients en sélectionnant, adaptant et améliorant les outils statistiques mis en œuvre pour les accompagner.
Adapter les méthodes statistiques aux besoins de décisions :
Le Chargé d'études statistiques réalise les analyses adaptées à la problématique client, identifie les outils statistiques pertinents et les besoins de données nécessaires (type de données, périodicité…). Il fiabilise les résultats par plusieurs approches.

Exploiter les outils statistiques et logiciels métiers :
Il conçoit le format de collecte d'information adapté, sélectionne les outils statistiques, logiciels, et adapte le protocole de collecte et d'exploitation des données nécessaires. Il identifie les biais de données et d'analyse de manière à fournir la meilleure lecture des résultats au client.

Analyser les données et accompagner la prise de décision :
Il traite les données, contrôle leur cohérence et restitue les résultats sous forme de synthèses. Il participe, avec le Directeur d'études et le Chargé d'études, aux préconisations et à l'accompagnement de la décision client.

Contexte de travail

Expertise sectorielle :
Le niveau de connaissance d'un secteur ou d'un métier est déterminant dans la compréhension de la problématique, la conception et l'exploitation des outils par le Chargé d'études statistiques. Cela l'amène à se spécialiser successivement sur plusieurs secteurs.

Type d'études et de moyens statistiques :
Certaines études supposent un niveau de conception plus élevé sur une problématique ponctuelle. D'autres études (ex : panels) supposent des résultats récurrents fournis sur des outils stables. L'organisation de l'équipe d'étude y est différente.

Niveau d'orientation et de communication client :
Le niveau de contact avec le client et la complexité des questions confiées progressent avec l'expérience. Cela influe vers un niveau de Chargé d'études puis Chargé d'études senior.

Type de données :
Elles influent sur les techniques et outils statistiques utilisés. Les données massives font l'objet d'outils spécifiques, intégrés ou non aux logiciels métiers.
Type et taille d'entreprise :
Le Chargé d'études statistiques travaille fréquemment dans une société d'étude : il est une ressource centrale notamment lorsque le volume de traitement de données de l'étude est conséquent. Le besoin de maîtrise des techniques statistiques est donc élevé. Le niveau de communication client augmente progressivement dans les sociétés moyennes et grandes qui ont accès à des projets de plus grande taille. Dans un cabinet-conseil en management, les besoins de maîtrise des techniques statistiques restent élevés, mais le besoin de communication client est plus rapide. L'étude est plus souvent incluse dans un projet de transformation plus large, dans lequel l'étude est moins centrale. De ce fait, l'exercice du métier de chargé d'études va varier selon les missions et sera le plus souvent couplé à d'autres métiers selon les tailles de cabinets : Consultant en Management, Business/Data Analyst.

Type et taille de projet :
La taille de l'étude fera principalement varier la taille de l'équipe, l'organisation de l'équipe et de l'interface avec le client, ainsi que le niveau de spécialisation du chargé d'études.

Conditions de travail

Il varie en fonction du type d'étude, notamment lors des phases amont et aval de la production des données (conception et restitution étude).
Ils sont occasionnels chez le client, même lorsque le niveau de communication client est élevé. La visioconférence est fréquemment utilisée pour les restitutions intermédiaires.
Relations internes
  • Directeur d'études
  • Chef de projet
  • Directeur clientèle
  • Chef de groupe
  • Autres chargés d'études
  • Data Scientist
  • Business/Data Analyst

Relations externes
  • Chef de projet client
  • Contributeurs de l'étude
  • Fournisseur de données

Compétences et niveaux attendus en 4 niveaux cumulés

Macro compétences
Niveaux et compétences attendues
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu
Macro compétences :
Mettre en place et exploiter une étude
Niveaux et compétences attendues :
Niveau attendu : 3
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu :
Le chargé d'études traduit le questionnement client en besoin de données atteignables et restitue les résultats pour répondre à tout ou partie de son questionnement.
Macro compétences :
Collecter et exploiter les informations liées au projet
Niveaux et compétences attendues :
Niveau attendu : 3
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu :
Il anticipe le type de données et d'outils statistiques pertinents, en fonction du besoin de récurrence induit par la demande client.
Macro compétences :
Gérer la production de livrables
Niveaux et compétences attendues :
Niveau attendu : 2
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu :
Lors de la conception de la stratégie d'étude, il définit les outils statistiques et de questionnaires les mieux adaptés à la nature des données nécessaires.
Macro compétences :
Animer une démarche agile et innovante
Niveaux et compétences attendues :
Niveau attendu : 1
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu :
Il effectue des restitutions intermédiaires pour s'assurer de la pertinence des premiers résultats.
Macro compétences :
Communiquer efficacement
Niveaux et compétences attendues :
Niveau attendu : 3
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu :
Dans le cadre d'une restitution en DataViz, il présente les résultats sous forme visuelle et interactive.
Macro compétences :
Influencer et convaincre
Niveaux et compétences attendues :
Niveau attendu : 3
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu :
Il propose d'adapter un positionnement marketing d'un produit ou d'une gamme selon l'interprétation des résultats et les moyens à mettre en œuvre.
Macro compétences :
Intégrer des outils IA/Data Science
Niveaux et compétences attendues :
Niveau attendu : 1
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu :
Lorsque cela s'avère pertinent, il identifie les sources de données massives et de traitement susceptibles d'être utilisées pour tout ou partie de son besoin d'analyse ou de prédiction.
Macro compétences :
Gérer les logiciels métiers
Niveaux et compétences attendues :
Niveau attendu : 2
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu :
Après son lancement, il administre un questionnaire et les résultats au travers d'une solution dédiée aux études.
Macro compétences :
Utiliser les outils bureautiques
Niveaux et compétences attendues :
Niveau attendu : 3
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu :
Il articule les outils dédiés études (questionnaire, panels, DataViz par exemple) et les outils bureautiques (présentations Excel ou PowerPoint complexes) selon ceux qui sont le plus adaptés à la question et au contexte.
Macro compétences :
Gérer un projet
Niveaux et compétences attendues :
Niveau attendu : 1
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu :
Il partage l'avancement de ses indicateurs avec le Chef de Groupe ou le Directeur d'études pour contrôler la cohérence des moyens et résultats d'études.
Macro compétences :
Manager la connaissance
Niveaux et compétences attendues :
Niveau attendu : 2
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu :
Il organise les données pour les traduire en connaissances exploitables dans le cadre d'une décision.
Macro compétences :
Créer et maintenir une relation client favorable
Niveaux et compétences attendues :
Niveau attendu : 2
Exemple concret d'activité pour le niveau attendu :
Avant de produire les livrables, il réévalue le contexte de décision client pour finaliser la présentation de ses résultats.

Proximité(s)/évolution(s) envisageables
La proximité des métiers

Axes de mobilité professionnelle

Sens d'évolution
Sélection de secteur
Numérique
Numérique
Ingénierie
Ingénierie
Études & Conseil
Études & Conseil
Évènement
Évènement
Transverses
Transverses
Autre
Cliquer sur un secteur pour afficher uniquement les provenances et les évolutions depuis et vers ce secteur
Cliquer sur les flèches pour accéder à la comparaison des métiers.
Provenances possibles
Evolutions envisageables
Autres provenances Autres provenances
Provenances lointaines Provenances lointaines
Provenances moyennes Provenances moyennes
Proximité forte Proximité forte
Evolutions moyennes Evolutions moyennes
Evolutions lointaines Evolutions lointaines
Autres évolutions Autres évolutions
Chargé d'études statistiques
Enquêteur
Infographiste - Graphiste
Prospecteur d'emploi
Chef de groupe
Chargé d'études
Business - Data analyst
Consultant en management
Directeur d'études
Chargé de codification
Consultant senior en management
Data Scientist
Consultant en accompagnement collectif
Ces mobilités sont données à titre indicatif, sans valeur d’obligation pour les entreprises et les salariés qui doivent les adapter à leur situation particulière.

Tendances nationales sur le métier

299
offres d'emploi sur un an
Données au 30/12/2021
Source : Agrégation de sites d'offres d'emploi, redressement Kyu Lab à partir des données du ministère du Travail (cf. page Méthodologie) Les recrutements faits par les entreprises de la branche pour d’autres secteurs ne sont pas pris en compte
Date de MAJ : janv-22
Mise à jour semestrielle
+79.2%
offres d'emploi sur un an
Données au 30/12/2021
Source : Textkernel, agrégation de sites d'offres d'emploi, traitement Kyu à partir des données du ministère du Travail.
Date de MAJ : juil-22
Mise à jour semestrielle

Répartition des offres d'emploi sur le dernier semestre

Données au 30/12/2021
Source : Agrégation de sites d'offres d'emploi, redressement Kyu Lab à partir des données du ministère du Travail (cf. page Méthodologie) Les recrutements faits par les entreprises de la branche pour d’autres secteurs ne sont pas pris en compte
Date de MAJ : janv-22
Mise à jour semestrielle

Expérience requise au recrutement

0 à 2 ans : 293 / 2 à 5 ans : 2 / 5 à 10 ans : 3
Données au 30/12/2021
Source : Agrégation de sites d'offres d'emploi, redressement Kyu Lab à partir des données du ministère du Travail (cf. page Méthodologie) Les recrutements faits par les entreprises de la branche pour d’autres secteurs ne sont pas pris en compte
Date de MAJ : janv-22
Mise à jour semestrielle

Niveau de formation requis au recrutement

Non renseigné : 181 / Bac : 9 / Bac+2 : 31 / Bac+3/+4 : 21 / Bac+5 : 57
Données au 30/12/2021
Source : Agrégation de sites d'offres d'emploi, redressement Kyu Lab à partir des données du ministère du Travail (cf. page Méthodologie) Les recrutements faits par les entreprises de la branche pour d’autres secteurs ne sont pas pris en compte
Date de MAJ : janv-22
Mise à jour semestrielle

Types de contrats au recrutement

Contrat à durée indéterminée (CDI) : 236 / Stage/Jeune diplômé : 31 / Contrat à durée déterminée (CDD) : 20 / Alternance : 8 / Possibilité de CDI : 1 / Freelance : 1 / Remplacement/Intérim : 1 / Franchise : 1
Données au 30/12/2021
Source : Agrégation de sites d'offres d'emploi, redressement Kyu Lab à partir des données du ministère du Travail (cf. page Méthodologie) Les recrutements faits par les entreprises de la branche pour d’autres secteurs ne sont pas pris en compte
Date de MAJ : janv-22
Mise à jour semestrielle

Taille des entreprises qui recrutent

1-9 salariés : 66 / 10-49 salariés : 24 / 50-249 salariés : 17 / non renseigné : 25 / 250+ salariés : 167
Données au 30/12/2021
Source : Agrégation de sites d'offres d'emploi, redressement Kyu Lab à partir des données du ministère du Travail (cf. page Méthodologie) Les recrutements faits par les entreprises de la branche pour d’autres secteurs ne sont pas pris en compte
Date de MAJ : janv-22
Mise à jour semestrielle

Les compétences les plus demandées au recrutement

Management de projet : 188 / Management d'équipe : 185 / Analyse et synthèse : 184 / Management opérationnel : 140 / Logiciel administration SI : 138
Données au 30/12/2021
Source : Textkernel, agrégation de sites d'offres d'emploi, traitement Kyu à partir des données du ministère du Travail.
Date de MAJ : juil-22
Mise à jour semestrielle
OPIIEC :
25 Quai Panhard et Levassor
75013 Paris
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