Working Student - Data Strategy & Analytics

Als Working Student im Bereich Data Strategy & Analytics bist du Teil des Strategy & Insights Departments der Red Bull Germany GmbH & Co. KG und bildest das analytische Rückgrat des Teams. Gemeinsam mit dem Data Strategy & Analytics Manager liegt dein Fokus darauf, interne und externe Datensätze zu strukturieren, zu bereinigen und effizient zu verknüpfen sowie wiederkehrende Prozesse und Reports zu automatisieren. Damit schaffst du eine konsistente, qualitativ hochwertige Datenbasis, auf der unser Außendienst Routen optimieren, Potenziale identifizieren und Maßnahmen im Markt besser steuern kann. In engem Austausch mit den Fachbereichen Execution Strategy & Insights, Commercial Strategy & Insights, Shopper Strategy & Insights und den relevanten Sales Teams machst du Daten im Alltag des Außendienstes konkret nutzbar und trägst so maßgeblich dazu bei, Vertriebsentscheidungen effizienter und wirkungsvoller zu gestalten.

Verantwortungsbereiche und Aufgaben, in denen etwas bewegt werden kann:

DATA QUALITY & MASTER DATA SUPPORT

Du wirkst aktiv an der Pflege und Qualitätssicherung von Stammdaten (z. B. Store-Adressen, Kundenhierarchien, Outlet-Strukturen) mit und trägst dazu bei, dass diese korrekt, aktuell und vollständig sind. Dazu gehören regelmäßige Plausibilitätschecks, Abgleiche mit Fachbereichen sowie die Dokumentation von Änderungen und Datenlogiken. Dadurch wirst du zu einer wichtigen Stütze für unseren Außendienst.

DATA MANAGEMENT & MODELLING

Du unterstützt bei der Strukturierung, Bereinigung und Integration großer Datenmengen (z. B. Outlet-, Sell-Out- und Execution-Daten) aus internen und externen Quellen. Gemeinsam mit dem Data Strategy & Analytics Manager baust du konsistente Datenmodelle auf und hilfst dabei, neue Datenquellen anzubinden und bestehende Datenflüsse effizienter zu gestalten.

PROCESS AUTOMATION & REPORTING SUPPORT

Du unterstützt beim Aufbau, der Pflege und Automatisierung von Reports und Dashboards (z. B. in Power BI oder Tableau) entlang der Data-to-Insights-Chain. Dabei hilfst du, manuelle Schritte zu minimieren, Automatisierungspotenziale zu identifizieren und wiederkehrende Analysen effizienter zu gestalten.

SALES DATA ANALYTICS & TERRITORY ENABLEMENT

Du unterstützt bei Analysen rund um Gebiets- und Outlet-Daten, erkennst Potenziale und Abdeckungsgrade, um die Effektivität und Effizienz des Außendienstes zu steigern. In Abstimmung mit dem Data Strategy & Analytics Manager, dem internationalen Headquarter und den Field Sales & Key Account Teams hilfst du sicherzustellen, dass relevante Kunden, Stores und Gebiete korrekt in den Sales-Tools hinterlegt sind.

Hier zählen Erfahrung und bisher erbrachte Leistungen Für die Rolle relevant:

• Du bist eingeschrieben an einer Universität oder Hochschule im Bereich Wirtschaftswissenschaften, Daten- und Informationswissenschaften oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
• Du hast bereits erste praktische Berührungspunkte mit Datenanalyse, Datenmanagement oder Programmierung (z. B. durch Praktika, Werkstudententätigkeiten, Projekte oder Uni-Kurse).
• Du bist sicher im Umgang mit Microsoft Excel und Powerpoint.
• Du hast idealerweise erste Erfahrungen mit Visualisierungstools (z. B. Power BI, Tableau) sowie Grundkenntnisse in Programmierung.
• Du bringst eine hohe Affinität zu Zahlen, großen Datenmengen und datengetriebenen Entscheidungsprozessen sowie das Interesse an Themen wie Master Data Management, Datenqualität und Automatisierung mit.
• Du bringst eine strukturierte, detailorientierte und lösungsorientierte Arbeitsweise mit - auch bei repetitiven Aufgaben behältst Du den Überblick und den Anspruch an Qualität.
• Dich zeichnet Kommunikationsstärke und Freude an der Zusammenarbeit mit internen Stakeholdern (z. B. Sales-, Insights- und HQ-Teams) aus.
• Du überzeugst durch Selbstständigkeit, Proaktivität und die Bereitschaft, Verantwortung für Teilprojekte zu übernehmen.
• …und zu guter Letzt: Teamfähigkeit, einen Sinn für Humor (wir lachen auch gerne mal über uns selbst) & viel Leidenschaft für die Marke Red Bull. 😊
  
  

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