L'assistant ou assistante marketing (data & reporting) analyse et valorise les données marketing pour piloter les performances et optimiser les campagnes.
Cette fiche métier vise à offrir une vue d’ensemble complète sur le rôle, les missions, les compétences et les perspectives d’évolution du ou de la assistant(e) marketing spécialisé(e) en data et reporting.
1. Présentation du métier
1.1. Qu’est-ce qu’un(e) assistant(e) marketing (data & reporting) ?
Le ou la assistant(e) marketing (data & reporting) occupe un rôle hybride, à la croisée du marketing opérationnel et de l’analyse de données.
Il (elle) soutient la stratégie marketing en collectant, structurant et analysant les données issues des campagnes, des ventes ou du web, afin d’en tirer des enseignements exploitables pour l’entreprise.
Ce poste est essentiel dans les organisations qui souhaitent baser leurs décisions sur des données concrètes (“data-driven marketing”).
Le ou la professionnel(le) contribue à mesurer la performance des actions marketing, à optimiser les campagnes et à améliorer la connaissance client.
C’est un métier récent et en pleine évolution, à la frontière du marketing digital, de la business intelligence et du reporting.
1.2. Descriptif du poste
Sous la responsabilité du responsable marketing ou du chef de projet digital, l’assistant(e) marketing (data & reporting) est chargé(e) de centraliser les données marketing, de suivre les indicateurs de performance (KPI) et de présenter les résultats de manière claire et visuelle.
Il (elle) met à jour les bases de données clients, suit les performances des campagnes e-mailing, publicitaires ou social media, et participe à la production de tableaux de bord automatisés (Excel, Power BI, Google Data Studio…).
En parallèle, il (elle) prend part aux tâches plus classiques du marketing : préparation d’opérations promotionnelles, veille concurrentielle, gestion de contenus, coordination d’agences ou de prestataires.
Son rôle : donner au service marketing une vision chiffrée et actualisée de l’efficacité de ses actions.
1.3. Les principales missions du poste
Les principales missions du ou de la assistant(e) marketing (data & reporting) sont les suivantes :
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Suivi et analyse des performances marketing
Il (elle) collecte les données issues des campagnes (Google Ads, e-mailing, réseaux sociaux, CRM, site web) et produit des rapports de performance détaillés.
Les indicateurs observés : taux de clic, coût d’acquisition, conversion, trafic, engagement, etc.
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Création et automatisation des tableaux de bord
À l’aide d’outils comme Excel, Power BI ou Google Data Studio, il (elle) met en place des reportings dynamiques pour visualiser les résultats en temps réel et faciliter la prise de décision.
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Gestion et mise à jour des bases de données clients
Il (elle) veille à la qualité et à la fiabilité des données CRM, segmente les contacts et prépare des extractions pour les campagnes ciblées.
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Soutien aux actions marketing opérationnelles
Il (elle) participe à la création de campagnes, à la rédaction de contenus (newsletters, posts, supports commerciaux) et au suivi logistique des opérations.
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Veille concurrentielle et analyse du marché
Il (elle) observe les tendances, les performances des concurrents et les comportements des consommateurs afin d’alimenter la réflexion stratégique.
1.4. Type d’entreprise recrutant ce métier
Le poste d’assistant(e) marketing (data & reporting) est présent dans de nombreux environnements :
- PME et ETI : accompagnement du responsable marketing sur le suivi des campagnes et la mise en place d’outils de reporting.
- Grands groupes : intégration à une cellule data marketing ou business intelligence.
- Agences de communication et marketing digital : suivi de la performance des campagnes clients (SEA, CRM, emailing).
- Start-up : analyse des canaux d’acquisition, mesure de la croissance et suivi des KPI produits.
- Secteur public et institutions : suivi d’indicateurs d’audience et d’efficacité des campagnes de communication.
2. Compétences et formation
2.1. Compétences nécessaires
2.1.1. Compétences techniques
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Maîtrise des outils d’analyse et de reporting
Excel avancé, Power BI, Google Data Studio, ou Tableau sont indispensables pour suivre et visualiser les performances marketing.
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Connaissance des outils marketing et CRM
Il (elle) utilise des plateformes comme HubSpot, Mailchimp, Salesforce ou Google Analytics pour collecter et analyser les données.
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Notions en marketing digital
SEO, SEA, réseaux sociaux, campagnes d’e-mailing : comprendre le fonctionnement de ces canaux permet d’interpréter correctement les données.
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Culture data et statistiques
Savoir lire des indicateurs, comprendre les corrélations et détecter les anomalies dans les résultats.
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Aptitude à l’automatisation et à la visualisation des données
La maîtrise des formules, des macros ou des connexions entre outils (API, connecteurs Power BI) est un atout.
2.1.2. Qualités personnelles
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Rigueur et précision
Les analyses doivent être fiables et basées sur des données vérifiées.
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Curiosité et appétence pour les chiffres
Il (elle) aime comprendre le “pourquoi” derrière les résultats et identifier des leviers d’amélioration.
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Sens de la communication
Il (elle) sait présenter les données de façon claire et compréhensible pour tous les publics.
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Organisation et gestion du temps
Entre campagnes, reportings et réunions, il (elle) doit savoir hiérarchiser les priorités.
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Esprit d’équipe et adaptabilité
Il (elle) travaille en étroite collaboration avec les équipes marketing, commerciales, communication et IT.
2.2. Formation initiale et continue
2.2.1. Formation initiale
- BTS Communication ou Négociation & Digitalisation de la Relation Client (NDRC)
Apporte les bases du marketing et de la relation client.
- BUT Techniques de Commercialisation (TC)
Permet d’acquérir une vision globale du marketing et de l’analyse commerciale.
- Licence professionnelle Marketing Digital, Data ou Communication
Spécialise dans la mesure de performance et le pilotage data.
- Master en Marketing, Business Intelligence ou Data Marketing
Ouvre la voie vers des postes d’analyste marketing ou de chef(fe) de projet data.
2.2.2. Formation continue
- Formation Power BI : tableaux de bord marketing
Power BI – Transformez vos données en décisions (Niveau 1)
Les chiffres ne mentent pas. Apprenez à les comprendre. Power BI, c’est votre boussole dans un monde de données.
(5,00 / 5)
- Formation Excel avancé : automatisation du reporting
Excel Macros VBA - Automatisez et optimisez vos fichiers (Niveau 2)
Maîtrisez l’automatisation : développez vos compétences en macros et en VBA pour libérer tout le potentiel d’Excel
- Formation Google Analytics et Google Ads
- Formation Data marketing et CRM
- Certifications TOSA Excel / Power BI / Google Analytics
Excel : Intermédiaire à Perfectionnement
Dominez les formules avancées d’Excel et libérez tout le potentiel de vos données
Ces formations permettent d’actualiser ses compétences et de s’adapter à l’évolution rapide des outils marketing.
3. Avantages et inconvénients du métier
3.1. Les avantages
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Un métier au cœur de la stratégie marketing moderne
Il combine la créativité du marketing et la rigueur de la data.
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Une forte employabilité
Les entreprises recherchent des profils capables d’interpréter leurs données marketing.
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Des missions variées et formatrices
De la création de dashboards à la veille concurrentielle, le poste est enrichissant.
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Des perspectives d’évolution intéressantes
Vers des postes d’analyste marketing, data analyst marketing ou chef(fe) de projet CRM.
3.2. Les inconvénients
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Charge de travail variable
Les périodes de reporting ou de lancement de campagnes peuvent être intenses.
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Évolution constante des outils
La veille technologique est indispensable pour rester performant(e).
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Tâches parfois perçues comme répétitives
Le suivi des KPI et la mise à jour des données demandent régularité et précision.
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Pression liée aux résultats
Les analyses produites orientent les décisions : la fiabilité doit être irréprochable.
4. L’exercice de la profession
Le ou la assistant(e) marketing (data & reporting) travaille dans un environnement bureautique ou digital, souvent en collaboration directe avec le chef de projet marketing, le service commercial et le service data.
Il (elle) utilise quotidiennement des outils numériques : suites bureautiques, CRM, plateformes publicitaires, solutions d’analyse et outils collaboratifs (Teams, Notion, Slack).
Le télétravail est courant, notamment pour les activités de reporting et d’analyse.
Ce poste constitue une excellente porte d’entrée vers le marketing analytique, la business intelligence ou le CRM management.
5. FAQ : Questions les plus posées sur le métier
![FAQ FAQ]()
Q1 : Quelle différence entre un(e) assistant(e) marketing et un(e) Data analyst marketing ?
L’assistant(e) marketing (data & reporting) se concentre sur la collecte et la mise en forme des données marketing, tandis que le Data analyst réalise des analyses plus complexes et transverses.
Q2 : Ce poste est-il accessible après une reconversion ?
Oui, à condition de maîtriser les outils de bureautique et de reporting comme Excel et Power BI, et d’avoir une base en marketing digital.
Q3 : Quels outils sont utilisés au quotidien ?
Excel, Power BI, Google Data Studio, HubSpot, Mailchimp, Salesforce, Google Analytics et les réseaux sociaux (Meta, LinkedIn, TikTok Ads…).
Q4 : Quel salaire moyen pour un(e) assistant(e) marketing (data & reporting) ?
Entre 28 000 € et 36 000 € brut/an, selon le secteur, la taille de l’entreprise et les outils maîtrisés.
Q5 : Quelles évolutions de carrière ?
Vers des postes de chargé(e) de marketing digital, analyste marketing, data marketing manager ou chef(fe) de projet CRM.
6. Conclusion
Métier-passerelle entre le marketing et la data, l’assistant(e) marketing (data & reporting) est un acteur clé de la performance commerciale et digitale de l’entreprise.
Il (elle) combine esprit analytique, sens du détail et compréhension des leviers marketing.
C’est une fonction en pleine croissance, idéale pour les profils à la fois créatifs et rigoureux, souhaitant évoluer vers des postes d’analyse ou de pilotage marketing.
Un métier d’avenir au cœur des stratégies data-driven.