Аналитик e-commerce

Навыки

• Рекламные кампании
• API (интеграции)
• Самостоятельность
• BI-инструменты
• Конверсия
• Продуктовое мышление
• Дашборды и витрины

Задачи

• Анализировать продажи и эффективность товаров на маркетплейсах (Ozon, Wildberries), выявляя точки роста и причины просадки
• Проводить глубокий анализ юнит-экономики товаров: рассчитывать маржинальность, себестоимость, прогнозировать спрос и оборачиваемость
• Формировать и проверять гипотезы по оптимизации ассортимента, ценообразования и рекламных кампаний
• Разрабатывать и поддерживать дашборды для мониторинга ключевых метрик (выкупы, возвраты, конверсия, стоимость логистики)
• Готовить отчеты и давать четкие, аргументированные бизнес-рекомендации для категорийных менеджеров и коммерческого отдела

Требования

• От 1 до 3 лет на позиции аналитика
• Обязателен подтвержденный опыт работы именно в e-commerce или с маркетплейсами
• Вы должны быть готовы продемонстрировать кейсы, где ваша аналитика напрямую повлияла на рост выручки или маржинальности
• Знание площадок и инструментов: Экспертное владение сервисами аналитики (MPStats и аналоги)
• Глубокое понимание внутренней механики кабинетов Ozon и Wildberries, а также ключевых метрик: выкупы, возвраты, конверсия, стоимость логистики, оборачиваемость
• Технические навыки: Продвинутый Excel / Google Таблицы: свободное владение сводными таблицами, ВПР SQL: уверенное написание сложных запросов, использование оконных функций ( OVER , PARTITION BY ) и различных типов соединений таблиц ( JOIN )
• Визуализация данных: опыт самостоятельной разработки дашбордов в Power BI, DataLens или аналогичных BI-системах
• Бизнес-мышление: Понимание юнит-экономики товара: умение считать маржинальность, анализировать себестоимость и строить прогнозы спроса
• Способность самостоятельно формулировать гипотезы на основе данных и переводить их в четкие бизнес-рекомендации
• Будет вашим преимуществом: Опыт работы с большим ассортиментом (от 100+ SKU), особенно в категории «Одежда»
• Навыки программирования на Python для обработки больших массивов данных и построения предиктивных моделей
• Опыт работы с другими площадками, такими как Lamoda и Яндекс Маркет
• Навыки работы с API маркетплейсов для автоматизации сбора данных

Условия

• Обучение работе с современными инструментами аналитики и международными закупками
• Поддержка и наставничество на всех этапах
• График 5/2 с 10:00 до 18:00 Комфортное рабочее место, офис в г
• Челябинск Официальное трудоустройство согласно ТК РФ

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.