Маркетинговый аналитик

Навыки

• A/B-тесты
• Agile
• Airflow
• Атрибуция
• CAC / CPA / CPL
• CJM / JTBD
• Когортный анализ

О компании и продукте

• Мы ищем сильного аналитика данных, который будет отвечать за цифровую эффективность маркетинга. В фокусе — работа с большими объемами данных, построение сложных воронок и атрибуция. Вы станете мостом между маркетингом, продуктом и данными: минимальная работа с опросами, максимальная — с автоматизированными инсайтами из CRM, веб-аналитики и рекламных кабинетов. При отклике в резюме или в сопроводительном письме кратко опишите ваш опыт работы с одним из ключевых направлений: эконометрика (MMM), построение сквозной аналитики или разработка сложных дашбордов для маркетинга. Будет плюсом, если вы пришлете ссылку на портфолио или примеры визуализаций.

Задачи

• сбор и структурирование данных: очистка и подготовка данных из множества источников
• Интеграция UTM-меток, офлайн-данных и событий для построения end-to-end (сквозной) аналитики
• построение дашбордов и воронок: разработка и поддержка интерактивных дашбордов
• Ключевая задача — визуализация воронок продаж, анализ LTV, CAC, ROI с возможностью drill-down по любым сегментам пользователей
• эконометрика и продвинутый анализ: применение маркетинг-микс моделей (MMM), регрессионный анализ для оценки влияния каналов на результат, прогнозирование оттока клиентов и удержания
• атрибуция и A/B-тесты: углубленный анализ сквозной аналитики

Требования

• высшее образование в математике, экономике, статистике или IT
• опыт работы от 3-х лет в аналитике данных, обязательно с фокусом на маркетинг или продукт
• стек технологий: Python или R для эконометрического моделирования и обработки данных
• SQL уверенное владение для написания сложных запросов к базам данных
• Tableau / Power BI — для создания дашбордов
• знание метрик и методологий: глубокое понимание ROAS, ROMI, LTV, CAC, конверсионных воронок, когортного анализа и метрик customer journey
• опыт работы с моделями атрибуции и сквозной аналитикой, понимание принципов интеграции данных из разных источников
• опыт автоматизации процессов отчетности и пайплайнов данных (Airflow, dbt), владение методами машинного обучения для прогнозирования, опыт работы в Agile-командах банков или крупных digital-продуктов, опыт внедрения систем сквозной аналитики с нуля или миграции между платформами (будет преимуществом)

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.