Оценка нетривиальных каналов: Разработка и внедрение методологии оценки эффективности для Brand, PR, SMM, оффлайн/B2B-мероприятий и новых экспериментальных источников
Эксперименты и тестирование: Построение системы тестирования каналов, не подчиненных last-click атрибуции (гео-эксперименты, Synthetic Control, Causal Inference, Brand Lift и др.)
Прогнозирование и замеры: Оценка ожидаемого эффекта перед запуском кампаний и регулярный замер фактических результатов по их завершении
Работа с данными и ETL: Самостоятельная сборка и обработка данных из DWH (ClickHouse/Airflow), создание агрегатов, витрин и расчетных моделей
Бизнес-партнерство: Защита гипотез на цифрах, формирование рекомендаций по распределению бюджетов и развитие показателей эффективности маркетинговых направлений
Требования
Python: Уверенное владение (Pandas, NumPy, библиотеки для математической статистики и визуализации данных)
SQL: Высокий уровень (сложные запросы, оконные функции, CTE, оптимизация агрегатов)
ETL: Опыт построения ETL-процессов, написания и поддержки DAG'ов в Apache Airflow
Эксперименты: Опыт проектирования, проведения и оценки A/B-тестов или маркетинговых экспериментов
Аналитический бэкграунд: Понимание маркетинговых метрик (ROMI, CAC, LTV, Retention) и методов оценки продвижения
Структурированный подход к сложным задачам, способность выделить главное, проактивность и умение объяснять математические выводы языком бизнеса
Опыт работы с временными рядами (Time Series) и фундаментальное понимание ML (классификация, регрессия)
Будет плюсом
Опыт работы в сферах E-commerce, Ритейл, Fintech, Банках или Крупных IT-компаниях
Опыт в Brand Analytics / Media Analytics
Знание продвинутых методов атрибуции и оценки: цепи