Условия

• Занятость: полная
• Локация: РФ, г. Москва
• Гражданство: РФ и дружественные страны
• Рабочий график: МСК
• Формат: Гибрид

Позиция

• Роль: Data аналитик
• Уровень: Senior

Обязательно

• Опыт работы в CRM-аналитике от 2–3 лет в ритейле и/или e-commerce.
• Уверенное практическое владение Python для анализа данных, включая работу с pandas и обработку табличных данных.
• Продвинутое владение SQL.
• Опыт работы с системами веб- и мобильной аналитики: Яндекс Метрика, AppsFlyer, AppMetrica.
• Опыт работы с PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse.
• Опыт анализа CRM-коммуникаций, триггерных и промо-кампаний.
• Опыт оценки эффективности кампаний с использованием контрольных групп и сравнением показателей до, во время и после проведения кампании (pre / promo / post).
• Понимание принципов маркетинговой атрибуции и оценки вклада каналов/коммуникаций в конверсию и продажи.
• Хорошее знание математической статистики: понимание распределений данных, статистической значимости, доверительных интервалов; умение выбирать метрики и методы оценки с учётом свойств данных и бизнес-задачи.
• Понимание принципов анализа временных рядов.
• Практический опыт проведения и анализа результатов A/B-тестов.
• Высшее математическое или техническое образование.
• Умение интерпретировать результаты анализа и формулировать на их основе бизнес-выводы и рекомендации.
• Умение самостоятельно формулировать гипотезы и проверять их на данных.

Задачи

• Участие в полном цикле анализа триггерных кампаний, пилотов и A/B-тестов.
• Участие в настройке кампаний и пилотов в CRM-системе: определение логики исключений, формирование тестовых и контрольных групп, настройка A/B-тестов; контроль корректности работы кампаний.
• Определение и согласование методики оценки эффективности кампаний и пилотов.
• Анализ эффективности триггерных кампаний и пилотов:
• анализ воронки коммуникаций, включая доставляемость, просмотры/открытия, кликабельность и конверсию;
• анализ результатов A/B-тестов;
• сравнение тестовых и контрольных групп;
• оценка инкрементального эффекта кампаний;
• оценка влияния кампаний на продажи и маржу;
• анализ эффективности коммуникационных каналов и атрибуции результата; определение ключевых точек роста.
• Выбор и обоснование метрик и методов оценки в зависимости от бизнес-задачи и особенностей распределения данных.
• Формирование и проверка гипотез по изменению механик, кампаний, креативов и пилотов на основании результатов анализа.
• Проведение план-факт и ad-hoc анализа.
• Построение кратко- и среднесрочных прогнозов.
• Автоматизация отчетности по триггерным кампаниям и пилотам.
• Подготовка требований на доработку CRM-системы, необходимых для запуска пилотов и проведения A/B-тестов.