Data аналитик

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.