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.