Задание: Статистический анализ. Разработка Части Системы Сквозной Аналитики (Дистанционная работа)
Цель:
Оценить эффективность и окупаемость отдельных маркетинговых кампаний в Facebook, учитывая не только первоначальное привлечение пользователей, но и их последующие действия, такие как продления подписок, апгрейды, скидки и возвраты.
Описание Задачи:
• Детальный Анализ Кампаний Facebook: Проанализировать данные по отдельным рекламным кампаниям в Facebook, оценив их влияние на привлечение пользователей и последующие финансовые показатели.
• Моделирование Окупаемости с Учетом Жизненного Цикла Клиента (CLV): Создать модель для оценки окупаемости инвестиций (ROI) от кампаний, учитывая не только первичное привлечение клиентов, но и их последующие действия (продления подписок, апгрейды, скидки, возвраты).
• Визуализация и Отчетность: Разработать отчет или дашборд, включающий анализ эффективности кампаний, с разбивкой по типам действий пользователей.
Требования к Исполнению:
• Подробный Анализ: Особое внимание к анализу взаимосвязи между кампаниями и действиями пользователей, включая продления подписок, апгрейды и отмены.
• Документация: Предоставление подробного описания аналитического процесса, выбранных методологий и обоснования результатов - для формирования базы знаний.
Ожидаемые Результаты:
• Комплексный аналитический отчет о влиянии кампаний в Facebook на привлечение и удержание пользователей, а также на финансовые результаты.
• Модель окупаемости инвестиций, учитывающая различные аспекты взаимодействия с клиентами после их первоначального привлечения.
• Дашборд или отчет с визуализацией ключевых метрик и инсайтов, выявленных в ходе анализа.
Возможно это очень перекликается с Вашим пунктом
2. Аналитика по продажам и интеграция рекламных кабинетов
Продолжительность: 6 недель (4 недели с учетом использования коннекторов)
Цель: Интеграция данных с рекламных платформ (Facebook, Google Ads и др.), анализ продаж, подписок и прогнозирование LTV за 12 месяцев.
Задачи:
Интеграция с рекламными платформами через API или коннекторы.
Разработка модели для анализа продаж и подписок.
Прогнозирование LTV на основе собранных данных.
Сокращение времени на интеграцию: Время на интеграцию каждого источника сокращается до 2 раз благодаря использованию коннекторов.
