Задача Обнаруживать инсайты в данных, проверять продуктовые и маркетинговые гипотезы и формулировать рекомендации в человеческом языке, чтобы помогать продукту и маркетингу принимать решения. Основные задачи
Сквозная аналитика и системы отслеживания
Использовать GA4, AppsFlyer, Яндекс.Метрику как источники данных: понимать структуру событий, ограничения атрибуции, уметь доставать нужные срезы и проверять гипотезы.
Интеграция данных через API и автоматизация загрузки маркетинговых данных из внешних источников. Поддержка интеграций между источниками данных и BI-платформами.
Проверять корректность и консистентность данных по ключевым воронкам: искать аномалии, расхождения между источниками, помогать локализовывать причины (баг трекинга, бизнес-логика, проблема в BI).
Отчётность, метрики и автоматизация
Формулировать и поддерживать определения ключевых метрик (CAC, ROI, Retention, конверсии) совместно с BI-командой. Проверять метрики на корректность и делать ресерчи, когда цифры ведут себя подозрительно.
Использование SQL для извлечения и объединения данных.
Интерпретация результатов в виде понятных бизнес-выводов.
Аналитика воронок и performance-маркетинг
Анализ воронок привлечения, активации и удержания пользователей.
Поддержка аналитики performance-маркетинга (Google Ads, Meta, TikTok).
Базовое понимание CRM и lifecycle-аналитики.
A/B-тестирование и анализ
Совместно с продуктом и маркетингом формулировать гипотезы и дизайн A/B-тестов (метрики успеха, длительность, сегменты), анализировать результаты с учётом статистической значимости и формулировать рекомендации что делаем дальше.
Стратегия и развитие
Участие в обсуждении и выборе моделей атрибуции.
Помощь в оптимизации маркетингового бюджета.
Поиск новых аналитических подходов для повышения эффективности маркетинга.
Требования:
3+ года опыта в маркетинговой аналитике, предпочтительно в финтехе, e-commerce или digital.
Понимание маркетинговых воронок, атрибуции, performance-маркетинга и unit-экономики.
Опыт работы с ключевыми инструментами: GA4, SQL, Airflow.
Умение работать с большими массивами данных, строить и интерпретировать дашборды.
Умение превращать цифры в понятные инсайты и бизнес-рекомендации.
Будет плюсом:
Опыт работы с финтех-продуктами (кредиты, карты, микрофинансирование, кошельки и т.п.).
Знание Python для анализа данных.
Опыт работы с ClickHouse как основным хранилищем событий.
Понимание принципов DWH и пайплайнов (Airflow и аналоги) на уровне прочитать схему, понять, откуда берутся данные и где может ломаться .
Опыт работы с CRM-данными и lifecycle-аналитикой (триггерные кампании, ретеншен-кампании, сегментация базы).
Мы предлагаем:
Удаленную работу на full-time.
28 календарных дней оплачиваемый отпуск.
Оплачиваемые больничные и 5 days off в году.
Возможность влиять на развитие продукта, свободу в принятии решений.
Нетривиальные задачи и большие возможности для роста внутри компании.