О компании
Наш клиент — международная e-commerce компания — ищет E-commerce Data Analyst.
Чем предстоит заниматься?
Marketing & Growth Analytics:
— Анализировать эффективность каналов привлечения: CPA, CPC, SMM и других каналов.
— Рассчитывать CAC и оценивать экономическую эффективность маркетинговых инвестиций.
— Анализировать воронку: показы → переходы → регистрация → заказ → повторные заказы.
— Строить когортный анализ retention, repeat rate и LTV.
— Анализировать атрибуцию и качество данных маркетингового трекинга.
— Помогать отвечать на вопрос, сколько имеет смысл инвестировать в каждый канал продвижения.
— Анализировать рекламные кампании, сегменты пользователей.
— Участвовать в постановке и анализе A/B-тестов.
Assortment & Commercial Analytics:
— Анализировать продажи, конверсию и поведение пользователей на уровне категорий, брендов и SKU.
— Определять SKU и категории, которые стоит масштабировать, продвигать или выводить из ассортимента.
— Помогать категорийному менеджеру принимать решения о привлечении новых брендов и товаров.
— Анализировать внешний рынок, конкурентов, ассортимент и новые тренды.
— Создавать data-driven подход к поиску новых ассортиментных возможностей.
— Разрабатывать пайплайны для автоматического сбора и анализа информации о товарах и категориях из внешних источников.
— Работу с PostgreSQL и ClickHouse.
— Интеграцию данных из внутренних систем, API и внешних источников.
— Web scraping / data mining.
— Создание и поддержку ETL/ELT pipelines.
— Участие в проектировании DWH и аналитических витрин.
— Определение требований к сбору и хранению данных.
— Контроль качества данных.
— Выбор и внедрение BI-инструмента, например Metabase, Tableau или аналогичного.
— При необходимости — самостоятельно формулировать требования разработчикам к новому событию, таблице, источнику данных или изменению модели данных.
Требования:
— Опыт работы Data Analyst / Product Analyst / Marketing Analyst от 2–4 лет.
— Уверенный SQL: JOIN, GROUP BY, CTE, window functions, работа с большими таблицами, самостоятельное исследование структуры данных.
— Python для анализа данных и автоматизации: pandas, работа с API, обработка данных, создание ETL/data pipelines.
— Понимание основных e-commerce и продуктовых метрик: конверсии, воронка, retention, cohorts, repeat rate, CAC, LTV.
— Понимание принципов анализа digital маркетинга и трекинга событий.
— Способность самостоятельно получить данные, проверить их качество и провести анализ от постановки задачи до рекомендации бизнесу.
— Умение визуализировать результаты и объяснять выводы людям без технического бэкграунда.
— Английский язык на уровне, достаточном для работы с документацией, внешними сервисами и международными источниками данных.
Будет плюсом:
— Опыт в e-commerce / marketplace / retail.
— Опыт в аналитике перформанс маркетинга.
— Опыт web scraping и работы с внешними источниками данных.
— Опыт построения DWH / ETL.
— ClickHouse.
— Metabase / Tableau / Power BI / Looker.
— Базовое понимание статистики и A/B testing.
— Базовый опыт Machine Learning: прогнозирование, clustering, classification, recommendation/ranking models.
— Глубокий опыт ML не требуется: для нас значительно важнее сильная аналитика и умение правильно сформулировать бизнес-задачу.
Условия:
— График: 5/2.
— Заработная плата обсуждаемая.
