Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня, "белая" заработная плата (оклад + ежемесячная премия);
График работы 5/2 (сб, вс - выходные), с 8 до 17, либо с 9 до 18 часов, пятница короткий день на 1 час;
Офис БЦ «Орбита», ул. Нартова 6 корп 6, корпоративный трансфер от ст.м. Горьковская и пл. Комсомольская, корпоративный трансфер;
Развитая корпоративная культура.
Обязанности:
Сбор, консолидация и анализ данных из различных источников: личный кабинет Ozon Seller, Google Analytics, системы складского учета (1С, МойСклад), внутренние отчеты;
Расчет и анализ эффективности рекламных кампаний и промо-активностей на Ozon (ROI, ROAS);
Мониторинг и глубокий анализ товарной матрицы: выявление хитов и аутсайдеров, расчет оборачиваемости, анализ цен конкурентов;
Построение дашбордов и автоматизация отчетности для команды e-commerce;
Прогнозирование продаж и формирование планов по закупкам товара совместно с товарным аналитиком/менеджером;
Выявление проблемных зон бизнес-процессов на маркетплейсе и формирование предложений по их оптимизации на основе данных;
Анализ поведения клиентов и поиск точек роста для увеличения продаж и прибыльности.
Требования:
Опыт работы: От 2 лет на позиции data-аналитика, бизнес-аналитика или аналитика в e-commerce, обязательно с опытом анализа данных маркетплейсов (Ozon — ключевой приоритет, Wildberries и др. — преимущество);
Инструменты: Свободное владение SQL для написания запросов. Продвинутое владение Excel/Google Таблицы (сводные таблицы, сложные формулы, макросы);
Визуализация: Уверенное владение средствами визуализации данных: DataLens, Power BI, Tableau или аналогами;
Аналитическое мышление: Умение работать с большими массивами данных, структурировать информацию, видеть закономерности и формулировать выводы;
Предметная область: Глубокое понимание метрик e-commerce и бизнес-моделей маркетплейсов (FBS, FBO, их экономики);
Организация: Системный подход к работе, умение управлять несколькими потоками данных одновременно;
Опыт работы с системами бизнес-аналитики (BI-системы) будет Вашим преимуществом;
Знание основ Python (Pandas, NumPy) для анализа данных будет Вашим преимуществом;
Опыт настройки сбора данных через API маркетплейсов будет Вашим преимуществом;
Высшее образование техническое (математика, статистика, экономика, IT) будет Вашим преимуществом;
Опыт в категории БАДы, фармацевтика, товары для здоровья будет Вашим преимуществом.