Mobile analyst

Dropp.Market — это торговая площадка люксовой моды, стремящаяся стать ведущей платформой на рынке СНГ.

Мы агрегируем данные более 300 бутиков по всему миру и используем собственные алгоритмы машинного обучения для нормализации и дедупликации данных о товарах, позволяя пользователям находить лучшие предложения в режиме реального времени и совершать покупки по самым выгодным ценам.

Наш каталог включает в себя данные по 400 000 товарам таких площадок как Farfetch, StockX, Mr.Porter, Mytheresa и др.

Наша цель - выстроить достоверную и эффективную систему аналитики для оценки рекламных кампаний нашего iOS e-commerce приложения, поэтому мы в поисках специалиста с глубокой экспертизой в мобильной аналитике для построения и валидации системы performance-маркетинга на iOS.

Обязанности:

• Разработка, внедрение и поддержка методологии оценки эффективности рекламных кампаний для iOS (SKAdNetwork);

• Конфигурация и управление данными в платформах атрибуции (в частности, Adjust) для точного сбора и интерпретации данных от MMP;

• Глубокая работа с данными SKAN 4+ (мультипостбэки, конверсионные значения, крипто-графики) для извлечения максимально возможных insights;

• Моделирование и экстраполяция данных на основе ATT Opt-in когорты для оценки полного воронкообразного поведения пользователей;

• Валидация данных от MMP путем сопоставления с First-Party серверными событиями (чейнжеры, платежи) как с источником достоверных данных (ground truth);

• Расчет и применение корректирующих коэффициентов для нивелирования перекосов в данных, вызванных ограничениями приватности;

• Тесная работа с маркетинговой и продуктовой командами для формирования гипотез, планирования бюджета и оценки ROMI.

Требования:

• У вас есть проверенные практики оценки эффективности рекламных кампаний (CPO, ROAS, LTV) в условиях ограниченных и зашумленных данных SKAN;

• Практический опыт работы с Adjust (или аналогичными MMP: AppsFlyer, Branch) по части настройки и верификации данных;

• Понимание, как First-Party серверные события (например, подтвержденные платежи из вашего бэкенда) используются как "источник истины" для проверки и калибровки данных от MMP;

• Опыт моделирования полной картины производительности на основе ограниченных данных (например, с использованием ATT Opt-in когорты для экстраполяции на всех пользователей);

• Умение разрабатывать и применять корректирующие коэффициенты для конверсионных воронок и стоимостных показателей;

• Четкое понимание специфики iOS e-commerce и ключевых метрик (Purchase ROAS, повторные покупки, LTV).

Условия:

• Удаленный формат работы;
• Проектная занятость, которую можно совмещать с основной работой;
• Обсуждаемая зп.