Marketing Analyst

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.