Собирать и автоматизировать выгрузки из внешних маркетинговых источников: соцсети, email-рассылки, баннерная реклама, Яндекс.Метрика и Директ, CRM. Часть этих данных сейчас собирается руками - твоя задача сделать процесс регулярным и воспроизводимым;
Поддерживать и развивать дашборды по каналам привлечения в BI инструменте (Proteus, Superset): сколько лидов пришло, из какого источника, во сколько обошёлся лид, сколько дошло до подключения мерчанта;
Готовить и расширять триггерные выгрузки под маркетинговые коммуникации;
Определять, какой канал привёл мерчанта, если у клиента было несколько точек касания;
Считать экономику привлечения вместе с наставником - стоимость привлечения, окупаемость и LTV в разрезе каналов и сегментов мерчантов;
Анализировать поисковый и органический трафик;
Дорабатывать отчёты по воронкам продаж, добавлять новые разрезы, динамику выручки по стримам привлечения.
Ты точно справишься, если:
Твой опыт в аналитике до 2 лет — засчитываем стажировки, учебные и пет-проекты, курсы с практикой;
SQL на уверенном базовом уровне: JOIN, группировки, подзапросы; понимаешь, что такое оконные функции, даже если писал их немного;
Python для работы с данными на базовом уровне: pandas, умение собрать и почистить датасет;
Понимаешь базовые бизнес-метрики: конверсия, воронка, стоимость привлечения. Глубокое знание не нужно, требуется понимание для чего нужна та или иная метрика;
Ты проактивный и у тебя есть желание впитывать новые знания.