Наша команда ищет ответы на фундаментальные вопросы роста. Как инвестировать в маркетинг, чтобы повысить долгосрочный ROI сегментов пользователей? Что улучшает ретеншен и как повысить метрику сферического роста в вакууме? Наша цель — полностью покрыть аналитикой маркетинговый бюджет. Мы ищем коллегу, который интересуется ML и эконометрикой.
Какие задачи вас ждут
Аналитические задачи
Вам предстоит разрабатывать и анализировать A/B-эксперименты для замера эффективности маркетинговых каналов. Обвешивать инструментами все платные каналы привлечения (перформанс, партнёрскую сеть, медиа- и офлайн-рекламу) для оценки размена канала.
Исследовательские задачи
Исследовать новые методы атрибуции заказов, в том числе с применением ML, внедрять их в текущие платные каналы привлечения. Исследовать инкрементальность каналов (в том числе до уровня кампаний), уровень каннибализации, ROI, искать способы сравнения ROI двух несравнимых каналов. Искать способы роста core-аудитории, увеличения возвращаемости на Маркет.
Анализ воронки и подготовка отчётности
Рассчитывать ценность действий пользователей на всех этапах воронки (клики, инсталлы, заказы) и ценность самих пользователей. Исследовать всю воронку привлечения в срезах креативов, товаров, категорий товаров, когорт и т. д. Анализировать данные с помощью SQL, Python или другого удобного вам инструмента. Выстраивать прозрачную отчётность по объёмам и эффективности.
Мы ждём, что вы