АДВ

Модели продаж: строить и улучшать маркетинг-микс модели продаж брендов.

250 000 – 350 000 ₽

Задачи: — Лидирование подготовки коммерческих предложений для текущих (новый бренд / проект в портфеле) и новых клиентов; — Брифинг команд offline и digital подразделений; — Подготовка коммерческих предложений для текущих и новых клиентов в формате презентации совместно со стратегическим отделом; — Подготовка коммерческих предложений для текущих и новых клиентов в формате медиаплана, совместно с командами offline, digital, баинг подразделений; — Подготовка коммерческих предложений для новых клиентов в формате аудитов, совместно с командой digital; — Защита коммерческих предложений для текущих и новых клиентов в формате очных/заочных встреч; — Изучение тактических возможностей инструментария для формирования рекомендаций с целью оптимизации размещений под KPI для текущих клиентов: контекст, базы недвижимости, SEO, охватные размещения (OLV + Баннерная реклама), размещения на тематических площадках, геосервисы, спецпроекты, ООН, in-door, BTL, пресса, радио; — Формирование и внедрение регламентов для оптимизации работы клиентского сервиса с целью улучшения клиентского опыта; — Разработка внутренних рекламных продуктов агентства. Требования: — Умение пользоваться сервисами / софтами / кабинетами: Power point, Keynote, Excel, PowerBI, Яндекс Директ, ВК Реклама, Яндекс Бизнес, SimilarwebPRO, Mediascope (BrandPulse, Adex, CrossWeb), Admetrix, Adriver, Weborama; — Хорошее знание разнообразных digital-каналов; — Опыт работы в агентстве на позиции Account manager / Media Planner / Strategist; — Опыт подготовки тендерных предложений. Условия: — Full-time, график 5/2 с 10.00 до 19.00, гибридный формат работы; — Уютный офис в центре Москвы (м.Павелецкая), шаговая доступность от метро; — Официальное оформление по ТК РФ, "белая" заработная плата + соц. пакет (ДМС, льготный фитнес, внутреннее обучение); — Уровень заработной платы будет обсуждаться по итогам собеседования; — Работа в стабильной компании, крупнейшей в своем секторе; — Возможность прокачивать свои скиллы, получать новый опыт, знания и расти профессионально; — Молодой коллектив, демократичная атмосфера в команде и профессиональное руководство.

Зарплата не указана

О компании Points Health - это экосистема высокоточных маркетинговых решений для фармацевтических брендов. Компания работает с данными более чем 38 000 аптек по всей России и внедряет современные методы аналитики. Роль и задачи Ищут сильного лидера и эксперта, который будет ключевым звеном в трансформации больших и грязных фармацевтических данных в ценные бизнес-инсайты. Обязанности включают управление командами, выстраивание архитектуры данных, методологии очистки и анализа, создание прогностических моделей для повышения эффективности продаж и маркетинга. Ключевые обязанности: Управление и стратегия: — Разработка стратегии работы с данными для поддержки и развития продуктов "Stock Index" и "Мой Бонус". Работа с данными (Data Engineering): — Управление ETL-процессами: сбор, очистка, стандартизация и валидация больших массивов данных из различных источников. — Обеспечение высокого качества и надежности данных для аналитики. Анализ и моделирование: — Применение многомерных методов анализа данных: регрессионный, кластерный, факторный анализ. — Разработка прогностических и "what-if" моделей для прогнозирования продаж, оценки маркетинговых активностей и ценообразования. — Построение и валидация моделей для оптимизации товарного запаса и предотвращения дефектуры. Взаимодействие с бизнесом: — Трансформация сложных аналитических выводов в понятные бизнес-рекомендации для топ-менеджмента и клиентов. — Сотрудничество с продуктовыми командами для внедрения моделей в продукты Points Health. Ключевые требования Опыт: — От 3 лет в Data Science, управлении аналитикой или аналогичных ролях с опытом руководства проектами или командами. — Опыт в фармацевтической отрасли будет преимуществом. Образование: — Высшее образование (Магистр или PhD) в математике, статистике, эконометрике, компьютерных науках, Data Science или смежных дисциплинах. Технические навыки: — Экспертный уровень владения Python (pandas, scikit-learn, statsmodels, PyMC) и SQL. — Опыт с библиотеками машинного обучения и статистического моделирования. — Глубокое знание методов экстраполяции, агрегации, кластерного и факторного анализа, регрессионного анализа (включая байесовские подходы) и эконометрических методов. — Опыт построения прогностических моделей (временные ряды, XGBoost) и "what-if" сценариев. — Опыт работы с большими данными, их очисткой, трансформацией и интеграцией. — Умение создавать дашборды и отчеты в Power BI, Tableau или Qlik. Личные качества: — Сильное аналитическое и критическое мышление. — Управленческая зрелость, способность принимать решения в условиях неопределенности. — Отличные коммуникативные навыки и умение доносить сложные концепции до не-технических специалистов. — Проактивность, ориентация на результат и клиентоориентированность.

Зарплата не указана