Задачи:
— анализ маркетинговой эффективности по каналам (Meta, Google и др.);
— работа с базовыми датасетами (spend, revenue, LTV, attribution);
— поддержка консистентности ключевых метрик (LTV, CAC, ROI) в отчётах;
— поддержка разработки и валидации расчётов LTV;
— анализ воронки (click → install → payment → retention);
— помощь в анализе A/B-тестов и интерпретации результатов;
— выявление проблем качества данных и совместная работа с data engineering по их устранению;
— подготовка отчётов и дашбордов для маркетинговых и продуктовых команд;
— тесная работа с маркетингом и data science для поддержки разработки и валидации прогнозов LTV.
Требования:
— сильные навыки SQL (BigQuery или аналог);
— уверенное понимание маркетинговых метрик (CAC, LTV, ROI/ROMI, payback);
— опыт работы с крупномасштабными датасетами (транзакционный и event-level уровни);
— опыт с BI-инструментами (Tableau);
— работа с атрибуционными данными и маркетинговыми источниками (Meta, Google Ads и др.);
— сильное аналитическое мышление и умение переводить данные в бизнес-инсайты;
— опыт анализа A/B-тестов.
Будет плюсом:
— опыт с подписочными продуктами;
— опыт с платёжными данными (Stripe, PayPal, refunds, chargebacks);
— навыки Python;
— знакомство с ML-моделями и data science;
— опыт с Amplitude и AppsFlyer.
Условия:
— неограниченные выходные вне офиса;
— компенсации за wellness, психолога, языковые курсы и коворкинг;
— медицинская страховка;
— 100% оплата больничных;
— тимбилдинги и оффсайты (Испания, Италия, Польша, Португалия и другие);
— мерч и подарки к праздникам.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
Автоотклики