Задачи:
— Разработать CRM-стратегию для ключевых сегментов B2B- и B2C-аудитории.
— Провести аудит текущих коммуникаций, данных, сегментов и клиентских сценариев.
— Спроектировать триггерный онбординг и автоматические цепочки на разных этапах жизненного цикла.
— Помогать B2B-клиентам осваивать возможности продукта, повышать adoption функций и находить новые сценарии использования YCLIENTS.
— Развивать омниканальные коммуникации в email, Telegram, MAX, web- и mobile-интерфейсах.
— Сегментировать аудиторию и подбирать для каждого сегмента релевантные сообщения, офферы, каналы и частоту контактов.
— Формировать коммуникационную политику: приоритеты, контактные правила, частотные ограничения и логику пересечения кампаний.
— Вместе с аналитиками оценивать влияние коммуникаций на activation, adoption, conversion, retention, churn и LTV.
— Быстро запускать пилоты, проверять гипотезы и масштабировать работающие сценарии.
— Совместно с продуктом, аналитикой и разработкой улучшать данные, события и инструменты, необходимые для персонализированных коммуникаций.
Требования:
— Опыт в CRM-, lifecycle- или retention-маркетинге от трёх лет.
— Практический опыт работы с B2B SaaS, подписочными продуктами, trial-воронками или PLG/self-service-моделями.
— Уверенное владение CRM- или marketing automation-платформами: Mindbox, Customer.io, Braze, Carrot quest, Encharge или аналогами.
— Умение самостоятельно проектировать сегменты, триггеры, сценарии и логику автоматических цепочек.
— Понимание продуктовых метрик: Activation Rate, Trial-to-Paid, Adoption, Retention, Churn, ARPU и LTV.
— Опыт работы с Amplitude, Mixpanel, PostHog или другими системами продуктовой аналитики.
— Понимание событийной модели данных: events, properties, user profiles, cohorts.
— Умение оценивать влияние коммуникаций на продуктовое поведение и бизнес-результат.
— Умение писать коротко, понятно и без корпоративного канцелярита.
— Умение работать с дизайнером: формулировать идею, ставить задачу и оценивать, насколько креатив решает бизнес-задачу.
— Готовность быстро прототипировать, проверять гипотезы и принимать решения на основании данных.
— Опыт настройки Telegram-ботов, WhatsApp Business API и других мессенджерных каналов будет преимуществом.
Условия:
— Прозрачная и конкурентная зарплата, трудоустройство по ТК РФ.
— Гибридный график работы.
— Техника для работы.
— ДМС после испытательного срока.
— Поддержка в трудных ситуациях.
— Корпоративные скидки BestBenefits.
— Отсутствие дресс-кода и иерархий, доверительная атмосфера в команде.
ASOS.com — британский онлайн‑ритейлер модной одежды, обуви, аксессуаров и косметики. В компании работают русскоговорящие ребята.
Технологии и инструменты: SQL, Databricks, Spark, DBT, Python, Mixpanel, Adobe и другие.
Компания основана фаундерами Nick Robertson, Andrew Regan, Quentin Griffiths, Deborah Thorpe.
Размер команды: 1k-5k человек. Инвестиции: £587.5M.
Обязанности: Тестировать онбординг-воронки end-to-end, проходить воронку как пользователь от первого шага до постпеймент-экрана. Тестировать веб-приложение и iOS-приложение: функциональность, пользовательские сценарии, стабильность работы продукта.
Удалённоmiddle
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Развитие web и mobile платформ Dropp.Market как единого продукта;
— Приоритизация продуктового бэклога на основе бизнес-целей и пользовательских данных;
— Анализ продуктовых метрик (конверсия, retention, LTV, CAC и др.) и генерация гипотез по их улучшению;
— Подготовка и проведение A/B тестов;
— Работа с багами и техническим долгом — обеспечение стабильности продукта;
— Повышение эффективности продуктовой команды, выстраивание рабочих процессов.
Требования:
— Опыт работы от 3 лет на позиции Product Manager или Platform Lead;
— Обязательный опыт в e-commerce проектах (маркетплейсы, интернет-магазины, fashion или смежные ниши);
— Уверенные навыки SQL, аналитических платформ (Amplitude, Mixpanel, GA4 и др.);
— Понимание продуктовых метрик и влияние конкретных решений на них;
— Опыт запуска web или mobile продуктов с нуля или масштабирования действующих;
— Навыки написания технических заданий, спецификаций, user stories;
— Опыт управления roadmap, спринтами, взаимодействием с кросс-функциональной командой;
— Ответственность за конечный результат, а не за отдельную функцию.
Будет плюсом:
— Опыт в luxury или fashion сегменте;
— Знание особенностей товарных фидов, систем рекомендаций, SEO;
— Участие в стартапах или быстрорастущих продуктах.
Условия:
— Удалённый формат и гибкий график;
— Работа в быстроразвивающемся продукте с международными амбициями;
— Минимум бюрократии, максимум влияния на результат;
— Прямое взаимодействие с основателями;
— Конкурентная зарплата + бонусы по результатам.
Задачи:
— Настройка корректного трекинга событий: пиксели, метрики, UTM‑метки, пользовательские действия
— Построение воронок: регистрация, авторизация, покупка, переходы, отвалы
— Создание отчетности по конверсиям: по страницам, по каналам, по кампаниям
— Анализ пути пользователя: источник > покупка > повторное действие
— Отчетность по рекламным кампаниям: эффективность каждого креатива, источника, кампании
— Настройка алертов по аномалиям в конверсиях и событиях
— Регулярные исследования поведения пользователей: отвалы, конверсии, влияние изменений
— Подготовка рекомендаций: что улучшить в UX, что влияет на конверсии, где узкие места
— Коммуникация с маркетингом, продуктом, разработкой – единый трекинг требует синхронизации
Требования:
— Опыт веб‑аналитики: настройка событий, пикселей, трекинга, UTM‑меток, атрибуции
— Опыт построения воронок: регистрация, авторизация, покупка, переходы между страницами, отвала пользователей
— Опыт работы с системами веб‑аналитики: Яндекс Метрика, Google Analytics, Amplitude, AppMetrica, GTM
— Уверенная работа с SQL (ClickHouse / PostgreSQL / BigQuery) – построение воронок, когорт, путей
— Опыт построения витрин и дашбордов (Power BI / Superset / Datalens)
— Понимание принципов корректного сбора данных: единые события, единые названия, единая легенда метрик
— Опыт анализа рекламных кампаний: post‑click конверсии, эффективность источников, путь пользователя
— Понимание продуктовых метрик: MAU/WAU/DAU, конверсии, ретеншен, LTV, CPA, ROMI
— Опыт A/B‑тестирования: постановка, анализ, интерпретация результатов
— Системность и структурность – умение выстраивать единый трекинг и единые правила
Будет плюсом:
— Опыт работы с API рекламных систем (Яндекс.Директ, VK Ads, Google Ads)
— Опыт в e‑commerce, маркетплейсах, медийных проектах
— Опыт построения сквозной аналитики и конструкторов воронок
— Навыки Data Science и опыт работы с Amplitude / Mixpanel / AppMetrica
— Опыт работы с большим трафиком и сложными пользовательскими путями
Условия:
— Официальное оформление по ТК РФ с первого рабочего дня
— График работы: понедельник-пятница, 10:00 — 19:00, формат работы готовы обсуждать индивидуально
— Сильную среду для роста - поддерживаем развитие, формируем доступ к актуальной профессиональной экспертизе
— Заботу о здоровье - ДМС
— Корпоративную скидку на продукцию компании
— Офис - современный и комфортный офис в районе м. Преображенская площадь(БЦ Прео 8, Преображенская пл., 8)
— Корпоративы (выездные и в офисе), лиги игр, различные клубы по интересам
— Команду, с которой можно реализовывать по-настоящему масштабные задачи
You'll analyze paid and organic acquisition, investigate website funnel drop-offs, improve attribution, build dashboards, and run experiments with our cross-functional Demand and Supply group. - 2+ years in marketing data analytics.
• Полностью отвечать за paid social трафик: Meta* как основной канал, развитие Reddit и запуск TikTok с нуля. • Распределять месячный бюджет между играми, продуктами, гео и каналами.
Задачи:
— масштабировать A/B-тестирование: гипотезы, дизайн, приоритизация, запуск и анализ экспериментов
— рассчитывать метрики, sample size и длительность тестов, контролировать рандомизацию и статистическую корректность
— настраивать и мониторить эксперименты, проводить QA и взаимодействовать с продуктом, разработкой и QA
— анализировать результаты и сегменты, применять sequential testing, переводить выводы на бизнес-язык
— развивать data pipelines, ETL/ELT и единый слой метрик для экспериментов
— контролировать качество данных и оценивать их влияние на бизнес-метрики и статистическую достоверность
— проводить sensitivity analysis и оптимизировать сбор данных без потери качества результатов
— разрабатывать self-service инструменты для запуска и анализа экспериментов
— автоматизировать аналитику с помощью LLM: SQL, отчёты, первичный анализ результатов
— развивать документацию, стандарты и best practices по experimentation
Требования:
— от 2 лет опыта в A/B-тестировании — полный цикл от гипотезы до интерпретации результатов
— практический опыт масштабирования experimentation-программ
— хорошее понимание p-value, доверительных интервалов, статистической мощности, sample size
— опыт работы с ratio-метриками: AOV, ARPPU, conversion rate и др.
— знание методов анализа ratio-метрик: линеаризация, bootstrap
— понимание рисков peeking и multiple testing, знание sequential testing
— продвинутый SQL: оконные функции, сложные JOIN, агрегации на больших объёмах данных
— Python для анализа данных и автоматизации: pandas, numpy, scipy / statsmodels
— понимание архитектуры ETL/ELT и data pipelines, принципов построения витрин и контроля качества данных
— опыт оценки влияния объёма и качества данных на бизнес-метрики и статистическую достоверность экспериментов
— опыт применения sensitivity analysis для оценки ценности отдельных сессий и событий
— опыт работы с платформами экспериментов: Optimizely, SiteSpect или внутренними решениями
— опыт работы с product analytics: GA4, Amplitude, Mixpanel
— понимание архитектуры сбора и обработки экспериментальных данных
Будет плюсом:
— опыт автоматизации аналитических задач с помощью LLM и AI-агентов (генерация SQL, первичный разбор результатов)
— навыки разработки self-service инструментов для продуктовых команд
— опыт создания internal experimentation platform: хранение метаданных, расчёт метрик, логика сегментации
— знание особенностей mobile app testing и ограничений in-app экспериментов
— опыт работы с персонализацией: Dynamic Yield, Nosto
О компании:
Scentbird — цифровой сервис подписки и маркетплейс ароматов, помогающий людям открывать и исследовать ароматы за пределами обычного.
Задачи:
- Анализировать performance marketing по маркетинговым каналам
- Отвечать за анализ CAC, LTV, ROI и помогать оптимизировать эффективность маркетинга
- Строить и поддерживать модели атрибуции, поддерживать тестирование инкрементальности
- Проектировать и анализировать A/B тесты по креативам, лендингам и воронкам
- Оценивать эффективность email, SMS, push-уведомлений и других CRM-каналов
Требования:
- Опыт 3+ года в маркетинге, продуктовой или дата-аналитике
- Уверенные навыки SQL и Python, опыт работы с большими данными
- Опыт работы с digital-аналитикой (GA4, Mixpanel, Amplitude, Looker)
- Глубокое понимание метрик performance marketing (CAC, LTV, ROAS, Attribution)
- Практический опыт A/B тестирования и проектирования экспериментов
- Опыт работы с event tracking и Google Tag Manager
- Знания инкрементального тестирования, MMM или причинно-следственного анализа
- Опыт анализа CRM или lifecycle маркетинговых кампаний
- Английский язык на уровне Upper-intermediate и выше
Условия:
- Конкурентная компенсация и бонусы
- Полностью удалённая работа
- Оплачиваемый отпуск
- Быстрорастущая продуктовая компания с сильной аналитической культурой
Задачи:
— Строить и развивать аналитическое хранилище компании на базе BigQuery.
— Настраивать конвейеры данных из продуктовых и маркетинговых источников (AppsFlyer, Adjust, RevenueCat, Amplitude, Mixpanel, Facebook Ads и др.).
— Формировать данные в удобный для аналитиков и продуктовых менеджеров вид.
— Документировать модель данных.
— Внедрять лучшие практики работы с хранилищем: слоистая архитектура (raw / staging / marts), соглашения по наименованиям, версионирование, тесты качества данных.
— Взаимодействовать с продуктом, маркетингом и аналитикой для понимания бизнес-требований и трансформации их в структуру данных.
Требования:
— Опыт работы в data engineering от 2 лет или сильная аналитическая роль с реальным инженерным компонентом (уровень solid junior / light middle).
— Уверенное владение Python для написания ETL/ELT скриптов, работы с API и автоматизации конвейеров.
— Опыт работы с GCP (BigQuery, Cloud Functions, Cloud Storage).
— Уверенный уровень SQL: оконные функции, CTE, оптимизация запросов.
— Понимание принципов аналитических хранилищ: слоистая архитектура, нормализация/денормализация, идемпотентность конвейеров, инкрементальные загрузки.
— Опыт интеграции данных из внешних источников через API или готовые коннекторы.
— Сильные коммуникативные навыки для общения с нетехническими стейкхолдерами, умение задавать уточняющие вопросы и объяснять технические ограничения простым языком.
— Опыт работы с Git: ветвление, код-ревью.
Желательно:
— Опыт с типичными источниками подписочного/мобильного стека: AppsFlyer, Adjust, Adapty, Amplitude, Mixpanel.
— Понимание специфики мобильной атрибуции: SKAdNetwork, постбеки, детерминистическая и вероятностная атрибуция.
— Опыт работы с BI-инструментами (Looker Studio, Metabase, Tableau, Power BI) на уровне настройки источника и построения дашбордов.
— Знания Terraform / IaC для ресурсов GCP.
— Опыт с CDC / стримингом (Pub/Sub, Dataflow) — плюс, но не критично.
Условия:
— Гибридный формат работы: 2 дня в офисе в Варшаве, 3 дня удаленно.
— Обеды оплачиваются в офисные дни.
— Возможность участвовать в командных мероприятиях.
— Гибкий график с фокусом на результат.
— Работа в молодой команде с энергией стартапа, без бюрократии и микроменеджмента.