Мы ищем Marketing Analyst чтобы усилить нашу команду Performance с помощью глубокой аналитики и надежной инфраструктуры данных. В этой роли вы будете выходить за рамки стандартной отчетности, чтобы выявлять возможности для роста, анализировать эффективность креативов и проактивно способствовать масштабированию привлечения пользователей.
Нам нужен технический эксперт с продвинутыми навыками SQL и Python, готовый управлять полным жизненным циклом данных — от создания витрин данных в dbt до оркестрации сложных рабочих процессов в Airflow. Вы будете играть ключевую роль в оптимизации нашей стратегии привлечения пользователей на iOS посредством анализа производительности на основе SKAN и юнит-экономики, превращая сырые данные в понятную экосистему действенных инсайтов.
[Обязанности]
- Поддержка команды Performance аналитикой: анализ когорт, юнит-экономика (CAC/LTV/ROAS), периоды окупаемости и обзоры эффективности кампаний и креативов.
- Глубокий анализ на уровне объявлений/креативов: выявление выгорания креативов, насыщения кампаний, изменений в структуре трафика и первопричин деградации метрик.
- Выявление возможностей для роста в привлечении пользователей, проактивное обнаружение возможностей для масштабирования и преобразование инсайтов в действенные рекомендации для команд UA/Growth.
- Разработка и поддержка витрин данных и слоев данных в dbt.
- Автоматизация рутинных задач для команд аналитики и UA.
- Настройка и поддержка автоматических обновлений и расчетов в Airflow (SLA, повторные попытки, бэкфиллы и оповещения).
[Требования]
- Не менее 3 лет опыта работы в качестве Data Analyst, из которых минимум 1 год сфокусирован на маркетинговой аналитике.
- Глубокое понимание мобильного UA: воронки, когортный подход, атрибуция, управление креативами и бюджетом, а также интерпретация динамики метрик.
- Глубокие знания привлечения пользователей на iOS, включая структуру трафика, модели атрибуции и оптимизацию на основе SKAN.
- Продвинутое владение SQL (предпочтительно ClickHouse или другой аналитический DWH) и способность строить эффективные модели данных.
