Rendez-Vous ищет маркетингового аналитика, который возьмёт на себя аналитику трафика и свяжет в одну картину данные сайта и мобильного приложения.
Сразу о рамке, чтобы не тратить ваше время: это не позиция продуктового аналитика.
A/B-тесты и продуктовые воронки в работе будут, но они не в центре роли. В центре — сырые данные AppsFlyer и Яндекс Метрики, модели атрибуции, качество трафика и анализ и работа с фродом, а также инфраструктура, на которой всё это считается. Если ваш опыт — преимущественно эксперименты и продуктовые метрики приложения, а трекер атрибуции вы видели только со стороны интерфейса, мы, скорее всего, друг другу не подойдём.
Единую систему сквозной аналитики мы собираем практически с нуля. Вы будете не поддерживать готовое, а участвовать в проектировании — и отвечать за то, чтобы цифрам, по которым маркетинг распределяет бюджет, можно было доверять.
Чем предстоит заниматься
Сквозная аналитика и инфраструктура
- Проектировать и развивать единую систему сквозной аналитики, связывая веб-трафик, приложение, CRM и транзакционные базы.
- Работать с витринами данных, ETL-процессами и пайплайнами в Airflow; собирать и обрабатывать данные на SQL и Python.
- Проектировать таблицы для хранения и сводить данные из разрозненных источников, в том числе через API сторонних систем.
BI и отчётность
- Развивать BI-инструменты (Power BI, DataLens или аналоги), разрабатывать и поддерживать дашборды для performance-маркетинга.
- Автоматизировать регулярную отчётность и контролировать качество, полноту и консистентность данных на всех этапах пайплайна.
Атрибуция и качество трафика
- Настраивать, тестировать и развивать модели атрибуции, включая многоканальную и когортный LTV.
- Мониторить качество платного трафика: выявлять аномалии, клик-спам, ботов и фрод, проводить сверки с рекламными кабинетами и CPA-сетями.
- Оценивать эффективность рекламных каналов и давать маркетингу основания для перераспределения бюджета.
Мобильное приложение
- Работать с сырыми данными AppsFlyer: установки, реатрибуции, in-app события, удаления.
- Анализировать воронки внутри приложения, считать Retention, ARPU и конверсии по когортам.
- Формулировать требования к трекингу событий и проверять корректность их передачи.
Веб
- Исследовать поведение пользователей через сырые логи и отчёты Яндекс Метрики: источники, отказы, юзабилити, путь до покупки.
- Поддерживать единый стандарт UTM-разметки и нейминга событий.
Что для нас важно
Эти пункты мы проверяем в первую очередь. Если какого-то из них нет, дальше мы, к сожалению, не идём.
- Трекер мобильной атрибуции на уровне сырых данных. AppsFlyer — приоритет; рассмотрим AppMetrica или Adjust при готовности быстро перейти на AppsFlyer. Важно, что вы выгружали и считали raw data, а не только смотрели готовые отчёты.
- Яндекс Метрика глубже интерфейса — работа с сырыми логами или Logs API, а не только настройка целей.
- SQL (PostgreSQL или ClickHouse) и Python как ежедневные рабочие инструменты.
- Apache Airflow — вы писали DAG самостоятельно и поддерживали их в продакшене.
- Понимание маркетинговых метрик и механики трекинга: LTV, CAC, ROMI, CPL, Retention, ARPU; attribution, fraud, deep linking.
- Опыт работы с API сторонних систем и чтения технической документации.
Будет плюсом
- Опыт построения сквозной аналитики с нуля: связка веб + приложение + CRM + транзакционная база.
- Собственный опыт обнаружения фрода в платном трафике и того, что было сделано по итогам.
- Внедрение единого стандарта UTM-разметки и правил нейминга событий, написание ТЗ на разметку для разработки.
- dbt, витрины данных, регулярная сверка данных из независимых источников.
- E-commerce или ритейл в бэкграунде — у нас омниканальная история, офлайн и онлайн связаны.
- Опыт работы с GTM, server-side трекингом, Firebase.
УСЛОВИЯ:
