Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
Вам предстоит:
Аналитика платного трафика в мобильные приложения (Wibes, Wildberries):
Ежедневный мониторинг и глубокий анализ эффективности платных каналов привлечения (контекст, таргетированная реклама, CPA-сети и т.д.).
Построение и поддержание дашбордов в Wibes и аналитических инструментах Wildberries.
Анализ ключевых метрик: установки (Installs), первые покупки, ROI, LTV, ROAS.
Выявление причин изменения показателей и формирование рекомендаций для оптимизации рекламных кампаний.
Настройка и контроль фрода (правила внутри AppsFlyer Protect 360)
Построение когортного анализа.
Аналитика стоимости привлечения новых клиентов (CAC):
Расчет и мониторинг совокупной стоимости привлечения клиента (CAC) по компании в целом.
Детализация CAC по отдельным бизнес-юнитам (БЮ) и ключевым рекламным каналам.
Сравнение CAC с Lifetime Value (LTV) клиента для оценки окупаемости инвестиций.
Аналитика стоимости привлечения новых клиентов в категории (Category CAC):
Разработка методологии расчета стоимости привлечения клиента для конкретной товарной категории.
Расчет Category CAC для ключевых категорий маркетплейса.
Анализ рентабельности привлечения трафика в разные категории.
Настройка моделей атрибуции:
Анализ воронки покупок и пользовательских путей в каждом бизнес-юните.
Выбор, обоснование и настройка релевантных моделей атрибуции (Last Click, First Click, Linear, Time Decay, Position-Based, Data-Driven) для разных БЮ.
Настройка времени атрибуции (Lookback Window).
Формат работы - гибридный по договоренности с руководителем.
Вы нам подходите, если:Экспертные знания в области моделей маркетинговой атрибуции: понимание плюсов, минусов и сценариев применения основных моделей;
Навыки работы с данными:
Уверенное владение SQL для извлечения и агрегации данных;
Опыт работы с системами визуализации данных (Superset, DataLens, Tableau или аналоги);
Продвинутый пользователь Excel (формулы, сводные таблицы).
Аналитический склад ума: умение работать с большими объемами данных, выявлять закономерности и делать выводы;
Желательные (будут большим плюсом):
Базовые знания в области цифрового маркетинга (настройка рекламы не требуется, но понимание процессов обязательно);
Опыт работы в Python для автоматизации отчетности и более глубокого анализа;
Понимание основ A/B тестирования и статистики для проверки гипотез;
Аналитическое мышление и внимательность к деталям: умение видеть за цифрами реальные бизнес-процессы;
Проактивность: не просто предоставление отчетов, а поиск инсайтов, инициатива по улучшению показателей;
Структурированность и самоорганизация: способность вести несколько задач параллельно и соблюдать дедлайны;
Коммуникативные навыки: умение понятно и наглядно доносить сложные данные и выводы до команды маркетинга и руководства.
Что мы предлагаем:
