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:

Опыт работы маркетинговым/продуктовым аналитиком от 1-2 лет;
Глубокое понимание метрик performance-маркетинга: CPI, CPA, CAC, LTV, ROI, ROAS, Conversion Rate;
Опыт работы с системами аналитики мобильных приложений, желательно AppsFlyer;
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:

Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;
Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;
Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Вакансии в WILDBERRIES

QA Auto Engineer (Python)

HR-бизнес-партнер (HR BP)

Middle Manual QA Engineer в WH-Portal

MLops (ML Inference Engineer)

Рекрутер (Департамент управления персоналом)

Lead Data Scientist в Know Your Employee

Observability Devops Engineer

AI/ML Python/GO developer (backend)

Менеджер по подбору персонала

Senior Data Scientist (NLP) в Автоматизацию коммуникаций

Product Manager (ML)

Fullstack QA engineer (Автоматизация складов)

Продуктовый аналитик

Аналитик в маркетинг