Международный продукт в сфере продажи игровых предметов на глобальном рынке. Работаем с многомиллионной аудиторией, сильной международной выручкой и высокой частотой транзакций.

Мы ищем Marketing Analyst, который станет владельцем аналитики всей маркетинговой функции — от платного трафика до influence, organic, CRM и партнерских каналов. Задача — НЕ просто «делать выгрузки по каналам», задача — усилить целостность маркетинговой воронки, атрибуции и эффективности микса каналов, на которую опирается стратегия маркетинга.

Если тебе важно, чтобы аналитика:

• влияла на распределение бюджета между каналами
• закрывала всю воронку — от первого касания до повторной покупки
• была инструментом стратегических решений, а не сервисом «по ТЗ»

— то эта роль именно про это.

Зона ответственности

Маркетинговая воронка и атрибуция

• построение и поддержание сквозной воронки от первого касания до GMV
• модель атрибуции между каналами (paid / influence / organic / CRM / партнерские)
• декомпозиция эффективности по каналам, странам, кампаниям, креативам
• учет промокодов и трекинг ROAS промо-механик

Аналитика по всем каналам маркетинга

• отчеты и дашборды по каждому каналу и по миксу в целом
• помощь маркетинговой команде в анализе их трафика и подсчете эффективности

Управление GBQ и AI-контуром аналитики

• развитие хранилища на Google BigQuery
• построение витрин в Power BI, PostHog, Metabase
• настройка выгрузок данных
• улучшение AI-инструментов в аналитический контур (автоматизация запросов, ускорение разбора данных, AI-ассистенты для команды)

Стратегическое участие в маркетинге

• участие в стратегическом планировании маркетинга — где растем, какой канал масштабируем, какой режем
• поиск точек роста на уровне всего маркетинга, а не отдельных кампаний

Поддержка маркетинговой команды

• работа в связке с маркетинговыми и продуктовыми командами
• стандартизация подходов к измерению эффективности между командами

Ценный конечный продукт

Прозрачная маркетинговая воронка и работающая моделм атрибуции и инвестиционной эффективности, на которые команда маркетинга и руководство опираются при ежедневных операционных и стратегических решениях — куда вкладывать бюджет, какой канал масштабировать, какие промо-механики работают.

Требования

Опыт

• опыт в роли marketing analyst / data analyst / BI developer / data engineer
• опыт работы с performance-маркетингом и хотя бы одним другим каналом (influence / CRM / organic / партнерские)
• опыт построения сквозной воронки и/или модели атрибуции

Навыки (по приоритету)

• сильный SQL — обязательно, жесткий фильтр
• Google BigQuery (GBQ) — работа со схемой, оптимизация запросов, управление витринами
• понимание performance-маркетинга и того, как работает микс каналов
• модели атрибуции и подсчет эффективности промокодов
• BI-инструменты: один из Metabase / Redash / Superset
• Python
• инструменты выгрузки данных: airbyte, dlt

Будет плюсом

• опыт внедрения AI-инструментов в аналитический контур
• опыт в gaming / digital goods / marketplaces
• опыт построения витрин и хранилища с нуля
• участие в стратегических обсуждениях маркетинга на уровне CMO / Head of Marketing

Требования к личности

• системное мышление и способность держать в голове весь маркетинг целиком
• аналитический склад ума, внимательность к деталям
• ответственность за сроки и точность
• умение коммуницировать с разными командами (performance / influence / CRM / руководство)
• проактивность — приходишь с гипотезами, а не только закрываешь тикеты

Портрет кандидата

Ты — аналитик, который:

• думает в воронке и атрибуции, а не в отдельных каналах
• доводит модель до точности, а не «примерно сходится»
• превращает разрозненные запросы от маркетинговых команд в системную отчетность
• работает с витринами и пайплайнами в GBQ, а не только с ad-hoc выгрузками
• знает, как считать промокоды и как не задвоить выручку между каналами
• умеет встроить AI-инструменты в свою и командную работу
• участвует в стратегии маркетинга, а не только обслуживает ее аналитикой

И главное: тебе интересно не просто строить отчеты по каналам, а влиять на то, как маркетинг как функция влияет на поведение пользователей.

Условия

• полностью удаленный формат, full-time
• 24 дня отпуска в год (копится по 2 дня в месяц)
• испытательный срок: 2 месяца с возможным продлением до 3; по факту — после первых KPI считается полноценной работой
• частичная компенсация обучения
• оплата необходимого софта для работы (корп Claude, GBQ и прочее другое, что нужно)
• компенсация: оклад + kpi