Аналитик данных (e-commerce)

Локация: Алматы, Казахстан; работа на месте работодателя

Компания

Быстрорастущий казахстанский маркетплейс развивает e-commerce-бизнес, логистику, клиентские сервисы и технологическую платформу.

Что делать

• Строить систему метрик клиентской лояльности: retention, repeat rate, purchase frequency, churn, LTV и когортные показатели.
• Анализировать CRM- и маркетинговые коммуникации, сегменты, кампании, каналы, промо-механики и пользовательские сценарии.
• Объединять данные Accelera с заказами, поведением клиентов и другими источниками.
• Проводить когортный, воронковый и ad hoc анализ, находить причины изменений ключевых метрик.
• Формулировать гипотезы с CRM-, marketing- и product-командами, проектировать A/B-тесты и оценивать их эффект.
• Разрабатывать BI-дашборды, формировать постановки для Data Engineer и переводить аналитику в конкретные бизнес-рекомендации.

Требования

• От 2 лет опыта в data, product или marketing analytics.
• Сильный SQL: joins, оконные функции, CTE, агрегации и работа с большими таблицами.
• Понимание когортного анализа, воронок, retention, LTV и базовой статистики.
• Опыт создания BI-дашбордов и самостоятельной работы от бизнес-вопроса до вывода и рекомендации.
• Python для анализа данных: pandas, scipy/statsmodels или аналогичный стек.
• Опыт работы с CDP/CRM, marketing automation, event data, A/B-тестами и оценкой инкрементального эффекта; понимание unit economics и связи клиентских метрик с GMV, маржой и стоимостью маркетинга.

Хорошо, если есть

• Опыт в e-commerce, fintech, retail, loyalty/CRM или growth analytics.
• Практический опыт оценки эффективности CRM-коммуникаций и маркетинговых кампаний.

Культура и преимущества

• Прямое влияние на процессы и результаты ключевого направления маркетплейса.
• Возможность выстроить customer-loyalty аналитику как отдельный data-продукт.
• Развитие data-функции и практик почти с нуля.
• Высокая скорость принятия решений, минимум бюрократии и возможность предлагать технические решения.
• Работа в связке с бизнесом, продуктом, маркетингом, логистикой и ML-командой.