01
Аналитика каналов и рекламы
Анализ источников трафика, стоимости привлечения, конверсий, атрибуции и отдачи от рекламных вложений. Поиск причин изменений эффективности, а не простая выгрузка отчётов.
Подбираем маркетинговых аналитиков, которые умеют превращать данные о рекламе, клиентах и продажах в обоснованные решения. Оцениваем аналитическое мышление, владение инструментами и способность связывать показатели маркетинга с результатами бизнеса.
Marketing Analyst помогает компании понять, какие маркетинговые инвестиции приносят результат, где теряются потенциальные клиенты и на основании каких данных следует менять стратегию продвижения. При подборе важно учитывать не только знание аналитических платформ, но и умение работать с экономикой конкретного бизнеса.
Анализ источников трафика, стоимости привлечения, конверсий, атрибуции и отдачи от рекламных вложений. Поиск причин изменений эффективности, а не простая выгрузка отчётов.
Связь маркетинговых затрат с заявками, заказами, выручкой и повторными покупками. Анализ воронки, сегментов, когорт и клиентской экономики.
Построение понятной отчётности, проверка гипотез, выявление узких мест и формулирование рекомендаций для маркетинга, продаж и руководства компании.
Название позиции не определяет её содержание. Для разных компаний маркетинговый аналитик может отвечать за рекламную эффективность, воронку продаж, клиентские данные или развитие аналитической инфраструктуры.
Рекламные каналы, расходы, CPA, CAC, ROAS, ROMI, атрибуция, качество лидов и оптимизация маркетингового бюджета.
События и цели на сайте, поведение посетителей, пользовательские сценарии, воронки и конверсионные точки. Требования к настройке сбора данных определяются отдельно.
Клиентские сегменты, когорты, повторные покупки, retention, LTV, реактивация и анализ результатов CRM-кампаний.
SQL-запросы, объединение источников, проверка качества данных, модели показателей, BI-дашборды и регулярная управленческая отчётность.
Требования зависят от инфраструктуры компании. Специалист, который анализирует готовые отчёты, и аналитик, разрабатывающий SQL-модели и систему сбора данных, — разные профили. При поиске разделяем обязательные навыки и компетенции, которые можно развить после выхода на работу.
JOIN, GROUP BY, оконные функции, агрегации, поиск дублей, проверка гранулярности и корректности расчётов.
Источники трафика, события, цели, конверсии, атрибуция, UTM-разметка и диагностика проблем измерения.
Power BI, Looker Studio, Tableau или аналогичные системы: модели показателей, визуализация, проверяемые дашборды.
Проверка гипотез, A/B-тесты, доверительные интервалы, выборки, статистические ограничения и интерпретация результатов.
Сводные таблицы, формулы, обработка выгрузок. Python, pandas и автоматизация отчётности — когда этого требует технологический стек компании.
Умение формулировать гипотезы, объяснять ограничения данных, связывать выводы с экономикой продукта и предлагать решения руководителям маркетинга и продаж.
Проверяем, способен ли кандидат объяснить смысл показателей, источники данных, допущения в расчётах и ограничения интерпретации. Набор KPI зависит от бизнес-модели, доступа к данным и задач позиции.
Различие между стоимостью действия и стоимостью привлечённого клиента, корректный учёт расходов и качества конверсии.
Понимание различий в формулах, базе расходов, учёте дохода и временном горизонте оценки эффективности.
Анализ повторных продаж, удержания, маржинальности и горизонта наблюдения. Разделение наблюдаемого и прогнозного LTV.
Переходы между этапами: посещение, заявка, квалификация, продажа. Поиск узких мест и ошибок в знаменателе показателя.
Удержание, повторная покупка и поведение групп клиентов во времени с учётом корректного определения когорты.
Влияние выбранной модели атрибуции, окон конверсии, отсутствующих данных и кросс-канальных взаимодействий.
Красивый BI-дашборд не доказывает глубину аналитических навыков. Важно установить, какую часть работы выполнял сам кандидат: от сбора и очистки данных до выбора методологии, интерпретации результатов и рекомендаций бизнесу.
Выясняем бизнес-задачу, источники данных, личную роль кандидата, ограничения расчётов и то, как аналитические выводы повлияли на дальнейшие действия команды.
Оцениваем работу с таблицами, соединениями, агрегациями, временными периодами, качеством данных и потенциальным задвоением показателей.
Проверяем умение выделить гипотезы при росте CAC, падении конверсии или расхождении CRM и веб-аналитики, отделяя факты от предположений.
Смотрим, как аналитик объясняет выводы не технической аудитории, формулирует запросы к данным, защищает методику и предлагает проверяемые следующие шаги.
«Рекламный бюджет вырос на 25%, заявок стало больше, но число оплаченных заказов почти не изменилось. Какие данные вы запросите и как проверите причину?»
Сильный кандидат рассматривает изменение качества лидов, конверсий по этапам, сезонность, атрибуцию, задержку закрытия сделок и корректность передачи событий. Он не делает вывод о неэффективности канала только по одному показателю.
Начинаем с уточнения бизнес-задачи и нужной глубины аналитики. Профиль позиции формируется с учётом маркетинговых процессов, источников данных, команды и ожидаемой зоны ответственности.
Фиксируем цели найма, задачи аналитика, бизнес-модель и ожидаемые результаты работы.
Разделяем необходимые навыки SQL, BI, веб-аналитики, статистики и бизнес-коммуникации.
Определяем релевантные компании и профили; оцениваем соответствие требований доступному рынку.
Используем открытый рынок и прямой поиск, включая специалистов, не размещающих резюме.
Анализируем профессиональный опыт, проекты, аналитическую логику и соответствие бизнес-контексту.
Представляем подходящих кандидатов, координируем интервью и помогаем согласовать условия выхода.
Нужен аналитик под ваш набор задач? Обсудим специфику позиции и критерии поиска.
Обсудить подбор →Marketing Analyst специализируется на маркетинговых каналах, клиентской воронке, рекламных расходах и маркетинговых решениях. Data Analyst может работать с гораздо более широким кругом продуктов, процессов и бизнес-функций.
Не обязательно. Для части задач достаточно SQL, Excel и BI. Python становится важным при сложной обработке данных, автоматизации, моделировании и специальных аналитических задачах.
Зависит от архитектуры. Иногда это самостоятельная задача аналитика, иногда совместная работа с разработчиками, инженерами данных, CRM- и BI-командами. Зону ответственности необходимо определить до поиска.
Через разбор проекта и небольшую практическую задачу: соединение таблиц, расчёт показателя, проверка дублей и объяснение допущений. Сложность кейса должна соответствовать роли.
В сложных бизнес-моделях отраслевой опыт может быть важен. Однако способность разобраться в воронке, правильно определить метрики и проверить данные часто ценнее знакомства с конкретным рынком.
Да, но нужно согласовать глубину каждой компетенции. Аналитик для поддержки дашбордов и специалист, который проектирует модели данных и отвечает за их качество, могут существенно различаться по уровню подготовки.
Вознаграждение за подбор оплачивается после выхода выбранного кандидата на работу согласно условиям договора.
Предусматривается бесплатная замена до 3 месяцев в пределах согласованного гарантийного периода и условий договора.
До начала работы обсуждаются задачи вакансии, профиль кандидата, подход к поиску, стоимость услуги и порядок взаимодействия.
Расскажите о вакансии, источниках данных, маркетинговых задачах и требованиях к специалисту. Обсудим профиль Marketing Analyst и подход к поиску кандидатов.