Шукаємо проактивного та впевненого в своїх силах Data Analyst!

💪Твої скіли:

• від 3 років досвіду на аналогічній посаді;
• досвід роботи із Google Big Query або аналогічними системами
• просунуте володіння PowerBI або Tableau і SQL: для ефективної роботи зі звітами та аналізу даних;
• досвід у вебаналітиці (Google Analytics/PostHog), побудові звітів по воронці продукту
• знання методів A/B-тестування та досвід у підготовці тестів;
• впевнене володіння SQL для роботи з базами даних;
• знання англійської від рівня B1 та вище;
• досвід у продуктовій аналітиці та digital маркетингу: розуміння механізмів роботи продуктів і залучення трафіку;
• допитливий розум: здатність до критичного мислення і вирішення складних завдань;
• навички презентації та комунікації: вміння чітко і ясно передавати інформацію різноманітній аудиторії.

➕Буде плюсом:

• досвід роботи із багатоджерельними репортами і обʼєднання їх в загальну структуру верхньорівневих баз даних
• досвід роботи зі створення автопоновлюваних звітів
• досвід роботи з CRM системами
• досвід роботи в iGaming сфері
• досвід у менеджменті білінгу систем аналітики
• знання Python

✅Твої майбутні задачі:

• оптимізувати, доповнювати, розробляти і впроваджувати системи аналізу та збору даних;
• збирати та аналізувати основні доступні метрики та поведінку користувачів;
• перевірка валідності даних;
• проводити дослідження, розробляти гіпотези для A/B-тестів та аналізувати результат;
• відстежувати ефективність нових функцій та/або рекламних кампаній/механік;
• візуалізувати та презентувати результати у вигляді звітів / дашбордів;
• аналізувати дохідність нових впроваджень по окремим проєктам;
• тісна колаборація з командами продукту, Retention та Acquisition задля покращення ефективності їх роботи
• робота над якістю та чистотою даних, проведення досліджень та впровадження змін задля поліпшення безперебійності наявних та новостворених репортів.

Test Task:

• 1. На базі датасета google analytics sample, який знаходиться public datasets скласти запит:
• 1.1. Схожий на звіт Top Conversion Paths в Universal Analytics, результатом якого був би ланцюжок джерел каналів, кількість сесій та кількість транзакцій для кожного з ланцюгів.
• 1.2. Схожий на вкладку Shopping Behavior звіту Product Performance, де були б дані щодо назви товару, кількості дій, сесій та користувачів, які зробили quick view, product click, add to cart та purchase.

Завдання з зірочкою:

• 1.3. Подібний до Time Lag, де б розраховувалась різниця в кількості днів між першим зафіксованим у датасеті заходом користувача та першою покупкою.

До кожного з пунктів Написати невелику аналітичну записку з бізнес висновками.