Аналитик данных (коммерческая аналитика AdTech)
Summary
Data analyst on the commercial AdTech team of MAGNIT OMNI, the retail-media arm of Magnit, one of Russia's largest retail chains. Forecast supplier budgets, run post-campaign and loyalty-mechanics analysis, compute metrics like ROAS, and build/automate dashboards and reporting using SQL, Python, and statistics. Hybrid in Moscow or Krasnodar, remote from other cities.
Мы - команда коммерческой аналитики AdTech в MAGNIT OMNI . Работаем на стыке коммерции, продуктовой аналитики и механик лояльности «Магнит Плюс»
Наша задача - помогать бизнесу оценивать эффективность продвижения товаров поставщиков, прогнозировать результаты кампаний и находить возможности для роста коммерческих показателей
В команде 6 человек. Мы работаем с большими объёмами данных о покупках в одной из крупнейших розничных сетей страны, анализируем десятки кампаний поставщиков ежемесячно и напрямую влияем на коммерческие решения
Задачи
- Прогнозировать бюджеты и бонусы поставщиков, анализировать фактические результаты и run rate
- Проводить постанализ рекламных кампаний и оценивать эффективность механик лояльности
- Рассчитывать и анализировать бизнес-метрики: ROAS, дополнительный розничный товарооборот (РТО), привлечение новых покупателей и другие показатели эффективности
- Готовить аналитические отчёты и выгрузки для ключевых аккаунтов, разрабатывать и поддерживать дашборды для коммерческой команды
- Работать с данными о покупках в онлайн- и офлайн-каналах, исследовать поведение покупателей и результаты промоактивностей
- Автоматизировать регулярные расчёты и отчётность, участвовать в развитии витрин данных
- Проверять качество данных, разбираться в расхождениях между прогнозными и фактическими показателями
- Взаимодействовать с коммерческими и продуктовыми командами, уточнять требования и помогать находить ответы на бизнес-вопросы с помощью аналитики
Требования
- Опыт работы аналитиком данных
- Уверенное владение SQL: написание запросов, работа с несколькими таблицами, агрегациями и оконными функциями
- Навыки работы с Python для анализа данных и автоматизации расчётов
- Понимание основных статистических методов и принципов оценки эффективности
- Опыт построения дашбордов и подготовки аналитической отчётности
- Умение проверять качество данных, находить причины расхождений и формулировать выводы
- Способность самостоятельно решать аналитические задачи и объяснять результаты бизнес-заказчикам
- Опыт в ритейле, e-commerce, AdTech или маркетинговой аналитике
- Знакомство с метриками ROAS, инкрементальным эффектом, дополнительным товарооборотом и оценкой промокампаний
Мы предлагаем
- Бизнес-эффект виден в цифрах. Результаты аналитики влияют на бюджеты поставщиков и дальнейшее развитие рекламных кампаний
- Большие объёмы данных. Работа с транзакционными данными крупной розничной сети в онлайн- и офлайн-каналах
- Разнообразные задачи. От исследования данных и оценки эффективности до прогнозирования и автоматизации
- Возможность профессионального роста. Можно развивать экспертизу в коммерческой и продуктовой аналитике, AdTech и маркетинговых механиках
- Участие в масштабировании продукта