Аналитик по работе с маркетплейсами

РЕЗУЛЬТАТ

• 
  Повышение эффективности продаж на маркетплейсах
• 
  Оптимизация ассортиментной политики и ценообразования
• 
  Увеличение конверсии и рентабельности инвестиций в рекламные кампании
• 
  Снижение операционных затрат и рисков
• 
  Рост прибыльности и конкурентоспособности бизнеса

• 
  Сбор и систематизация данных из маркетплейсов
• 
  Анализ сравнения по заданным критериям
• 
  Создание базовых отчетов в Excel/Google Sheets
• 
  Поддержка в подготовке презентаций
• 
  Работа с аналитическими сервисами под руководством
• 
  Обработка и проверка данных на корректность
• 
  Мониторинг ключевых показателей (продажи, конверсия, результаты)

• 
  Без опыта или до 1 года
• 
  Знание основ Excel и аналитики
• 
  Инструменты: Excel/Google Sheets, базовые интерфейсы маркетплейсов
• 
  Базовое понимание электронной коммерции

• 
  Excel/Google Таблицы (базово)
• 
  Базовые навыки визуализации данных
• 
  Основы SQL (простые запросы)
• 
  Знание интерфейсов основных маркетплейсов
• 
  Основы статистики
• 
  Понимание метрики электронной коммерции (GMV, AOV, CR, LTV)

• 
  Обучаемость и любознательность
• 
  Исполнительность и ответственность
• 
  Внимательность к деталям
• 
  Базовые коммуникативные навыки
• 
  Умение работать в команде
• 
  Стрессоустойчивость

• 
  Опыт работы в сфере электронной коммерции или аналитики (0–1 год)

  Начальные шаги в работе с данными.
  
  Вопрос
  "Расскажите о своем первом опыте работы с данными: проект, инструменты, результат."
  
  Ответ
  Анализировал продажу по учебному проекту: выгрузил данные в Excel, построил таблицу с количеством заказов и конверсией. Использовал фильтры и простые формулы для подсчета средней выручки. В результате были сделаны выводы по сезонным пикировкам и популярным товарам.
• 
  Коммуникативные навыки

  Навыки уточнения требований.
  
  Вопрос
  «Как вы уточняете требования менеджера или заказчика? Приведите пример».
  
  Ответ
  Задаю вопросы по результатам анализа, форме отчёта и срокам. Например: «Какие именно товары нужны в отчёте? Нужно ли сравнение с предыдущим месяцем? Какое видео лучше — Excel или презентация?»
• 
  Знание интерфейсов маркетплейсов

  Опыт работы с личными кабинетами.
  
  Вопрос
  «Какие маркетплейсы вы используете для сбора данных? Расскажите, как собирали информацию».
  
  Ответ
  Работал с личным кабинетом Ozon и выгрузкой данных из Wildberry. Считал статистику продаж по SKU и перенес в Google Sheets для анализа.
• 
  Готовность к условиям работы

  Готовность к формату работы.
  
  Вопрос
  «Вы готовы работать гибридно/удалённо в заданном формате? Каковы ваши предпочтения?»
  
  Ответ
  Да, готов работать в офисе или удаленно в гибридном формате. У меня есть организованное рабочее место с ноутбуком и стабильным интернетом.
• 
  Базовые навыки работы с Excel/Google Sheets

  Умение использовать основные функции.
  
  Вопрос
  «Какие формулы и функции используются в таблицах? Приведите примеры».
  
  Ответ
  Использую VLOOKUP для сверки данных, СУММЕСЛИ для фильтрации по условиям, сводные таблицы для анализа продаж по категориям. Применял условное форматирование, чтобы предлагать товары с низкой маржинальностью.
• 
  Мотивация и ответственность за результат

  Интерес к аналитикам и специалистам по стажировке.
  
  Вопрос
  "Что вы привлекаете в аналитику маркетплейсов? Какие цели ставите на стажировку?"
  
  Ответ
  Я хочу научиться превращать данные в конкретные выводы, которые помогут увеличить продажи. Считаю необходимость освоить аналитику WB и Ozon и научиться формировать рекомендации по ассортименту и рекламе.
• 
  Понимание ключевых показателей электронной коммерции

  Базовые метрики электронной коммерции.
  
  Вопрос
  «Объясните, что такое CR, CTR и как они влияют на бизнес».
  
  Ответ
  CR (конверсия) — доля покупателей, которые оформили заказ. CTR — кликабельность рекламных объявлений. Чем выше CTR, тем больше трафика на карточку товара, рост CR напрямую увеличивает доход.
• 
  Стрессоустойчивость и работоспособность

  Способность к многозадачности.
  
  Вопрос
  «Опишите ситуацию с многозадачностью и большим объемом работы».
  
  Ответ
  В учебном проекте необходимо было рассмотреть 5 разных таблиц в течение короткого срока. Приоритизировал задачу, сначала сделал базовые выводы, а потом добавил детализацию. В итоге работа была сдана в срок.
• 
  Внимательность к деталям и ответственность

  Умение проверить данные.
  
  Вопрос
  «Расскажите о ситуации, когда вы обнаружили ошибку в данных и как ее исправили».
  
  Ответ
  При выгрузке заметил разные цены на один и тот же товар. Сверил с первоисточником, исправил и занес комментарий в таблицу. Чтобы избежать повторений, сделал проверочную формулу соответствия результатов.
• 
  Готовность к обучению и расширению компетенций

  Ориентация на развитие в аналитике.
  
  Вопрос
  «Какие курсы или материалы вы проходите или хотите пройти для аналитики?»
  
  Ответ
  Прошёл базовый курс по Excel, планирую освоить Power BI и Google Data Studio. Хочу пройти курсы по работе с данными для электронной коммерции на Skillbox или Coursera.

• 
  Самостоятельный анализ эффективности продаж и маркетинга
• 
  Анализ воронки продаж и оптимизации конверсий
• 
  Проведение ABC/XYZ анализа ассортимента
• 
  Прогнозирование погоды и планирование закупок
• 
  A/B тестирование и анализ результатов
• 
  Конкурентная разведка и ценовая аналитика
• 
  Работа с SQL и BI-системами
• 
  Создание аналитических дашбордов и отчетов

• 
  1-3 года в аналитике или маркетплейсах
• 
  Понимание бизнес-процессов электронной коммерции
• 
  Инструменты: Power BI/Tableau, MPStats, Wildberries Analytics, Ozon Analytics (базово)
• 
  Опыт работы с BI-системами

• 
  Продвинутый Excel/Google Таблицы; BI-системы (Power BI, Tableau и др.)
• 
  Знание маркетинговых метрик и воронок
• 
  Знание аналитических программ
  Статистический анализ и A/B тестирование
• 
  Работа с API маркетплейсов

• 
  Аналитическое и критическое мышление
• 
  Проактивность в поиске инсайтов
• 
  Самостоятельность в интеллектуальных решениях
• 
  Адаптивность к изменениям
• 
  Коммуникативные навыки для работы с бизнесом
• 
  Организованность и многозадачность

• 
  Опыт самостоятельного анализа (1–3 года)

  Навыки построения аналитики от задач до результата.
  
  Вопрос
  "Опишите проект, где вы сами построили дашборд и делали рекомендации на его основе."
  
  Ответ
  Разрабатывал дашборд в Power BI для анализа продаж по маркетплейсам (Ozon/WB). Цель: выявление неликвидов и хитов. Использовал метрики GMV, CR, ROI рекламы. Рекомендовал сократить 15% низкооборачиваемых SKU и перераспределить бюджет — итог: рост маржинальной выручки на 12%.
• 
  Коммуникативные и презентационные навыки

  Навыки отчётности для руководства.
  
  Вопрос
  «Как вы презентуете результаты задуманного? Приведите пример слайдов и сложный отчет».
  
  Ответ
  Структура: цель анализа → методология → результаты (графики/таблицы) → рекомендации. Пример: отчёт по ABC/XYZ с визуализацией в Power BI, где для руководства чётко показал топ-20 SKU и товары-кандидаты на вывод.
• 
  Владение BI-системами

  Опыт работы со счетами и визуализацией.
  
  Вопрос
  "Расскажите запрос, который вы написали для сложного отчёта, и как визуализировали данные."
  
  Ответ
  В SQL писал запрос с JOIN по продажам и остаткам, сгруппированный по SKU и категориям. Данные визуализированы в Таблице: сравнение динамики показателей и продаж, что показывает отдельные товары с потерянным спросом. Руководство оптимизировало закупки благодаря отчёту.
• 
  Проактивность и умение работать в команде

  Вклад в усовершенствование процессов.
  
  Вопрос
  «Как предложить модернизацию процесса или инструмента?»
  
  Ответ
  Предложил внедрить единый дашборд по рекламе WB/Ozon в Power BI. До этого каждый менеджер вёл отчёты вручную. Современный инструмент сокращает время на отчётность от 3 часов до 30 минут.
• 
  Статистический анализ и A/B-тестирование

  Опыт экспериментальных проверок.
  
  Вопрос
  «Приведите пример A/B-теста, который вы запустили: гипотезы, методология, результаты».
  
  Ответ
  Гипотеза: новые фото для категории одежды повысят CR. Метод: аудиторию разделили случайно, контроль с прежними фото. Результат: CR вырос на 8%, значение p <0,05 — эффект признан статистически значимым, тест внедрён на весь ассортимент.
• 
  Готовность к командировкам и гибкому графику

  Гибкость в формате работы.
  
  Вопрос
  "Удобно ли вам выезжать к партнёрам/офисам? Есть ли ограничения?"
  
  Ответ
  Да, готов ездить к партнёрам и в офис, ограничений нет. Осознаю, что аналитик e-com должен быстро реагировать на нестандартные задачи.
• 
  Проведение ABC/XYZ-анализа и прогнозирования

  Навыки сегментации и предиктивной аналитики.
  
  Вопрос
  «Как вы сегментируете товары по вкладу в выручку и прогнозируете спрос?»
  
  Ответ
  ABC — сегментирую по доле в выручке (А — 80%, Б — 15%, С — 5%). XYZ — в ожидании взгляда. Использую метод скользящего среднего для прогнозирования. Это позволит снизить дополнительные запасы на 10% без потерь продаж.
• 
  Организованность и управление временем

  Методы планирования задач.
  
  Вопрос
  «Как вы планируете рабочий день при нескольких задачах с разными сроками?»
  
  Ответ
  Использую таск-менеджеры (Trello, Asana). Сортирую задачи по Эйзенхауэру: срочные и важные выполняю в первую очередь. Ежедневно обновляю список и проверяю прогресс.
• 
  Работа с API маркетплейсов

  Автоматизация сбора данных.
  
  Вопрос
  «Какие API вы интегрировали и как автоматизировали сбор данных?»
  
  Ответ
  Интегрировал Ozon API через скрипт на Python: регулярный запрос данных о продажах и остатках, автоматическая загрузка в Google Sheets. Установил CRON-задачу для ежедневного обновления отчётов.
• 
  Мотивация к росту и развитию

  Планы и видение в аналитике.
  
  Вопрос
  «Какие цели ставятся на ближайший год в карьере профессионального аналитика?»
  
  Ответ
  Планирую уровень повышения в машинном обучении, освоить Python для глубокой аналитики, BI-системы на экспертном уровне. Цель — стать аналитиком электронной коммерции, влияющим на динамику и рост продаж.

• 
  Разработка аналитических методик и системы KPI
• 
  Создание прогнозных моделей и обучения
• 
  Управление командой аналитиков и постановка задач
• 
  Консультирование топ-менеджмента по стратегическим вопросам
• 
  Автоматизация процессов и внедрение новых инструментов
• 
  Координация работы с ИТ и внешними подрядчиками
• 
  Построение единой аналитической экосистемы
• 
  Интеграция данных из различных источников

• 
  3+ года в аналитике, опыт управления
• 
  Опыт планирования
• 
  Инструменты:Power BI/Tableau, MPStats, Wildberries Analytics, Ozon Analytics, CRM-системы(продвинутый уровень)
  Продвинутые BI-системы
• 
  Глубокие знания в области науки о данных и машинного обучения

• 
  Экспертный уровень Excel/Google Таблицы
• 
  Управление проектами и командой
• 
  BI-системы (Power BI, Tableau и др.)
• 
  Знание аналитических программ на профессиональном уровне
  Performance-маркетинг и моделирование атрибуции
• 
  Продвинутая статистика и математика

• 
  Стратегическое и системное мышление
• 
  Управление командой и проектами
• 
  Лидерские качества и наставничество
• 
  Презентационные навыки
• 
  Способность влиять на бизнес-решения
• 
  Управление стейкхолдерами
• 
  Инновационное мышление

• 
  Опыт управления аналитической командой (3+ года)

  Опыт постановки задач и построения KPI.
  
  Вопрос
  "Расскажите ваш опыт постановки задач группы и контроля КПИ команды."
  
  Ответ
  Более 3 лет руковожу аналитической командой из 7 специалистов. Задачи формирую по SMART, показатели KPI, скорость подготовки отчётов, точность прогнозов, рекомендации по качеству для бизнеса. Ввёл бонусы за результат. Пример: внедрённая система дэшбордов позволила сократить время подготовки отчётов с 2 дней до 2 часов, что стало КПИ №1 и было выполнено на 120%.
• 
  Лидерство и наставничество

  Развитие персонала и повышение продуктивности.
  
  Вопрос
  «Как вы развиваете своих сотрудников и поддерживаете их продуктивность?»
  
  Ответ
  Провожу встречи один на один, создаю планы развития. Организую внутренние ретроспективы раз в 2 недели. За 2 года вырастил 3 аналитиков до уровня старшего.
• 
  Стратегическое планирование и методология

  Выстраивание долгосрочных аналитических систем.
  
  Вопрос
  «Как вы разрабатываете долгосрочную аналитику и KPI-систему?»
  
  Ответ
  Начинаю с бизнес-требований (ключевые цели компании). Затем формирую KPI и OKR, связываю с операционными метриками. Проводим регулярный пересмотр — раз в квартале проверяем актуальность, вносим новые показатели при обеспечении стратегии бизнеса.
• 
  Знание облачных платформ и BI на профессиональном уровне

  Опыт создания облачных решений.
  
  Вопрос
  «Какие облачные решения внедрили (AWS/GCP/Azure) и почему?»
  
  Ответ
  Выбрал GCP BigQuery для централизованного хранилища, поскольку оно масштабируемое и экономичное. Для визуализации BI — Power BI. Это позволяет бизнесу быстрее отслеживать ключевые показатели эффективности и принимать решения.
• 
  Мастерство в области науки о данных и прогнозных моделях

  Опыт обеспечения предиктивной аналитики.
  
  Вопрос
  «Какие прогнозные модели внедрили и как они поняли бизнес? Приведите цифры».
  
  Ответ
  Реализован модель линейной регрессии для прогнозов продаж по категориям. Точность — 87%, что позволило сократить избыточные закупки на 15 млн ₽ ежегодно. В другой задаче классификация покупателей на возможность повторной покупки повышает LTV на 10%.
• 
  Performance-маркетинг и атрибуционная аналитика

  Опыт атрибуционных моделей.
  
  Вопрос
  «Как вы строили модели атрибуции и оценивали рентабельность инвестиций в рекламные кампании?»
  
  Ответ
  Внедрил мультитач-атрибуцию: распространение ценностей по всем каналам. Это перераспределит 20% бюджета с малоэффективных каналов на высококонверсионные и повысит рентабельность инвестиций на 18%.
• 
  Автоматизация и интеграция данных (ETL, API)

  Опыт построения конвейера данных.
  
  Вопрос
  "Какие ETL-процессы выстраивали? Какие инструменты использовали?"
  
  Ответ
  Внедрил ETL на базе Airflow и Spark для сбора данных из маркетплейсов по API. Настроил пайплайны в GCP, обновляя данные раз в 6 часов. Это сократило ручные выгрузки на 95%.
• 
  Презентационные и коммуникативные навыки для руководителей

  Опыт выступлений.
  
  Вопрос
  «Приведите пример презентации на уровне C-suite: цель, структура, вывод».
  
  Ответ
  обеспечил восстановление BI-системы. Структура: цель → метод → экономический эффект → прогноз рентабельности инвестиций. Вывод: окупаемость за 12 мес, снижение ручных затрат. Решение было одобрено, проект вошёл в приоритетные.
• 
  Управление проектами и стейкхолдерами

  Работа с топ-менеджментом и ИТ.
  
  Вопрос
  «Как вы взаимодействовали с топ-менеджментом и ИТ-подразделением?»
  
  Ответ
  Проводил еженедельные встречи с руководителями высшего звена, на которых выявлялись статусы проектов и дашборды. ИТ-отдел работал в формате гибких итераций по новым источникам. Решения принимались в соответствии с согласованным KPI (например, обновление данных SLA не более 1 часа).
• 
  Согласование условий и мотивации к стратегическому росту

  Готовность к ответственности.
  
  Вопрос
  «Каковы ваши ожидания в отношении обеспечения безопасности, бюджета и мотивации?»
  
  Ответ
  Ожидаю прозрачный бюджет на развитие аналитики и системы KPI. Готов к ответственности за бюджет (планы/факт), понимаю, что апелляция к итоговым результатам мотива роста бизнеса и роста власти.