Маркетолог-аналитик

РЕЗУЛЬТАТ

• 
  Обеспечение роста продаж через анализ рынка и потребителей
• 
  Оптимизация маркетингового бюджета и повышение рентабельности инвестиций
• 
  Выявление новых возможностей для развития бизнеса
• 
  Снижение рисков при запуске продуктов и стратегий
• 
  Прогнозирование тенденций и изменений рынка
• 
  Улучшение понимания клиентского подхода и ориентиров роста конверсии

• 
  Сбор первичных данных из различных источников
• 
  Подготовка базовых аналитических отчетов
• 
  Мониторинг конкурентных и рыночных тенденций
• 
  Участие в проведении маркетинговых исследований
• 
  Работа с CRM и последовательной аналитикой
• 
  Создание простых дашбордов и визуализаций
• 
  Помощь в подготовке презентаций
• 
  Ведение баз данных и каталогов исследований

• 
  Базовые знания маркетинга (теория, практика)
• 
  Высшее образование (экономика, маркетинг, математика, ИТ)
• 
  Понимание основ статистики
• 
  Знание основ диапазона маркетинга
• 
  0-2 года опыта работы в аналитике или маркетинге
• 
  Опыт работы с данными (любой формы)

• 
  Базовое знание Excel (формулы, сводные таблицы)
• 
  Основы работы с Google Analytics, Яндекс.Метрика
• 
  Основы понимания CRM (желательно)
• 
  PowerPoint для презентаций
• 
  Понимание основ веб-аналитики
• 
  Базовые навыки визуализации данных

• 
  Обучаемость и готовность к развитию
• 
  Внимательность к деталям
• 
  Аналитическое мышление
• 
  Базовые коммуникативные навыки
• 
  Исполнительность и ответственность
• 
  Любознательность
• 
  Стрессоустойчивость
• 
  Тайм-менеджмент

• 
  Образование и базовые знания маркетинга

  Фундамент подготовки.
  
  Вопрос: «Расскажите о своём образовании. Что такое воронка продаж? Какие маркетинговые каналы вы знаете?»
  
  Ответ: Высшее образование по направлению «Маркетинг и экономика». Воронка продаж — путь клиента от первого контакта с брендом до покупки и повторных заказов. Знаю основные маркетинговые каналы: контекстная реклама, SEO, SMM, email‑маркетинг, PR, офлайн‑каналы.
• 
  Опыт работы с данными

  Базовые аналитические навыки.
  
  Вопрос: «Работали ли вы с Excel? Приведите пример анализа данных.»
  
  Ответ: Да, уверенно использую Excel — формулы, фильтры, графики. Строил сводные таблицы для анализа продаж по регионам и динамики CTR. Могу визуализировать данные в графиках для простого восприятия.
• 
  Аналитическое мышление

  Структурный подход.
  
  Вопрос: «У нас снизились продажи на 20%. С чего начнёте анализ?»
  
  Ответ: Сначала смотрю ключевые метрики: трафик, конверсия, средний чек. Проверяю: изменился ли источник трафика, кампании, конкуренция, сезонность. Для оценки эффективности кампании — сравниваю CTR, CPC и CPA, анализирую ROI.
• 
  Обучаемость и мотивация к развитию

  Готовность к развитию.
  
  Вопрос: «Какие курсы проходили или книги читали за последнее время?»
  
  Ответ: Прошёл онлайн‑курс по веб‑аналитике на Stepik и курс Excel для аналитиков на Coursera. Читаю «Маркетинг на 100%» Котлера и блоги Think with Google. Готов осваивать SQL и Google BigQuery для глубже анализа.
• 
  Внимательность к деталям

  Умение замечать ошибки.
  
  Вопрос: «Как проверяете данные и минимизируете ошибки?»
  
  Ответ: Использую чек‑листы: проверяю корректность дат, формул, источников. Недавно заметил ошибку при загрузке данных в Excel (смешались валюты). Исправил до отчёта, сохранив корректность анализа.
• 
  Базовое понимание принципов маркетинга

  Термины и метрики.
  
  Вопрос: «Что такое CTR, CPC? Как работает контекстная реклама?»
  
  Ответ: CTR — показатель кликабельности, CPC — цена за клик. Контекстная реклама работает по принципу аукциона: объявления показываются пользователю в поиске или сетях по релевантным ключам. Знаком с Google Analytics и Яндекс.Метрикой.
• 
  Коммуникативные навыки

  Умение объяснять.
  
  Вопрос: «Можете объяснить сложную тему простыми словами?»
  
  Ответ: Да. Например: «Аналитика данных — это как диагностика в медицине: мы смотрим показатели (метрики), чтобы понять, где „болит“ бизнес и где его можно усилить». Умею структурировать информацию и доносить до нетехнических специалистов.
• 
  Согласование с формой работы и зарплатными ожиданиями

  Прозрачность условий.
  
  Вопрос: «Какие ваши ожидания по зарплате и формату работы?»
  
  Ответ: Жду уровень 50−80 тыс. ₽. Готов работать в офисе или в гибридном формате, важна возможность обучения и практики на реальных данных.
• 
  Стрессоустойчивость и исполнительность

  Опыт в сжатые сроки.
  
  Вопрос: «Как работаете под давлением?»
  
  Ответ: На стажировке делал отчёт по рекламным метрикам к утренней планёрке (4 часа на подготовку). Составил краткий план задач, без отвлечений сделал качественный отчёт к сроку. Отношусь к дедлайнам спокойно, вижу их как ориентир.
• 
  Интерес к аналитике и результатам

  Мотивация.
  
  Вопрос: «Почему выбрали аналитику? Что вас в этом мотивирует?»
  
  Ответ: Потому что люблю работу с данными: в них видны ответы на бизнес‑вопросы. В свободное время анализировал открытые данные по городским сервисам — строил графики динамики и выявлял закономерности. Мотивирует возможность напрямую влиять на улучшение бизнес‑результатов.

• 
  Самостоятельное проведение комплексных исследований рынка
• 
  Разработка методологий анализа и прогнозирования
• 
  Создание сложных аналитических моделей
• 
  Анализ эффективности маркетинговых стратегий
• 
  Сегментация природных ресурсов и анализ поведения
• 
  Прогнозирование продаж и планирование бюджетов
• 
  Интеграция данных из множества источников
• 
  A/B-прогресс и статистический анализ

• 
  2-5 лет опыта работы в маркетинговой аналитике или соответствующих областях
• 
  Опыт работы с проектами по анализу эффективности стратегий
• 
  Знание управления воронками продаж и клиентского пути
• 
  Опыт работы в различных классах (желательно)
• 
  Понимание специфики отрасли компании-работодателя
• 
  Опыт работы с определенными массивами данных

• 
  Продвинутый Excel (макросы, сложная формула)
• 
  Уверенная работа с BI-системами (Power BI, Tableau)
• 
  SQL на среднем уровне
• 
  Python/R для анализа данных (базовый уровень)
• 
  Знание систем сквозной аналитики
• 
  Опыт сервисной работы с API различных API
• 
  A/B тестирование и статистические методы
• 
  Машинное обучение (базовые алгоритмы)

• 
  Самостоятельность в работе
• 
  Критическое мышление
• 
  Коммуникативные навыки (презентации, объяснения)
• 
  Проектное мышление
• 
  Адаптивность к изменениям
• 
  Клиентоориентированность
• 
  Системное мышление
• 
  Умение работать в команде

• 
  Опыт маркетинговой аналитики (2−5 лет)

  Реальные проекты.
  
  Вопрос: «Расскажите о ваших проектах в аналитике. Какие результаты получили и какими инструментами пользовались?»
  
  Ответ: Опыт 3 года в аналитике e‑commerce и финтех. В e‑commerce проекте оптимизировал маркетинговый бюджет (30 млн ₽/год), снизив CAC на 22%. В финтехе внедрил дашборды для product metrics, что помогло увеличить Retention +15%. Работал с BI, SQL, Google Analytics.
• 
  Владение аналитическими инструментами

  BI и SQL.
  
  Вопрос: "Какими инструментами владеете? Какие функции используете?"
  
  Ответ: Уверенно работаю в Power BI и Tableau: строю сводные отчёты, визуализации для C‑level. SQL — уверенный средний уровень (JOIN, CTE, оконные функции). Python (pandas, matplotlib) использую для ad‑hoc анализа.
• 
  Опыт анализа эффективности стратегии

  Метрики и методологии.
  
  Вопрос: "Как анализировали ROI кампаний? Есть ли опыт A/B тестирования?"
  
  Ответ: Оценивал ROI через атрибуцию (last click, position based). Делал A/B тесты по креативам и лендингам: пример — новая версия лендинга увеличила CR на 11%. Понимаю методологии: uplift, t‑test, доверительные интервалы.
• 
  Самостоятельность и проектное мышление

  Опыт end‑to‑end проектов.
  
  Вопрос: «Вели ли вы проекты самостоятельно?»
  
  Ответ: Да, запускал аналитический дашборд с нуля: собрал данные из CRM, GA и коллтрекинга, интегрировал в Power BI. Планировал по спринтам, приоритезировал задачи через MoSCoW. В итоге сократил время подготовки отчётов с 3 дней до 2 часов.
• 
  Статистическое мышление и прогнозирование

  Применение статистики.
  
  Вопрос: «Что знаете про прогнозирование и корреляцию?»
  
  Ответ: Использовал корреляционный анализ для выявления факторов, влияющих на удержание клиентов. Строил прогнозы продаж на основе линейной регрессии и сезонных моделей (ARIMA). Опыт проверки гипотез на основе выборок.
• 
  Знания специфики отрасли

  Отраслевой фокус.
  
  Вопрос: «В каких сферах применяли аналитику?»
  
  Ответ: Работал в FMCG и финтех. В FMCG критична скорость принятия решений (ежедневный отчёт по продажам). В финтех прикладывал усилия для анализа LTV и churn, учитывая законодательные ограничения в данных.
• 
  Коммуникация с бизнесом и презентация результатов

  Навыки презентации.
  
  Вопрос: «Как презентовали результаты руководству?»
  
  Ответ: Презентовал топ‑менеджменту ежемесячные отчёты: тренды продаж, ROI, рекомендации по маркетингу. Объяснял бизнесу простым языком («снижение CAC позволит увеличить чистую прибыль на 7%»).
• 
  Согласие с условиями и мотивацией

  Прозрачные ожидания.
  
  Вопрос: «Каковы ваши ожидания по зарплате и условиям?»
  
  Ответ: Ожидания — 80−140 тыс. ₽. Гибок к формату (офис, гибрид, удалёнка). Цель — долгосрочное развитие в области продуктовой и маркетинговой аналитики.
• 
  Системное мышление и интеграция данных

  Работа с источниками данных.
  
  Вопрос: «Как работаете с данными из разных систем?»
  
  Ответ: Интегрировал CRM (amoCRM, Bitrix24), рекламные кабинеты и BI. Использовал ETL‑пайплайны. Строил единую модель данных (user journey). Это позволило объединить маркетинговые и продуктовые метрики.
• 
  Критическое мышление и валидация данных

  Умение проверять качество.
  
  Вопрос: «Приведите пример выявления ошибок в данных.»
  
  Ответ: Однажды заметил резкий рост CR на отчёте — оказалось, что часть заказов выгрузилась дважды. Сравнил raw data и дашбордные данные, нашёл ошибку импорта и исправил пайплайн. Проверяю всегда через sanity‑checks и выборочные выборки.

• 
  Разработка стратегии маркетинговой аналитики
• 
  Управление командой аналитиков
• 
  Построение системы KPI и метрики
• 
  Взаимодействие с топ-менеджментом по стратегическим вопросам
• 
  Внедрение новых инструментов и технологий
• 
  Консультирование других отделов
• 
  Формирование долгосрочных прогнозов
• 
  Оценка и оптимизация всей маркетинговой воронки

• 
  Опыт работы в маркетинговой аналитике от 5 лет
• 
  Опыт руководства командой/проектами
• 
  Опыт стратегического планирования и бюджетирования
• 
  Экспертиза в отрасли
• 
  Опыт аналитических аналитических систем
• 
  Опыт работы с топ-менеджментом
• 
  Опыт консультирования и обучения

• 
  Экспертное управление аналитическими инструментами
• 
  Продвинутые навыки программирования (Python/R)
• 
  Глубокие знания статистики и машинного обучения
• 
  Опыт построения прогнозных моделей
• 
  Знание больших данных и облачных технологий
• 
  Управление проектами и командой
• 
  Продуктовая аналитика
• 
  Стратегическое планирование

• 
  Лидерские качества
• 
  Стратегическое мышление
• 
  Навыки управления командой
• 
  Контроль и убеждение
• 
  Бизнес-хватка
• 
  Инновационность
• 
  Управление изменениями
• 
  Принятие сложных решений
• 
  Наставничество и обслуживание сотрудников

• 
  Экспертный опыт 5+ лет и стратегические результаты

  Реализованные стратегии.
  
  Вопрос: «Расскажите о стратегических аналитических проектах, за которые вы отвечали.»
  
  Ответ: Опыт более 6 лет. Руководил аналитической трансформацией e‑commerce проекта: внедрил продвинутую BI‑систему и ML‑модели прогнозирования спроса. Результат — рост точности прогнозов на 25%, сокращение складских издержек на 18%, рост выручки на 20% YoY.
• 
  Опыт управления командой и проектами

  Лидерство и проектный менеджмент.
  
  Вопрос: "Как управляли командой и развивали сотрудников?"
  
  Ответ: Вёл команду из 7 аналитиков и дата‑инженеров. Настроил систему наставничества: три junior выросли до middle. Внедрил agile‑подход в проектировании задач, что уменьшило сроки релизов дашбордов на 40%.
• 
  Экспертиза в построении аналитических систем

  Автоматизация и архитектура.
  
  Вопрос: «Как строили аналитические системы с нуля?»
  
  Ответ: Разработал Data Lake и DWH на базе ClickHouse и BigQuery. Настроил ETL через Airflow и интеграцию с CRM/ERP. Внедрил дашборды в Power BI для C‑level. В итоге бизнес получил сквозную аналитику «от клика до сделки».
• 
  Стратегическое и продуктовое мышление

  Связь аналитики и продукта.
  
  Вопрос: «Как аналитика влияет на продуктовую стратегию?»
  
  Ответ: Аналитика выявила отток в сегменте free‑пользователей. Предложил изменить roadmap и запустить freemium‑пакеты. В итоге Retention D30 вырос на 12%, ARPU увеличился на 15%.
• 
  Экспертиза в машинном обучении и расширенной аналитике

  Опыт ML‑решений.
  
  Вопрос: «Был ли опыт использования алгоритмов ML?»
  
  Ответ: Да, внедрил модель прогнозирования оттока клиентов (логистическая регрессия + XGBoost). Точность модели — 86%. Использовал кластеризацию K‑Means для сегментации пользователей. Внедрение помогло разработать персонализированные кампании маркетинга.
• 
  Бизнес‑акумен и взаимодействие с топ‑менеджментом

  Работа с C‑level.
  
  Вопрос: «Какой опыт взаимодействия с руководством высшего звена?»
  
  Ответ: Раз в месяц делал презентации для совета директоров. Представлял P&L, ROI по маркетингу, прогноз cash flow. Участвовал в стратегических сессиях, где аналитика была ключом для принятия решений о новых рынках.
• 
  Лидерские качества и влияние на организацию

  Культурные изменения.
  
  Вопрос: «Есть ли опыт трансформации корпоративной культуры через аналитику?»
  
  Ответ: Да, внедрил культуру «data‑driven decisions»: ввёл регулярные отчёты, обучающие воркшопы, создал экспертное сообщество аналитиков внутри компании. Это повысило вовлечённость и повысило качество стратегических дискуссий.
• 
  Согласие с условиями и долгосрочная мотивация

  Ожидания и планы.
  
  Вопрос: «Какие условия вы рассматриваете?»
  
  Ответ: Ожидания: 130−250 тыс. ₽. Готов к полной ответственности за результат и долгосрочному сотрудничеству. Вижу себя в перспективе Head of Analytics / CDO.
• 
  Инновационность и обмен знаниями

  Участие в сообществе.
  
  Вопрос: «Какие инновации внедряете? Где делитесь опытом?»
  
  Ответ: Тестировал AutoML‑инструменты (H2O, Vertex AI) для прогнозных моделей. Выступал на конференции «Analitika 2024», публиковал статьи на vc.ru. Организовал внутрикорпоративные курсы по SQL для маркетологов.
• 
  Стрессоустойчивость и принятие сложных решений

  Кризисные кейсы.
  
  Вопрос: «Были ли примеры сложных решений в кризисной ситуации?»
  
  Ответ: Да, в пандемию наблюдалось резкое падение продаж. Предложил перераспределить бюджеты на digital‑каналы и перенастроил прогноз популяции спроса. В результате продажи онлайн выросли на 35%, что компенсировало офлайн‑падение.