Senior специалист по сквозной аналитике / Marketing Analytics Engineer
Описание
АльфаСклад — один из крупнейших операторов self-storage в России. Мы ищем senior-специалиста, который возьмет на себя техническую сторону сквозной аналитики и обеспечит корректный сбор и движение данных по всей воронке продаж. Главная задача роли — сделать так, чтобы данным о маркетинге и продажах можно было доверять. Нам нужен не аналитик, который будет искать инсайты и оценивать эффективность бизнеса, а специалист, который сможет технически организовать правильный сбор, связывание, хранение и предоставление данных для последующего анализа. Чем предстоит заниматься Поддерживать и развивать архитектуру сквозной аналитики: рекламные системы → сайт → Roistat → CRM → ClickHouse → DataLens. Настраивать корректный сбор данных о рекламных источниках, визитах, оращениях, звонках, заявках, сделках и выручке. Обеспечивать правильное связывание данных на разных этапах пути клиента. Настраивать и контролировать передачу UTM-меток, Client ID и других идентификаторов между системами. Настраивать интеграции между сайтом, Roistat, CRM, телефонией, рекламными системами и аналитическим хранилищем. Работать с API, webhooks и другими механизмами передачи данных. Разрабатывать и поддерживать структуру данных в ClickHouse, писать SQL-запросы. Обеспечивать корректную подготовку и доступность данных для последующего использования в DataLens. При необходимости диагностировать проблемы на участке ClickHouse → DataLens: проверять источники, датасеты и корректность передаваемых данных. Построение и визуальное оформление дашбордов в DataLens не входит в задачи этой роли. Контролировать полноту и качество данных: находить пропуски, дубли, расхождения между системами и ошибки атрибуции. Диагностировать причины некорректных данных и устранять их. Документировать логику сбора данных, интеграции, события и правила атрибуции. Взаимодействовать с разработчиками, маркетингом, продажами и другими владельцами систем при изменении бизнес-процессов и IT-инфраструктуры. Что для нас важно Обязательно: Опыт построения и технической поддержки систем сквозной аналитики. Глубокое практическое знание Roistat: интеграции, события, источники, атрибуция, работа с CRM и рекламными системами. Уверенный SQL. Практический опыт работы с ClickHouse. Опыт работы с DataLens на уровне, достаточном для понимания его взаимодействия с источниками данных, проверки датасетов и диагностики проблем с данными. Навыки разработки и дизайна BI-дашбордов не являются требованием. Понимание принципов работы API, webhooks и интеграций между информационными системами. Опыт настройки веб-аналитики: события, цели, UTM-метки, идентификаторы пользователей. Понимание принципов атрибуции рекламных источников. Умение самостоятельно диагностировать расхождения данных между различными системами. Понимание устройства воронки продаж и природы маркетинговых данных — достаточное для того, чтобы правильно организовать их сбор. Будет плюсом: Python. Опыт работы с Яндекс Метрикой и Яндекс Директом. Опыт интеграции call-tracking и телефонии. Опыт проектирования аналитических хранилищ и ETL/ELT-процессов. Опыт работы с бизнесом, где путь клиента включает как онлайн-, так и офлайн-взаимодействия. Что НЕ является основной задачей этой роли Мы специально разделяем техническую и аналитическую функции. От специалиста не требуется: анализировать эффективность маркетинговых каналов; искать точки роста продаж; интерпретировать динамику бизнес-показателей; проводить статистические исследования; формулировать продуктовые или маркетинговые гипотезы; строить и оформлять дашборды в DataLens. Для этого в компании есть другие роли. От вас требуется обеспечить этим специалистам надежные, полные и правильно организованные данные для анализа. Как мы поймем, что вы успешны Данные по всей воронке — от рекламного источника до фактической продажи — корректно связаны между собой. Расхождения между Roistat, CRM, ClickHouse и другими системами минимальны и объяснимы. Ошибки и потери данных выявляются быстро и системно устраняются. При появлении нового канала, события или изменении бизнес-процесса заранее понятно, какие изменения необходимо внести в систему сбора данных. Логика формирования показателей прозрачна и документирована. Аналитики и бизнес-пользователи доверяют данным и могут использовать их без постоянной ручной проверки. Кого мы ищем Нам нужен технически сильный и системный специалист, которому интересно разбираться, как именно рождается цифра в отчете. Если показатели в двух системах расходятся, вы не выбираете ту цифру, которая кажется более правдоподобной, а проходите всю цепочку данных, находите источник расхождения и устраняете его причину. Мы ищем человека, который воспринимает качество данных как инженерную задачу: система должна быть построена так, чтобы ошибки не просто исправлялись вручную, а не повторялись.