Web аналитик

Siberian Wellness – больше, чем просто производственная компания с 27-летней историей. Это – международный бренд, чьи продукты любят Клиенты в более чем 60 странах мира. А сотни тысяч предпринимателей в Европе, Азии, Америке, ведут бизнес с нами. Мы производим биологически активные добавки, витамины, косметику, парфюмерию, спортивное и функциональное питание для активного образа жизни и отличного самочувствия. Мы стремительно развиваемся, и не боимся ломать привычные рамки и стереотипы.

О компании:

Полный цикл – разработка, собственное производство, продвижение и продажи

Мы имеем собственные торговые представительства в 17 странах, торговые представительства по франчайзингу в 10 странах, 5 распределительных центров, фирменную сеть из 99 офлайн-магазинов и 20 интернет-магазинов, а также 1285 магазинов, работающих с нами по франчайзингу.

Задачи:

• Обеспечение аналитическими данными для эффективного управления рекламными кампаниями в цифровых каналах.

Обязанности:

• Управление внешними системами аналитики web/app с помощью GTM-контейнера;
• Настройка Яндекс.Метрики (фильтры, цели) и GA 4 (фильтры, события и конверсии), экспорт данных в Google.BigQuery;
• Работа с сырыми данными в Google.BigQuery (написание SQL-запросов, контроль Data Lake и подготовка аналитических витрин данных в DWH);
• Сбор сырых данных из различных хранилищ (сайт, app, CRM, файлы);
• Подготовка аналитических отчётов в разрезах, с разными моделями атрибуции и разными подходами (CPL based, CPO based, LTV based);
• Настройка коннекторов для выгрузки расходов из рекламных кабинетов в Google.BigQuery;
• Работа в паре с дашбордистом для визуализации сырых данных в user friendly виде.

Требования:

• 3 года практического опыта работы с Яндекс.Метрика, GA4, GTM на сайтах с большой посещаемостью (от 1 млн. хостов в месяц);
• Практический опыт работы с Google.BigQuery, GA4;
• Уметь писать сложные SQL-запросы (оконные функции, ключи, джойны) на разных синтаксисах (синтаксисы опциональны и не критичны);
• Понимать основные метрики интернет-рекламы: CPL, CPO, LTV, модель атрибуции;
• Иметь базовые понимания HTML (DOM, CSS) и JS (document.queryselector, same-origin policy), понимать что такое ClientID, cookies, fingerprint;
• Уметь собрать сырые данные в BI-системе (у нас Tableau);
• Иметь представления о математической статистике (ошибка первого и второго рода, классическое алгоритмы прогнозирования временных рядов, оценка достоверности данных);
• Иметь опыт либо желание изучить системы стриминга данных по типу OWOX;
• Уметь разобрать с новыми счётчиками, пикселями от рекламных систем, подготовить ТЗ на интеграцию программистами (если это нельзя сделать через GTM).