Главный специалист отдела анализа базы данных

Формировать необходимые данные и визуальные отчёты по маркетинговым акциям для руководства Общества (план/факт) с использованием методов математического моделирования;

Разрабатывать модели клиентского поведения для увеличения ключевых показателей программы лояльности (ПЛ);

Анализировать Базу Данных и формировать ключевые показатели эффективности реализации ПЛ;

Разрабатывать и развивать методику расчетов эффективности акций и мероприятий ПЛ;

Формировать бизнес-процесс по расчету экономической эффективности маркетинговых акций;

Анализировать путь клиента и формировать предложения по улучшению показателей ПЛ;

Формировать прогнозные и аналитические модели оттока клиентов, отклика на проводимые рекламные кампании;

Формировать данные по продажам в различных разрезах в целях подготовки и исполнения бизнес-плана Общества в рамках Управленческой отчетности;

Готовить аналитические справки по результатам факторного анализа отклонений по ключевым показателям;

Формировать технические требования по реализации машинного обучения;

Формировать функциональные и технические требования на доработку аналитической отчётности для формирования технических заданий на доработку CRM-системы;

Участвовать в тестировании и приемо-сдаточных испытаниях доработок, касающихся реализации аналитической отчётности;

Проводить A/B тесты, сегментировать клиентов;

Готовить аналитические справки, презентовать результаты изыскательских работ;

Образование: Высшее профессиональное; специальность – прикладная математика, экономика, статистика, прикладная информатика, маркетинг, социология, релевантные технические специальности.

Знание: принципов построения и функционирования B2C CRM- систем; методологии анализа и сегментации клиентских баз; основ экономического и маркетингового анализа; оценки экономической эффективности; методов проведения количественных и качественных исследований; математики и технологии a/b тестов; статистических методов сегментации и анализа поведения потребителей, методов прогнозирования продаж и потребительских предпочтений, а также инструментов оценки эффективности маркетинговых коммуникаций.

Опыт работы с большими объемами данных (навыки и понимание подходов к фильтрации, агрегации, группировке данных).

Знание программного обеспечения: Python (вкл. Pandas, PySpark, Polars - предпочтительно); желательно BI-платформы.

Владение офисными приложениями: отличное знание Excel.