Senior специалист по сквозной аналитике / Marketing Analytics Engineer

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 вDataLensне 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.