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.
- 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:
- 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.