Маркетинговый и продуктовый аналитик — воронки и A/B-тесты

1K $–1K $/мес
Опубликовано 31.10.2026
УдалённоJuniorSQLMetabasePower BITableauLooker StudioExcelGoogle Sheets

Что за роль

Аналитик будет исследовать продуктовые и маркетинговые воронки и оценивать эффективность каналов и CRM-коммуникаций. Результаты анализа нужны бизнесу для принятия решений и поиска точек роста продукта.

Чем вы будете заниматься

  • Анализировать воронки и причины изменений метрик.
  • Оценивать эффективность и окупаемость рекламных каналов и CRM-коммуникаций.
  • Разрабатывать дашборды и автоматизировать регулярную отчётность в BI-системах.
  • Писать SQL-запросы, проверять качество данных и выявлять аномалии.
  • Проводить A/B-тесты, анализировать результаты и предлагать решения для роста конверсии.
  • Взаимодействовать с командами маркетинга, CRM, продукта и IT.

Требования

  • Опыт работы маркетинговым или продуктовым аналитиком от одного года.
  • Уверенное владение SQL.
  • Опыт работы с BI-системами, например Metabase, Power BI, Tableau или Looker Studio.
  • Знание Excel или Google Sheets, включая сводные таблицы и сложные формулы.
  • Понимание метрик CPA, CPL, CPC, CPI, CAC, EPC, CR, ROI, ROMI, LTV и ARPU.

Что мы предлагаем

  • Полностью удалённый формат.
  • График 5/2 с гибким началом рабочего дня.
  • Оплата: $1000–$1200.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно пишет SQL-запросы для разбора продуктовых и маркетинговых воронок: находит этапы потери пользователей, проверяет причины сдвигов метрик и связывает поведение аудитории с источниками привлечения.

→

Аккуратно оценивает эффективность рекламных каналов и CRM-коммуникаций: сопоставляет затраты и результаты, проверяет корректность данных и не делает выводов об окупаемости без подходящих метрик.

→

Применяет основы A/B-тестирования вдумчиво: формулирует проверяемые гипотезы, следит за качеством выборок и отделяет статистически значимый эффект от случайных колебаний.

→

Самостоятельный начинающий аналитик, которому комфортна удалённая работа: автоматизирует регулярную отчётность в Metabase, Power BI, Tableau или Looker Studio, уверенно использует Excel и Google Sheets и ясно представляет выводы для принятия продуктовых решений.

Ресурсы для обучения

→Анна Грязева: эксперт блога Яндекс ПрактикумаКурс
→Станьте частью команды экспертов Яндекс ПрактикумаКурс
→Станьте частью команды экспертов Яндекс ПрактикумаКурс

Карьерный путь

Маркетинговый и продуктовый аналитик — воронки и A/B-тесты (Сейчас)→Продуктовый аналитик среднего уровня: самостоятельно ведёт анализ воронок, экспериментов и эффективности каналов (Через 1–2 года)→Старший продуктовый аналитик или ведущий аналитик роста: определяет подходы к экспериментам и аналитике, помогает командам находить точки роста продукта (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка аналитики данных, 2026
$150B
Годовой рост рынка аналитики данных
13%
Применение генеративного ИИ в аналитике
35%
Прогноз роста мировых расходов на ИИ в 2026 году
+29%

Навыки и требования

Обязательные
SQLMetabasePower BI
Растущий спрос
dbt и аналитическая инженерия: тестирование, документирование и контроль качества SQL-моделейPython для анализа экспериментов и статистической проверки A/B-тестовAmplitude или Mixpanel: событийная продуктовая аналитика и построение воронок
Снижающийся спрос
Ручная сборка регулярной отчётности в Excel и Google Sheets вместо автоматизированных SQL-моделей и BI-дашбордовTableau Prep и другие проприетарные сценарии подготовки данных как единственный ETL-инструмент вместо dbt и облачных конвейеров данных

Тренды отрасли

Аналитическая инженерия становится стандартом
Технологические компании всё чаще превращают SQL-запросы в повторно используемые модели данных с тестами и документацией. Для кандидата полезно показать проект в dbt: витрины по воронке, проверки уникальности и полноты данных, а также единые определения конверсии.
A/B-тесты дополняются проверкой качества эксперимента
Команды уделяют больше внимания мощности выборки, длительности теста, множественным сравнениям и эффекту новизны; некорректная рандомизация способна сделать выводы бесполезными. В портфолио стоит объяснить выбор основной метрики, минимально значимого эффекта и правила остановки теста, а не только показать p-value.

Новости отрасли

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев

Похожие вакансии
Performance-маркетолог — Google Ads
WEBNOSTRA SALES·158K ₽–197K ₽
Таргетолог Meta Ads для ИИ-продукта
2K ₽
Growth-маркетолог для AI-помощницы
Джени·40K ₽
Аналитик продаж — Power BI
Акваарт·179K ₽–223K ₽
AI-native маркетолог для платформы управления digital-рекламой
OneSpot·185K ₽–231K ₽
Директор по маркетингу для IT-продуктов
450K ₽–550K ₽
Ведущий маркетолог для e
Breeeth·283K ₽–352K ₽
Маркетолог клиентских проектов для клиник
Удалённо
Продуктовый аналитик и BI
Авито·112K ₽–140K ₽
Специалист по Meta Ads — лидогенерация
WEBNOSTRA SALES·373K ₽–464K ₽
Стажёр продуктовой аналитики / BI-разработки
Авито·96K ₽–119K ₽
HR-аналитик — HR-отчётность и C&B-процессы
Winline·179K ₽–223K ₽
Контент-менеджер — статьи и туториалы
100K ₽–120K ₽
Media Buyer Facebook / Meta Ads для Nutra COD-проекта
160K ₽–199K ₽
Data Scientist для ценообразования продуктов продвижения
Авито·Удалённо