Аналитик программы лояльности

Вакансия № 21475039 от компании ECCO на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании ECCO.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 21475039 добавлено в базу данных: Воскресенье, 2 марта 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 21475039:

Прочитано соискателями - 168 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "ECCO":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Обязанности работника:

Внедрение репортинга и аналитики
Сбор требований к наполнению и визуализации нового типа клиентской отчетности от внутренних заказчиков
Контроль реализации доработок со стороны внутренних и внешних подрядчиков
Контроль получения, отслеживания и отображения показателей и метрик, необходимых для получения следующих типов отчетности:
- Эффективность программы лояльности
- Качество собираемых данных
- Профиль клиентов
- Покупательское поведение
- Управление продуктовым предложением
- Эффективность кампаний и др. типов коммуникаций
- Фрод
Трактовка полученных данных, определение значимых трендов, выделение значимых сегментов, формирование и доказательство гипотез
Формирование рекомендаций, основанных на анализе данных с целями: повышения эффективности реализуемой ПЛ, кастомизации продуктовых предложений, управления акциями, повышения эффективности коммуникаций, формирования ассортиментной матрицы, управление покупательским поведением (Re-purchase, churn-prevention, up-sell, cross-sell и т. д.)
Сегментация клиентской базы

Требования к работнику:

Умение лидировать процесс внедрения, реализации и развития нового типа отчетности
Знание основных решений, используемых при внедрении, настройке и управлении автоматизированной клиентской отчетностью (Power BI, Tableau, SAS, IBM и т. д.)
Знание основных программ, используемых для анализа клиентских баз данных (ACCESS, SQL и др.)
Построение аналитических моделей, построенных на сегментации и кластеризации
Знание принципов реализации сегментации и кластеризации на базе: ABCD, RFM (умение построения рабочих критериев сегментов для использования на ежедневной основе)
Построение прогнозных моделей (Churn modelling, Product Association modelling, Product recommendation modeling и т. д.)
Продвинутое Знание Google Analytics (внедрение Users ID, управление кампаниями, построение аттрибуционных моделей и т.д.)
Понимание принципов оценки эффективности коммуникаций в digital-каналах
Формирование и проверка гипотез по выделению сегментов, формированию предложений для этих сегментов и т. д.