Анализ эффективности маркетинга
В digital-проектах анализировал рекламную воронку: запрос, объявление, посадочная, заявка, лид, продажа. Считал CPL, конверсию и качество обращений.
Made on
Tilda
Соединяю маркетинг, продукт и техническую работу с данными: SQL-запросы, пользовательские сегменты, CRM-коммуникации, витрины, качество данных, отчётность и гипотезы для роста.
Центральное совпадение — маркетинг + CRM + SQL + витрины данных + финтех-контекст.
В digital-проектах анализировал рекламную воронку: запрос, объявление, посадочная, заявка, лид, продажа. Считал CPL, конверсию и качество обращений.
В Citibank анализировал клиентские сегменты, статусы, триггеры и результаты коммуникационных кампаний, готовил выгрузки и отчеты для внутренних заказчиков.
SQL — основной рабочий инструмент: joins, CTE, агрегации, оконные функции, подзапросы, проверочные выборки и оптимизация логики.
В Citibank работал с DWH/витринами, отчётными данными, DQ-контролями, сверками, аномалиями и инцидентами данных.
Умею разбирать повторяющиеся выгрузки, фиксировать логику, выносить проверки качества и готовить данные в формате, удобном для регулярной отчетности.
Понимаю продуктовые и маркетинговые воронки, методологию когортного анализа, retention-логики и A/B-экспериментов. Готов применять это в финтех-продуктах.
Сильная сторона — переводить бизнес-задачу в сегменты, SQL-логику, проверенные данные и понятные выводы.
Data / BI-аналитик с опытом в банковской аналитике, CRM-коммуникациях, DWH/витринах, SQL, Data Quality и digital-маркетинге. В Citibank работал с отчетными данными по розничному кредитному портфелю и клиентской базе около 500 тыс. физлиц: сопровождал SQL/SAS-логику, DQ-контроли, анализ аномалий и инциденты данных. В роли старшего аналитика коммуникационных кампаний анализировал клиентские сегменты, статусы, триггеры и результаты коммуникаций. В digital-проектах анализировал путь пользователя от рекламного канала до заявки и продажи.
Определить условия сегмента, собрать SQL-выборку, проверить качество, подготовить выгрузку для CRM-коммуникации.
Связать канал, коммуникацию, целевое действие, продуктовую метрику и качество отклика.
Разобраться в витринах, зафиксировать логику, найти технический долг, улучшить повторяемость отчетности.
Для Uzum важна не разовая таблица, а управляемый цикл: сегмент, коммуникация, поведение, метрика, вывод.
Уточняю продукт, аудиторию, канал, бизнес-метрику и критерии успеха.
Формирую условия отбора, пишу SQL, проверяю дубли, статусы, даты и пересечения.
Связываю канал, факт получения, целевое действие и дальнейшее поведение пользователя.
Считаю конверсию, отклик, качество сегмента, продуктовый эффект и аномалии.
Формирую короткое резюме: что сработало, что не сработало и что проверить дальше.
В этой роли важен не один инструмент, а связка: SQL, сегменты, витрины, CRM, продуктовые метрики и автоматизация.
Здесь главное — CRM-сегменты, финтех-данные, DWH, маркетинговая воронка и отчётность.
Анализировал клиентские сегменты, статусы, триггеры и результаты коммуникационных кампаний. Готовил аналитические выгрузки и отчеты для внутренних заказчиков, помогал переводить бизнес-вопросы в метрики, срезы и понятные выводы.
Работал с отчетными данными по розничному кредитному портфелю и клиентской базе около 500 тыс. физлиц. Сопровождал SQL/SAS-логику, DQ-контроли, анализ аномалий и инциденты данных.
В digital-проектах анализировал рекламные кампании, качество запросов, конверсию посадочных страниц, стоимость лида и качество обращений. Связывал данные по цепочке: поисковый запрос → объявление → посадочная → заявка → продажа.
В Agile-команде управления продажами анализировал выполнение планов, доходы по продуктам, конверсию, активность менеджеров и контактную политику. Готовил отчетность с план-фактом, трендами, прогнозом и алертами по отклонениям.
Честная карта по инструментам: сильная база в SQL/DWH/маркетинге, плюс готовность быстро войти в Greenplum, DAG и A/B-процессы.
Основной production-опыт — MS SQL Server, Teradata и SAS PROC SQL. Логика сложных SQL-запросов, joins, CTE, агрегаций и оконных функций переносима; Greenplum готов быстро углубить под рабочий стек.
Понимаю логику ETL/оркестрации: зависимости, расписания, проверки, точки отказа, документация. Готов участвовать в разборе существующих DAG и снижении технического долга аналитики.
Методологически понимаю A/B-логику: гипотеза, группы, метрика, период, эффект и ограничения. Готов применять это в продуктовых и CRM-кампаниях финтех-направления.
В фокусе — CRM, SQL, DWH, качество данных, маркетинговые каналы, сегменты и отчётность.
Стек сгруппирован так, чтобы быстро показать соответствие задачам маркетинговой аналитики и технической работы с данными.
Базовое высшее образование и дополнительная подготовка в аналитике данных.
Экономика и управление на предприятии машиностроения. Высшее образование, 2013.
SQL, Python, визуализация данных и аналитический проект. Дополнительная подготовка в аналитике данных, 2021.
Быстро включаюсь в бизнес-контекст, умею работать с данными из разных источников, проверять качество расчетов и превращать аналитику в понятные решения для маркетинга и продукта.