Полная
Удаленная работа
Trinity-ADV (digital-агентство)
Ведущий специалист по контекстной рекламе
2 года 5 месяцев
Уже более 9 лет я занимаюсь автоматизацией аналитики полного цикла — от настройки трекинга и сбора данных до построения отчётов, интерпретации результатов и формирования действенных рекомендаций.
Мой опыт охватывает ключевые направления аналитики:
Web / App / Product / Back-end / ETL-ELT / DWH / BI
Сферы: real-time аналитика, машинное обучение (ML), искусственный интеллект (AI), DevOps
Сейчас я развиваю собственный проект в сфере iGaming — систему автоматизации маркетинговой аналитики с использованием ML/AI на базе GCP. Каждые 5 минут данные из Facebook, Dolphin и Keitaro поступают в Google BigQuery, где проходят обработку и анализ. Далее применяются ML-модели для:
прогнозирования эффективности кампаний,
рекомендаций по изменению параметров и бюджета,
принятия решений об остановке, масштабировании или перезапуске РК.
Фактически, я создаю автоматизированного биддера с прогнозной аналитикой, при этом рассматриваю альтернативу: реализацию на Open Source стеке — Docker, Airflow, FastAPI, Playwright, ClickHouse, CatBoost, Superset.
Моя сильная сторона — системный подход: от проектирования архитектуры DWH до построения BI-дашбордов и ML-прогнозов, с фокусом на конкретные бизнес-результаты.
Вне работы увлекаюсь большим теннисом — это помогает сохранять баланс и оставаться в тонусе, как физически, так и ментально.
Проведение аудита РК (рекламной кампании) Яндекс Директ и Google.Ads.
Прогноз стоимости РК (рекламной кампании) Яндекс Директ и Google.Ads.
Сбор и составление семантического ядра. Полная сборка РК (рекламных кампаний) в Яндекс Директ и Google.Ads с последующим ведением кампаний.
Настройка и проверка на корректное срабатывание целей в Яндекс Метрике, Google Analytics.
Настройка и работа с сервисами коллтрекинга для сквозной аналитики CoMagic, Roistat, Ringostat.
Анализ РК в счетчиках Яндекс Метрике, Google Analytics.
Составление отчетов с последующим выводом для улучшения показателей и оптимизации кампании.
Обучил нескольких сотрудников.
Клиенты:
Крупный производитель бытовой техники.
Создание и реализация стратегии продвижения бренда, категорий товаров, поддержка продаж в перформанс каналах (Яндекс.Директ, Google.Ads, YouTube).
Предоставление рекомендаций по сайту (на основании вебвизора), которые позволили увеличить конверсию в заказы на 2 процентных пункта.
Создал лендинги, конверсия на которых была в 2 раза выше чем на сайте.
Результат:
Увеличение продаж через собственный магазин производителя в 1,5 раза.
Увеличение брендовых запросов и запросов по продвигаемым категориям в несколько раз в сравнении с периодами без активности и в сравнении с эффективностью предыдущих подрядчиков.
Международное агентство элитной недвижимости.
Создание рекламных кампаний и реализация стратегии продвижения бренда, категорий товаров, поддержка продаж в перформанс каналах (Яндекс.Директ, Google.Ads).
Результат: рост количества лидов на 20%.
Инвестиции в коммерческую недвижимость.
Создание и реализация стратегии продвижения бренда, поддержка продаж в перформанс каналах (Яндекс.Директ, Google.Ads).
Результат: оптимизация РК привела к снижению стоимости клиента на 25%.
Жилой комплекс бизнес-класса в Сочи.
Создание и реализация стратегии продвижения бренда, поддержка продаж в перформанс каналах (Яндекс.Директ, Google.Ads).
Оптимизация рекламных кампаний (Директ, Ads).
Результат: стоимость CPO = 3 000 рублей.
Направление "дебетовые карты" в банке:
Создание и ведение рекламных кампаний в Яндекс.Директ, Google.Ads.
Клиент выбирал между подрядчиками.
Необходимо было привести максимум лидов по минимальной цене по направлению "дебетовые карты".
Результат: CPL = 300 рублей. Лучшие показатели среди потенциальных подрядчиков по направлению "дебетовые карты".
Крупный производитель автомобилей для B2B и B2C рынка.
Проведение охватных кампаний для повышения и узнаваемости бренда.
Создание и ведение рекламных кампаний в Яндекс.Директ, Google.Ads, YouTube.
Результат: 1 000 000 потенциальных клиентов на сайте в месяц.
Построение динамических отчётов в Power BI для руководства, маркетолога, SEO-специалистов, PPC-специалистов.
Построил динамический ABC анализ - позволяет выявить пул продуктов по принципу Парето (80/20), с возможностью широкой фильтрации: период, цена, источник, города, бренд, категория, товар.
В отчёте производится динамический расчёт метрик: доход, расход, средний чек, транзакции, CPO, ДРР.
Отчёт для SEO-специалистов по отслеживанию тенденций роста органического трафика по разделам страниц на сайте.
Взаимодействие с отделами контекстной рекламы, SEO отделом, аккаунт отделом.
Анализ сайта и способы повышения конверсии на сайте.
Настройка целей, e-commerce (расширенной электронной торговли).
Анализ трафика с платных источников. Составление ТЗ для оптимизаций рекламных кампаний.
Выявление причин некорректной работы счётчиков на сайте и их устранение.
Постановка ТЗ (технических заданий) для веб-программистов и контроль выполнения.
Работа с сервисами и их настройка: Яндекс Метрика, Google Analytics, GTM (Google Tag Manager), К50, Roistat, CoMagic, API.
Настройка целей, построение отчётов в Power BI и поддержание в актуальном состоянии. Работа с рекламными агентствами (отчётность и согласование ведения рекламных кампаний).
Построение сквозной аналитики.
Мои обязанности в команде аналитиков:
Настройка аналитики для Web и App приложений и поддержание ее в актуальном состоянии.
Построение сквозной аналитики - написание и внедрение fingerprinting (цифровой отпечаток устройства Custom ID) для последующей связки данных frontend (Web и App) с данными backend (CRM).
Построение и поддержание в актуальном состоянии автоматической регулярной отчетности в Power BI для генеральных встреч и специалистов отделов: маркетинга, продуктов, UX и UI.
Построены отчеты в Power BI в разбивке по продуктам, каналам, рекламным источникам и кампаниям: план/факт, воронки, A/B тестов, сравнение периодов.
Технический стэк:
SQL (PostgreSQL, MS SQL Server, MySQL, BigQuery, ClickHouse) - создание таблиц, загрузка/выгрузка данных.
Power BI - загрузка, преобразование данных и первичная фильтрация в Power Query с языком M, в частности для обхода семплинга в коннекторах, разработка по моделям данных «Звезда» и «Снежинка» на языке DAX в Power Pivot, построение динамически активных дашбордов в Power View.
Python - написание DAGs в Apache Airflow (выгрузка данных по API с последующей загрузкой в БД). Работа с библиотеками Requests, SQLAlchemy, Pandas, Google Analytics Reporting API v4, tapi-yandex-metrika.
GTM (Google Tag Manager) - настройка работы, проверки и отладки: счетчиков/трекеров, онлайн чатов, A/B тестирования (Google Optimize) и событий (триггеров, тегов). Работа с dataLayer (уровень данных), написание ТЗ, прокидывание событий и файлов Cookie для отслеживания сайтов с iframe. Работа с Cookies и Custom ID в Local Storage, Session Storage.
Web-трекинг - написание ТЗ, работа с трекерами, пикселями и их настройка: Google Analytics, Google Analytics 4, Яндекс Метрика, Hotjar, Facebook Pixel, VK Pixel, myTarget. Проверял выполнение ТЗ и корректность работы в GTM в режиме «Предварительного просмотра», а также в консоли браузера.
App-трекинг - написание ТЗ, работа и настройка: Firebase, AppMetrica, AppsFlyer. Проверял выполнение ТЗ, корректность работы в Xcode и Android Studio.
Спроектировал и внедрил DWH на ClickHouse для объединения игровых событий, транзакций и маркетинга, обеспечив сквозную аналитику ключевых метрик (FTD, CR, LTV, ARPU, retention) в режиме реального времени (Kafka).
Провёл когортный анализ и прогноз LTV (SQL, Python), увеличив ARPU на 15% и снизив CPA на 10%.
Разработал сервис для быстрой проверки на автовывод и мультиаккаунты пользователей с использованием графовой БД Neo4j и FastAPI (Python), сократив время проверки с нескольких часов до 1 минуты.
Автоматизировал ETL-процессы через Apache Airflow и Python, исключив ручную обработку данных. Наставлял команду аналитиков (SQL, Python, GA4, GTM).
Apache Airflow: Разработка кастомных операторов, хуков + подключение модулей MinIO / S3 / Kafka, мониторинг и алерты в Telegram. Создание и настройка DAGs, управление зависимостями между задачами.
Apache Kafka: Разработка продюсеров и консьюмеров.
DWH: Проектирование и разработка на DB ClickHouse (Materialized Views, Dictionaries, AggregatingMergeTree)
+ DB Neo4j.
Работа с потоковыми данными: ETL на FastAPI (Redis + Celery), обработка, мониторинг, запись и оповещения.
Настройка веб-аналитики: Google Analytics 4 (GA4), Google Tag Manager (GTM), Amplitude.
App Engine - проксирование через собственные сервера (помогает обойти блокировку cookies).
BI: Построение автоматизированых отчетов в Apache Superset.