Основная деятельность связана настройкой аналитики и контекстной рекламой, в разных сервисах, анализ и улучшение показателей!
Ключевые знания и навыки:
- Excel (сложные формулы, сводные таблицы, диаграммы, и др.) Google sheets
- Знание продуктовых метрик, закон о рекламе
- Yandex Direct, Бизнес, metrika, аудитории, commander, Геореклама
- Веб-аналитика: Настройка аналитики, отслеживание целей и ключевых событий, контекстной аналитики, электронной коммерции.
- Проведение различных анализов: когортный, RFM, ABC
- VK Реклама, маркет платформа, лид-формы
-Google analytics 4, GTM
-Визуализация данных Looker Studio, Yandex DataLens,
- Рекламный кабинет Facebook
- Установка пикселей FB, TikTok, VK
- Тестирование гипотез и проведение а/в тестов с помощью Varioqub
- Telega in
- Telegram ADS, сервис Elama
- Ведение сервиса 2GIS, работа с отзывами
- SQL (вложенные запросы, запросы на выборку, join-ны)
- HTML, CSS на базовом уровне
- Создание медиаплана, для будущих клиентов. Анализ конкурентов с помощью keys.so. Аудит рекламной кампании. A/B тестирование.
Так же всегда стремлюсь изучать новое и постоянно пополняю свой багаж знаний.
Полная настройка и ведение Аналитики на проекте с нуля. Настройка аналитики в Яндекс Метрике и Google Analytics 4, с помощью GTM или прямыми кодами на сайт. Исследование проекта, различными видами анализа. Подготовка ежемесячной и квартальной отчетности. Построение дашбордов на основе извлекаемых данных.
Ведение рекламного кабинета в Yandex Direct или VK. Использование Direct commander. Оценка результатов рекламных кампаний через yandex metrika , google analytics, с помощью основных метрик. Установка отслеживания событий через GTM. Подготовка отчётов по РК в Google sheets. Сбор СЯ, написание объявлений. Создание Медиаплана для будущих рекламодателей. Анализ конкурентов с помощью keys.so. Аудит рекламной кампании. A/B тестирование на платформе Varioqub. Запуск рекламных посевов в Telega in. Запуск рекламных объявлений в Яндекс.Навигаторе.
Подготовка к обработке различных датасетов: с упоминаниями о бренде, клиентская база, каталоги . Анализ датасета с помощью языка Python (библиотеки:Pandas, Numpy, Seaborn). Построение таблиц и графиков: Динамика упомнаний, динамика упоминаний по тональностям, соц-дем профиль аудитории, влияние инфоповдов на восприятие к бренду, поиск конкурентов бренда, и оценка их рейтингов, выявление популярного объекта, поиск лояльных клиентов, любимые бренды, временные графики, графики корреляции. Презентация анализа данных с выводами и инсайтами по проделанной работе.