Ссылка на портфолио: https://github.com/matejkoas
Всегда интересовался сферой IT. Самостоятельно изучал JS и PHP, делал по ним учебные микропроекты. Занимался веб-разработкой на любительском уровне в качестве хобби, но профессионально заниматься ей не стал, поскольку не хотел бросать аналитику. Нашел себя в симбиозе программирования и аналитики.
В планах также более углубленно изучить ML-инженерию. Пока что работаю с доступными моделями в пакетах sclearn, tensorflow и др.
Мои сильные стороны: Опыт в сфере аналитики более 7 лет, навыки работы в команде, поскольку работаю в команде уже более 6 лет, умею построить аргументацию так, чтобы она была понятна клиенту, умею задавать правильные вопросы при коммуникации с клиентами и коллегами, самодисциплина и выполнение работы в срок.
Общие обязанности:
● Анализ трафика и оптимизация рекламных кампаний по KPI, Яндекс.Метрика
Google Analytics, MS Excel
● Аудит посадочных страниц и предложения по доработке и повышению конверсии
Яндекс.Метрика, Google Analytics.
● Сбор и кластеризация ключевых запросов
MS Excel, Key Collector
● Настройка и ведение рекламных кампаний Яндекс.Директ и Google Ads.
MS Excel, Яндекс.Метрика, Google Analytics, Google Tag Manager
● Взаимодействие с другими отделами (дизайна, SEO, разработки, отделом продаж)
Word, PowerPoint, Google Docs
Стек: Excel, Яндекс.Директ, Яндекс.Метрика, Google-Analytics, GTM, Key Collector, HTML, CSS,
CRM.
Особые достижения:
● Оптимизировал рекламные кампании в проекте интернет-магазина по технологии
e-commerce на основе данных сквозной аналитики. Благодаря подбору нужной модели
атрибуции и учету ассоциированных конверсий была определена прибыль от каждого
ключевого запроса. В результате удалось поднять ROI рекламных кампаний до 250-300%
(каждый вложенный рубль приносил 2,5 - 3 рубля).
● Успешно проводил АБ-тестирование рекламных стратегий, благодаря которым удавалось
значительно повысить эффективность проектов.
● Разработал собственную систему настройки стратегий, работающих на алгоритмах
машинного обучения, которая основывалась на том, чтобы в одну цель Яндекс.Метрики
записывать любое количество нужных мне событий. Таким образом в алгоритм
передавалось достаточное количество данных для работы стратегии. Такой способ
применялся, когда в обычном режиме данных было не достаточно.
● Настроил рекламную кампанию в Яндекс.Директ, состоящую из более чем 4,5 тысяч
ключевых запросов. При этом объявление по каждому запросу вело на отдельную
карточку товара. Такой запрос поступил от клиента, поскольку практически все ключевые
запросы имели частоту по яндекс-вордстату. Сложность задачи была в том, что не было
прямого доступа к админ-панели сайта. В результате ключевые запросы были взяты с
сайта с помощью парсера, который я написал на Python. Благодаря этому удалось
избежать рутинной работы, которая могла бы затянуться на несколько недель. Работа
была сделана за 3 дня. Новая рекламная кампания стала отличным дополнением к уже
работающей и повысила эффективность проекта не менее чем на 30%.
Пройден курс Data Analyst Junior.
Получены навыки программирования в Python, использование Python для анализа данных, работы с библиотекам pandas, numpy, matplotlib, sklearn, tensorflow, и др. Навыки работы с Power BI, Excel, SQL
Участие в работе с реальными кейсами по анализу данных. Кейсы вы можете посмотреть в моем портфолио по ссылке на github: https://github.com/matejkoas