ОТРАСЛИ АНАЛИТИКИ: Маркетинг

Речь пойдёт о маркетинге. Именно сбор и анализ данных о поведении клиентов позволяет компаниям оценивать эффективность рекламы, вовремя корректировать стратегию продвижения и таким образом наращивать рентабельность инвестиций в маркетинг.

Отвечают за это маркетинговые и — в более узком онлайн-мире — веб-аналитики. Работают они с очень разнообразным «сырьём»: и со статистикой в соцсетях, и с трафиком веб-сайтов, и с различными оффлайн-метриками… Чтобы извлечь из всего этого обилия информации ценные сведения о закономерностях поведения аудитории, аналитики используют статистические методы.

Типичные обязанности аналитика в маркетинге: создание аналитической инфраструктуры, сбор и обработка данных из разных систем (Яндекс Метрика, Google Analytics, различные CRM), оценка успеха рекламных кампаний и внедрений на рынок, формирование отчётов и дашбордов.

Чтобы успешно стартовать в маркетинговой аналитике, нужно:

● В первую очередь — любить маркетинг: ориентироваться или хотеть разобраться в метриках, воронках продаж, каналах продвижения.

● Во вторую — глубоко понимать статистические методы, A/B-тестирование, уметь обращаться большими данными и отлично владеть Excel.

● Для задачек посложнее пригодится знание Python или R, SQL и инструментов расширенной аналитики.

Словом, если вас увлекает проектирование A/B-тестов, вам нравится изучать поведенческие паттерны и вы не прочь работать в тесной связке с пиарщиками и маркетологами — можете смело думать о карьере в маркетинговой аналитике :)

Кстати, владение машинным обучением не считается жёсткой необходимостью для маркетингового аналитика. Хотя оно и может очень пригодиться для решения продвинутых задач:

● Например, ML-модели можно использовать для прогнозирования будущих тенденций на основе исторических данных. Прогнозы позволяют бизнесу принимать обоснованные решения о распределении маркетинговых ресурсов: скажем, вовремя перестать вкладываться в канал продвижения, который вот-вот должен пережить спад.

● А с помощью алгоритма «Uplift-моделирование» можно рассчитать, имеет ли смысл дополнительно мотивировать пользователя на целевое действие (скажем, предлагать скидку на покупку) или он готов совершить это действие сам.