Аналитик в направление медийной рекламы Яндекс Еды
Мы — команда аналитики рекламной платформы Яндекс Еды. Для нас реклама — это и монетизация сервиса, и инструмент роста для наших партнёров: магазинов, ресторанов, производителей товаров. Сейчас мы ищем сильного аналитика в направление медийной рекламы.Управление ёмкостью медийного инвентаря и ростом его утилизации
Медийный инвентарь — конечный и довольно дорогой ресурс. Каждый показ рекламного баннера на главной или видео в выдаче занимает место, которое мы могли бы отдать чему-то другому. Вам предстоит прогнозировать ёмкость по форматам, плейсментам и сегментам аудитории, искать недоутилизированные слоты и обеспечивать рост заполняемости. Цель — превращать каждый процент роста утилизации в реальные деньги для бизнеса. Формирование коммуникационной политики для разных форматов
Максимально эффективные рекламные форматы часто сильно нагружают пользователя. Вам предстоит на основе данных определять, сколько раз в день, в неделю и в каких контекстах стоит показывать медийную рекламу, не утомляя пользователя и не влияя на возвращаемость. Это работа на стыке продукта, рекламы и пользовательского опыта — и одна из самых обсуждаемых тем внутри направления. Влияние на продукт и измерение эффекта медийной рекламы
Медийный инвентарь — не данность, его можно проектировать: запускать новые форматы, плейсменты, способы интеграции с контентом. При этом медийная реклама работает на долгосрочные эффекты: brand lift, рост спроса, узнаваемость. Классические A/B-тесты здесь часто бессильны. Вам предстоит участвовать в запуске новых форматов и оценивать их потенциал ещё до выкатки. Нужно будет развивать методологию замера эффекта — от исследований brand lift до квазиэкспериментальных подходов, чтобы показать бизнесу и рекламодателю работоспособность инструмента и эффекты за пределами прямых конверсий. Аналитика для рекламодателей и бизнеса
Рекламодатели хотят понимать, что они получили за свои деньги: охват, частоту, brand lift. А бизнесу важно видеть, как растёт медийный сегмент. Вам предстоит развивать систему метрик и отчётности по итогам кампаний, автоматизировать рутину и строить дашборды, которые помогают принимать максимально качественные решения. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Имеете опыт в аналитике данных от двух лет * Отлично владеете SQL и Python для анализа и автоматизации * Знаете математическую статистику и умеете проводить A/B-тесты, в том числе понимаете, что делать, когда классический подход неприменим * Видите за цифрами физический смысл и умеете находить причины явлений, а не только их следствия * Активно пользуетесь LLM-инструментами в работе — не как «модной игрушкой», а чтобы быстрее писать код, разбирать данные и избавляться от рутины * Аргументированно и доступно отстаиваете свою точку зрения и слышите чужую * Ладите с людьми, можете напрямую взаимодействовать с командой бизнеса и продвигать принятие решений на основе данных* Работали в медийной, рекламной или маркетинговой аналитике
Медийный инвентарь — конечный и довольно дорогой ресурс. Каждый показ рекламного баннера на главной или видео в выдаче занимает место, которое мы могли бы отдать чему-то другому. Вам предстоит прогнозировать ёмкость по форматам, плейсментам и сегментам аудитории, искать недоутилизированные слоты и обеспечивать рост заполняемости. Цель — превращать каждый процент роста утилизации в реальные деньги для бизнеса. Формирование коммуникационной политики для разных форматов
Максимально эффективные рекламные форматы часто сильно нагружают пользователя. Вам предстоит на основе данных определять, сколько раз в день, в неделю и в каких контекстах стоит показывать медийную рекламу, не утомляя пользователя и не влияя на возвращаемость. Это работа на стыке продукта, рекламы и пользовательского опыта — и одна из самых обсуждаемых тем внутри направления. Влияние на продукт и измерение эффекта медийной рекламы
Медийный инвентарь — не данность, его можно проектировать: запускать новые форматы, плейсменты, способы интеграции с контентом. При этом медийная реклама работает на долгосрочные эффекты: brand lift, рост спроса, узнаваемость. Классические A/B-тесты здесь часто бессильны. Вам предстоит участвовать в запуске новых форматов и оценивать их потенциал ещё до выкатки. Нужно будет развивать методологию замера эффекта — от исследований brand lift до квазиэкспериментальных подходов, чтобы показать бизнесу и рекламодателю работоспособность инструмента и эффекты за пределами прямых конверсий. Аналитика для рекламодателей и бизнеса
Рекламодатели хотят понимать, что они получили за свои деньги: охват, частоту, brand lift. А бизнесу важно видеть, как растёт медийный сегмент. Вам предстоит развивать систему метрик и отчётности по итогам кампаний, автоматизировать рутину и строить дашборды, которые помогают принимать максимально качественные решения. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Имеете опыт в аналитике данных от двух лет * Отлично владеете SQL и Python для анализа и автоматизации * Знаете математическую статистику и умеете проводить A/B-тесты, в том числе понимаете, что делать, когда классический подход неприменим * Видите за цифрами физический смысл и умеете находить причины явлений, а не только их следствия * Активно пользуетесь LLM-инструментами в работе — не как «модной игрушкой», а чтобы быстрее писать код, разбирать данные и избавляться от рутины * Аргументированно и доступно отстаиваете свою точку зрения и слышите чужую * Ладите с людьми, можете напрямую взаимодействовать с командой бизнеса и продвигать принятие решений на основе данных* Работали в медийной, рекламной или маркетинговой аналитике