Аналитики маркетплейсов — удалённая работа в Москве

Маркетплейс: Wildberries, Ozon. Анализ: продаж, собственных цен и товаров. ИП.

Маркетплейс: Wildberries, Ozon. Анализ: продаж, ниши маркетплейсов, цен и товаров конкурентов, собственных цен и товаров. ИП. Пожелания и особенности: - Ведение кабинета от 50-70 SKU на одного менеджера?1. Создание и заполнение карточек и ведение фин отчетности?2.Настройка SЕО карточки и контроль за продвижением по ключевым запросам?4. Ценообразование , Unit экономика .?5. Настройка внутренней рекламы, контроль за их окупаемостью и оптимизация затрат, тест СТR и прочее.

Маркетплейс: Wildberries. Анализ: собственных цен и товаров. ИП.

Маркетплейс: Wildberries. Анализ: поставок. Физическое лицо.

Маркетплейс: Wildberries, Ozon, Яндекс.Маркет, Мегамаркет. Анализ: продаж, собственных цен и товаров. ООО. Rabbit & Carrot — креативное агентство полного цикла. Мы создаем 360-кампании, SMM, Influence Marketing и спецпроекты для крупных брендов. Сейчас мы ищем аналитика на проектную занятость для оценки влияния внешнего трафика на продажи и показатели товаров на маркетплейсах одного из наших партнеров. Что предстоит делать: - Анализировать влияние внешнего трафика (блогеров и других рекламных размещений) на показатели карточек товаров и продажи на маркетплейсах; - Самостоятельно выгружать и обрабатывать данные из кабинетов Wildberries, Ozon и других площадок нашего партнера; - Анализировать всю воронку: показы, переходы, конверсии, поисковые запросы, позиции карточек, брендовый спрос, продажи и другие метрики; - Разделять влияние внешнего трафика, внутренних промо-активностей, ценовых изменений и сезонных факторов; - Работать со сложными кейсами, когда прямую атрибуцию построить невозможно, и находить косвенные подтверждения эффективности рекламных кампаний - Формулировать понятные выводы, рекомендации и презентации для нашего партнера; - Разрабатывать и совершенствовать методологию оценки эффективности внешнего трафика на маркетплейсах. Что для нас важно: - Практический опыт аналитики Wildberries и Ozon; - Понимание метрик маркетплейсов и факторов, влияющих на продажи; - Опыт работы с большими массивами данных и поиска закономерностей; - Умение самостоятельно строить гипотезы и проверять их на данных; - Навыки подготовки понятных аналитических отчетов для бизнеса; - Опыт работы с BI-инструментами, автоматизацией отчетности и сервисами аналитики маркетплейсов. Условия сотрудничества: - Проектная занятость, возможность совмещать наш проект с иной занятостью; - Почасовая ставка (от 1500 до 2500 рублей на руки), оплата раз в месяц по количеству отработанных часов. Количество часов зависит от количества активных проектов; - Важно находиться в Москве и иметь возможность примерно раз в 1-2 недели встречаться с нашим партнером в рамках рабочей недели для выгрузки данных из личных кабинетов маркетплейсов и обсуждения результатов анализа. - Между встречами задачи можно выполнять удаленно.

Маркетплейс: Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркет. Анализ: поставок. Физическое лицо. Пожелания и особенности: Консультант по управлению запасами и прогнозированию спроса (supply chain). Ищу сильного методолога, который работает с ФОРМУЛАМИ и моделями (inventory theory / operations research), а не «на глаз». Задача — аудит И ДОРАБОТКА методологии подтарки складской сети. Скоуп: от производства (слой сырья пока вне задачи). Три маршрута отгрузки: 1) производство ? склад готовой продукции ? региональные склады (FBO) ? клиент; 2) производство ? FBO напрямую (в обход буфера); 3) производство ? клиент под заказ (прямая отгрузка). Проверить и довести до рабочих формул: — модель прогноза спроса С УЧЁТОМ РЕКЛАМЫ И АКЦИЙ: разложение спроса на базовый и стимулированный, оценка прироста (uplift) от рекламных кампаний и скидок, чтобы не принимать промо-пик за новый базовый уровень; упреждающая пред-затарка под ИЗВЕСТНЫЕ заранее акции; — точка заказа и запас: cover-days, страховой запас, переменный лид-тайм, ROP/EOQ; — выбор маршрута и объёма: что произвести (с учётом ёмкости цеха), что держать в складе готовой продукции, что слать прямо на FBO / клиенту; — распределение остатков по регионам под географию спроса (индекс локализации). Результат: разбор слабых мест нашей модели + доработанные формулы и нормативы (что и как считать). Формат: онлайн, 1–3 сессии, разбор на наших реальных данных (есть история спроса, рекламы и остатков). В отклике коротко: какие модели запасов/прогноза реально считали (формулы, не «вёл закупки»), профильный бэкграунд (логистика / операционные исследования / прикладная математика / эконометрика) и ставка.