Яндекс Директ / VK Реклама
Настройка, ведение и оптимизация рекламных кампаний. Анализ лидов, конверсий и стоимости привлечения. Опыт работы с бюджетом Яндекс Директа более 4 млн ₽ в месяц.
Александр
Кочмарик
Интернет-маркетолог
Занимаюсь интернет-маркетингом и маркетинговой аналитикой.
Есть опыт работы в digital-агентстве и в компании с большими маркетинговыми бюджетами
Рассматриваю работу в штате
Москва · Офис, гибрид или удалённо
Яндекс Директ Яндекс Метрика VK Реклама Excel SQL Python для анализа данных Яндекс DataLens Power BI Битрикс24
Навыки и инструменты
Рекламные кампании, аналитика и инструменты, которые помогают связывать маркетинг с результатами бизнеса. По ссылкам — примеры реализованных проектов.
Яндекс Метрика / веб-аналитика
Анализ поведения пользователей на сайте и его связи с обращениями и покупками. Сопоставление рекламной статистики с последующими этапами клиентской воронки.
Воронка / эффективность маркетинга
Анализ пути от первого обращения до записи, визита и покупки. Сравнение источников и филиалов, расчёт конверсий, CPL, CAC, CPA и ROMI.
Клиентская аналитика / удержание
RFM- и когортный анализ, повторные покупки, жизненный цикл и LTV. Сегментация клиентской базы для задач коммуникации и удержания.
Excel / DataLens / Power BI
Регулярные отчёты и дашборды для маркетинга и руководства. Объединение данных рекламных систем, CRM и 1С для оценки каналов и клиентской воронки.
Python / SQL / API / AI
Автоматизация расчётов и отправки отчётности в Битрикс24. Разработка ботов, интеграции с рабочими системами и AI-ассистент для постановки задач маркетингу.
Кейсы в маркетинге и аналитике
01 / BI & DATA
Построение системы маркетинговой аналитики
Сбор и обработка данных, DWH, витрины данных, модель и отчёты Power BI
Проект реализовывался в команде с привлечением второго аналитика на аутсорсе. Доработки API 1С выполнял сторонний разработчик по подготовленному мной ТЗ
Подробнее о проекте — Построение системы аналитики
Самостоятельно инициировал и представил руководству проект системы аналитики в компании. Реализовал ключевые этапы решения: моделирование DWH, формирование DAG, слои обработки и витрины данных, модель показателей и дашборды в Power BI
До
Данные хранились в нескольких системах: 1С, CRM, рекламные кабинеты и Google Таблицы. Для подготовки отчётов менеджеры выгружали данные вручную и объединяли в таблицах. Единой структуры данных и автоматизированной отчётности не было
После
Создана единая система аналитики с централизованным хранилищем данных. Данные из 1С, CRM и других источников автоматически загружаются, обрабатываются и проверяются, на их основе формируются витрины и модель данных для Power BI. Отчёты обновляются автоматически и используются разными подразделениями компании
Контекст
Продажи в компании анализировали через несколько отчётов из 1С: данные выгружали, переносили в Google Sheets и сопоставляли вручную
В маркетинге информация была разрозненной. Лиды поступали в Битрикс24, менеджеры отдельно заносили их в 1С, а данные из CRM, рекламной системы и 1С сводили в Excel только по запросу. Подготовка отчётов занимала время, а изменение аналитических срезов требовало новой ручной работы
Задача
Создать единую систему аналитики для маркетинга, продаж и руководства: связать источники, выстроить сквозную аналитику пути клиента, организовать обработку данных и предоставить сотрудникам готовую BI-отчётность
Мой вклад
- Предложил план реализации проекта, подготовил презентацию и представил решение руководству и операционному штабу
- Подготовил хранилище данных и сформировал первичные DAGs в Airflow для выгрузки части данных из источников
- Составил технические задания разработчику 1С на доработку API для выгрузки необходимых данных по контрагентам, продажам, событиям клиентов, справочникам
- Выстроил последовательную обработку данных через слои: stage, ODS, core и сформировал аналитические витрины
- Совместно со вторым аналитиком работал с моделью данных: настраивал связи таблиц фактов и справочников, создавал DAX-формулы для расчёта показателей
- Разрабатывал дашборды в Power BI и Яндекс DataLens
Результат проекта
- Дашборд по маркетинговой эффективности и CJM
- Дашборд по событиям клиентов: назначенные и проведённые встречи, звонки и конверсии
- Общий дашборд по финансовым показателям для руководства
- Вместо повторяющегося ручного сопоставления выгрузок появилось централизованное хранилище данных, которое можно использовать для анализа и выполнения ad-hoc запросов
Как выстроена работа с данными
Инкрементальная загрузка данных через API, обработка в DWH и BI-отчётность
Процесс оркестрируется DAGs в Airflow
Пайплайн данных
- API
1С, CRM, Битрикс24 и рекламные системы
- Stage
Первичная загрузка
- ODS
Операционный слой обработки
- Core
Связанные данные
- Витрины
Предметные области
- Семантическая модель
Связи и бизнес-логика
- BI-отчётность
Power BI · Яндекс DataLens
Отчётность по ключевым направлениям
Витрины и отчёты под задачи подразделений
-
Маркетинг
Лиды, источники, CPL и конверсии
-
Сервисное обслуживание
Обработка лидов, назначение встреч, эффективность менеджеров
-
Клиентские события
Встречи, звонки, продажи
-
Финансовые показатели
Сводные отчёты для руководства
Посмотреть модель данных и связи таблиц
Названия и поля таблиц обобщены: показаны основные связи, а не полная схема
Путь данных
Источники
CRM, 1С и рекламные системы — данные из рабочих инструментов компании
API / Airflow
Загрузка из источников по API и управление процессами через DAG
Stage
Первичный слой загруженных данных
ODS
Операционный слой обработки данных
Core
Центральный слой связанных данных для аналитики
Витрины
Подготовленные наборы под аналитические задачи и отчёты
Модель / DAX
Связи фактов и справочников, формулы расчёта показателей
Power BI
Дашборды по клиентской воронке, событиям и финансовым показателям
02
Анализ данных по клиентам и продажам
Динамика продаж, RFM-анализ и конверсии по этапам воронки клиента
Выполнял задачи по аналитике продаж, клиентской воронки, повторных покупок, когорт и RFM-сегментов
Контекст
Из регулярной отчётности и вопросов бизнеса возникали задачи по анализу данных: почему меняется выручка, какие клиенты возвращаются за повторной покупкой, на каком этапе воронки теряются обращения, как меняется эффективность филиалов, какие каналы приводят более ценных клиентов и как меняется поведение разных групп покупателей
Задача
Находить ответы на бизнес-вопросы с помощью данных: формировать выборки, рассчитывать показатели, сравнивать сегменты и периоды, искать причины изменений и переводить результаты анализа в понятные выводы для бизнеса
Мой вклад
- Анализировал динамику продаж, выручку, количество покупателей, средний чек и структуру продаж в разных разрезах
- Сравнивал показатели подразделений, регионов, периодов и клиентских сегментов
- Выстраивал и анализировал воронки от первого обращения до записи, посещения или покупки, рассчитывал конверсии между этапами
- Проводил исследования повторных покупок, частоту заказов, интервалы между покупками и жизненный цикл клиентов
- Проводил когортный анализ для сравнения поведения различных групп клиентов
- Проводил RFM-сегментацию клиентской базы и выделял группы активных, постоянных, новых и уходящих клиентов
- Рассчитывал и анализировал LTV и показатели ценности клиентских сегментов
- Исследовал пользовательское поведение на сайте и его связь с обращениями и покупками
Примеры задач
Fashion-ритейл
Анализировал транзакции и поведение покупателей: повторные покупки, частоту заказов, средний чек и жизненный цикл клиента. Проводил RFM- и когортный анализ, рассчитывал LTV, сравнивал эффективность каналов привлечения
На основе сегментации клиентской базы определялись группы для дальнейшей коммуникации и удержания. Работа с клиентскими сегментами помогла увеличить долю повторных покупок примерно на 20%.
Медицинская клиника
Анализировал путь пациента по этапам воронки, рассчитывал конверсии и исследовал места потерь.
Работал с показателями повторных посещений, среднего чека, когорт и LTV. Сравнивал каналы привлечения и клиентские показатели для задач маркетинга и сервиса.
Логистическая компания
Анализировал заказы, сезонность, географию и структуру спроса. Исследовал операционные показатели: сроки доставки, загрузку и использование транспорта, количество доставок на единицу техники и простои.
Использовал результаты анализа для регулярной BI-отчётности и поиска отклонений в операционных показателях.
03
Автоматизация маркетинговой отчётности
Ежедневный мониторинг лидов и еженедельная сводка в Битрикс24
Разработал и внедрил в процессы отдела маркетинга бота, который отправляет ежедневный мониторинг лидов и готовит еженедельный расчёт показателей для операционной планёрки маркетинга
Контекст
Руководителю и команде маркетинга нужны регулярные показатели эффективности в привычном рабочем канале — Битрикс24
Задача
Автоматизировать подготовку и отправку отчётности в чат маркетинга в Битрикс24
Реализация
- Разработал бота на Python для отправки аналитических сообщений в чат маркетинга в Битрикс24
- Настроил ежедневный мониторинг новых лидов с разбивкой по источникам и филиалам
- Автоматизировал подготовку подробного еженедельного расчёта показателей для операционной планёрки маркетинга
- Внедрил решение в регулярные процессы отдела маркетинга
Как устроено решение
Ежедневная сводка показывает количество новых лидов и распределение по источникам и городам.
Decibel 10:00
Decibel Еженедельная сводка сравнивает 2 предыдущие полные недели: лиды, конверсию в запись и продажу, CPL по распределённым расходам. В ней выделяются филиалы, требующие внимания, и доступны подробный расчёт в Excel и методология
Decibel 09:00
Результат проекта
- Команда маркетинга получает ежедневный мониторинг о количестве и динамике лидов в рабочем чате
- Руководитель получает регулярный расчёт показателей для еженедельной операционной планерки
04
AI-ассистент для постановки задач отделу маркетинга
AI-бот для уточнения запроса к отдела маркетинга и постановки задач в Битрикс24
Разработал Python-бота, который уточняет запрос сотрудника к отделу маркетинга, предлагает исполнителя и после подтверждения создаёт задачу в Битрикс24. Протестировал и внедрил его в процессы маркетинга
Контекст
Сотрудникам требовался понятный способ передать запрос в маркетинг. Ассистент помогал уточнить, что нужно сделать, какой результат ожидается и кому поставить задачу
Задача
Организовать сценарий от первичного сообщения сотрудника до постановки задачи в Битрикс24, сохранив подтверждение со стороны пользователя
Мой вклад
- Разработал серверную логику бота на Python
- Организовал хранение логов, переписок и данных о сотрудниках маркетинга в БД на сервере
- Подключил AI через API с арендой ИИ-агента к сервису, развёрнутому на инфраструктуре Timeweb
- Разделил поведение на заранее прописанные сценарии и ответы, формируемые через использование AI
- Отдельно оптимизировал расход токенов и время ответа
- Провёл тестирование на уровне отдела и компании и самостоятельно внедрил решение в процессы отдела маркетинга
Как устроено решение
Сотрудник пишет запрос боту в Битрикс, далее бот задаёт уточняющие вопросы, предлагает формулировку задачи, отталкиваясь от правил компании и отдела маркетинга, предлагает исполнителя, после подтверждения пользователем создает задачу в Битрикс24
Проект бота и база данных размещены на сервере
AI вызывается запросами к API
Ассистент маркетинга
Сотрудник
Привет! Нужно поставить задачу сотруднику маркетинга: найти место для наружной рекламы.
Decibel
Здравствуйте! Уточните, пожалуйста:
1. В каком городе или для какого филиала нужна реклама?
2. Есть ли предпочтения по формату размещения?
3. Есть ли заданный рекламный бюджет?
4. Когда нужно запустить рекламу?
5. Есть ли пожелания по расположению?
Сотрудник
Москва, реклама на транспорте. Бюджет — 20 000 ₽. Хотим запустить завтра, на маршрутах рядом с филиалом.
Decibel
Предлагаю назначить специалиста по наружной рекламе. Задача: подобрать маршруты рядом с филиалом, запросить стоимость и проверить возможность запуска завтра в пределах бюджета = 20 000 ₽. Если срок недоступен — предложить ближайшую дату. Подтверждаете?
Сотрудник
Да, подтверждаю
Decibel
Готово! Задача назначена специалисту по наружной рекламе - Наталье.
Задача создана
- Задача
- Подобрать наружную рекламу в Хабаровске
- Исполнитель
- Специалист по наружной рекламе
- Результат
- Варианты маршрутов, стоимость и доступные даты запуска. Бюджет — до 20 000 ₽.
- Срок
- Завтра: проверить возможность запуска
Результат проекта
- Рабочий сценарий постановки задач через бота с уточнением требований и подтверждением пользователя.
- Внедрение решения в процессы маркетинга после тестирования.
05
Аналитика рекламных кампаний
Аналитика маркетина при бюджете более 4 млн ₽ в месяц
Работал с анализом эффективности рекламных кампаний в Яндекс Директе с бюджетами более 4 млн ₽ в месяц
Задача
Использовать данные рекламного кабинета и Яндекс Метрики для оценки эффективности и формирования рекомендаций для оптимизации рекламных кампаний
Мой вклад
- Вёл и оптимизировал рекламные кампании в Яндекс Директе
- Анализировал маркетинговые показатели и пользовательское поведение : лиды, конверсии и стоимость привлечения, среднее время совершения целевого действия
- Использовал результаты анализа при принятии решений по оптимизации рекламных кампаний
Как устроено решение
Сопоставление рекламной статистики с данными о лидах и последующих этапах клиентской воронки
Аналитика как постоянная часть управления кампаниями, а не отдельный отчёт в конце периода
Результат проекта
- Аналитически обоснованная работа с рекламными кампаниями и бюджетом более 4 млн ₽ в месяц
- Результат оптимизации рекламных кампаний: от CPL = 3458 руб. до CPL = 1238 руб.
BI / DEMO Дашборд Демонстрационный пример BI-отчёта Открыть дашборд Свернуть дашборд
Демонстрационный BI-отчёт
Апрель–июнь 2026 · все филиалы
Мониторинг лидов
Лиды 16 673
Выручка 121 377 840 ₽
Клиенты с записью 9 806
Клиенты с встречей 6 629
Лиды 16 673 100 %
Клиенты с записью 9 806 58,8 %
Клиенты с встречей 6 629 39,8 %
Покупатели 2 065 12,4 %
Конверсия от всех лидов По источникам
- Наружная реклама 1 389
- Радио 1 019
- Партнерская сеть 5 036
- Яндекс Директ 3 182
- VK Реклама 3 824
- ТВ 2 223
| По источникам | Лиды | Клиенты с записью | Клиенты с встречей | Покупатели | Выручка | Расходы на привлечение | Лид → покупка | Смешанный CPL |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Наружная реклама | 1 389 | 874 | 593 | 191 | 11 424 764 ₽ | 240 623 ₽ | 13,8 % | 173 ₽ |
| Радио | 1 019 | 640 | 432 | 134 | 8 126 726 ₽ | 176 458 ₽ | 13,2 % | 173 ₽ |
| Партнерская сеть | 5 036 | 3 527 | 2 394 | 875 | 49 780 457 ₽ | 356 997 ₽ | 17,4 % | 71 ₽ |
| Яндекс Директ | 3 182 | 1 717 | 1 160 | 324 | 18 918 457 ₽ | 5 218 292 ₽ | 10,2 % | 1 640 ₽ |
| VK Реклама | 3 824 | 1 641 | 1 097 | 239 | 14 838 661 ₽ | 4 731 026 ₽ | 6,3 % | 1 237 ₽ |
| ТВ | 2 223 | 1 407 | 953 | 302 | 18 288 775 ₽ | 384 997 ₽ | 13,6 % | 173 ₽ |
| Итого | 16 673 | 9 806 | 6 629 | 2 065 | 121 377 840 ₽ | 11 108 393 ₽ | 12,4 % | 666 ₽ |
По подразделениям
- Москва 3 542
- Санкт-Петербург 4 093
- Екатеринбург 4 382
- Новосибирск 2 793
- Владивосток 1 863
| По подразделениям | Лиды | Клиенты с записью | Клиенты с встречей | Покупатели | Выручка | Расходы на привлечение | Лид → покупка | Смешанный CPL |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Москва | 3 542 | 2 118 | 1 586 | 501 | 28 039 557 ₽ | 2 347 070 ₽ | 14,1 % | 663 ₽ |
| Санкт-Петербург | 4 093 | 2 400 | 1 633 | 512 | 31 282 242 ₽ | 2 744 462 ₽ | 12,5 % | 671 ₽ |
| Екатеринбург | 4 382 | 2 567 | 1 327 | 410 | 21 620 944 ₽ | 2 919 318 ₽ | 9,4 % | 666 ₽ |
| Новосибирск | 2 793 | 1 631 | 1 247 | 384 | 24 214 343 ₽ | 1 858 526 ₽ | 13,7 % | 665 ₽ |
| Владивосток | 1 863 | 1 090 | 836 | 258 | 16 220 754 ₽ | 1 239 017 ₽ | 13,8 % | 665 ₽ |
| Итого | 16 673 | 9 806 | 6 629 | 2 065 | 121 377 840 ₽ | 11 108 393 ₽ | 12,4 % | 666 ₽ |
Лиды по статусам
- Без записи 6 867
- Записан, не посетил 3 177
- Посетил, без покупки 4 564
- Покупатель 2 065
Динамика лидов
4 916
Апрель 2026 6 667
Май 2026 5 090
Июнь 2026 Распределение по возрасту
16 673
- До 25 6,9 %
- 25–44 12,8 %
- 45–60 21,4 %
- 61–70 21,6 %
- 71–80 25,5 %
- 81+ 11,8 %
Распределение по полу
16 673
- Женский 61,5 %
- Мужской 38,5 %
Яндекс Директ
Показы 1 799 771
Клики 75 377
Расход 5 218 292 ₽
Лиды 3 182
CPC, ₽ 69 ₽
CTR 4,2 %
CPL, ₽ 1 640 ₽
Конверсия в лида 4,2 %
Лиды по кампаниям
- Брендовая кампания 540
- РСЯ 1 626
- Ретаргет 378
- Директ Поиск 638
| По кампаниям | Показы | Клики | Расход | Лиды | CPC, ₽ | CTR | CPL, ₽ | Конверсия в лида |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Брендовая кампания | 295 859 | 12 831 | 1 043 660 ₽ | 540 | 81 ₽ | 4,3 % | 1 933 ₽ | 4,2 % |
| РСЯ | 907 658 | 37 068 | 2 191 681 ₽ | 1 626 | 59 ₽ | 4,1 % | 1 348 ₽ | 4,4 % |
| Ретаргет | 239 527 | 10 004 | 782 743 ₽ | 378 | 78 ₽ | 4,2 % | 2 071 ₽ | 3,8 % |
| Директ Поиск | 356 727 | 15 474 | 1 200 208 ₽ | 638 | 78 ₽ | 4,3 % | 1 881 ₽ | 4,1 % |
| Итого | 1 799 771 | 75 377 | 5 218 292 ₽ | 3 182 | 69 ₽ | 4,2 % | 1 640 ₽ | 4,2 % |
Расходы по филиалам
- Москва 1 107 539 ₽
- Санкт-Петербург 1 312 294 ₽
- Екатеринбург 1 348 014 ₽
- Новосибирск 870 267 ₽
- Владивосток 580 178 ₽
| По филиалам | Показы | Клики | Расход | Лиды | CPC, ₽ | CTR | CPL, ₽ | Конверсия в лида |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Москва | 396 529 | 16 571 | 1 107 539 ₽ | 670 | 67 ₽ | 4,2 % | 1 653 ₽ | 4 % |
| Санкт-Петербург | 451 038 | 18 731 | 1 312 294 ₽ | 795 | 70 ₽ | 4,2 % | 1 651 ₽ | 4,2 % |
| Екатеринбург | 452 133 | 18 883 | 1 348 014 ₽ | 830 | 71 ₽ | 4,2 % | 1 624 ₽ | 4,4 % |
| Новосибирск | 291 951 | 12 368 | 870 267 ₽ | 532 | 70 ₽ | 4,2 % | 1 636 ₽ | 4,3 % |
| Владивосток | 208 120 | 8 824 | 580 178 ₽ | 355 | 66 ₽ | 4,2 % | 1 634 ₽ | 4 % |
| Итого | 1 799 771 | 75 377 | 5 218 292 ₽ | 3 182 | 69 ₽ | 4,2 % | 1 640 ₽ | 4,2 % |
Прогноз лидов и выполнение плана · Яндекс Директ
На дату · Осталось дней: 13
Лиды к концу месяца 2 879
Лиды на дату среза 640
Ожидается до конца месяца 2 239
Лиды прошлого месяца 1 234
- Бюджет выбранного разреза
- 4 000 000 ₽
- Расходы на дату среза
- 930 000 ₽
- Остаток бюджета
- 3 070 000 ₽
- CPL прошлого месяца
- 1 371 ₽
- Необходимый расход в день
- 236 154 ₽
- К прошлому месяцу
- 133,3 %
План / ориентир, лидов 2 500
Выполнение на дату среза 25,6 %
Прогноз выполнения 115,1 %
Данные о встречах
Назначенные встречи 11 524
Проведённые встречи 7 378
Встречи с продажей 2 187
Назначено → проведено 64 %
Проведено → продажа 29,6 %
Назначено → продажа 19 %
Назначенные встречи · по менеджерам
- Евгений 1 218
- Сергей 1 274
- Татьяна 1 391
- Виктория 1 431
- Надежда 1 474
- Виктор 1 545
- Александр 1 916
- Ксения 1 275
| По менеджерам | Назначенные встречи | Проведённые встречи | Встречи с продажей | Назначено → проведено | Проведено → продажа | Назначено → продажа |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Евгений | 1 218 | 865 | 263 | 71 % | 30,4 % | 21,6 % |
| Сергей | 1 274 | 903 | 270 | 70,9 % | 29,9 % | 21,2 % |
| Татьяна | 1 391 | 894 | 269 | 64,3 % | 30,1 % | 19,3 % |
| Виктория | 1 431 | 926 | 276 | 64,7 % | 29,8 % | 19,3 % |
| Надежда | 1 474 | 723 | 214 | 49,1 % | 29,6 % | 14,5 % |
| Виктор | 1 545 | 752 | 219 | 48,7 % | 29,1 % | 14,2 % |
| Александр | 1 916 | 1 388 | 407 | 72,4 % | 29,3 % | 21,2 % |
| Ксения | 1 275 | 927 | 269 | 72,7 % | 29 % | 21,1 % |
| Итого | 11 524 | 7 378 | 2 187 | 64 % | 29,6 % | 19 % |
Назначенные встречи · по филиалам
- Москва 2 492
- Санкт-Петербург 2 822
- Екатеринбург 3 019
- Новосибирск 1 916
- Владивосток 1 275
| По филиалам | Назначенные встречи | Проведённые встречи | Встречи с продажей | Назначено → проведено | Проведено → продажа | Назначено → продажа |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Москва | 2 492 | 1 768 | 533 | 70,9 % | 30,1 % | 21,4 % |
| Санкт-Петербург | 2 822 | 1 820 | 545 | 64,5 % | 29,9 % | 19,3 % |
| Екатеринбург | 3 019 | 1 475 | 433 | 48,9 % | 29,4 % | 14,3 % |
| Новосибирск | 1 916 | 1 388 | 407 | 72,4 % | 29,3 % | 21,2 % |
| Владивосток | 1 275 | 927 | 269 | 72,7 % | 29 % | 21,1 % |
| Итого | 11 524 | 7 378 | 2 187 | 64 % | 29,6 % | 19 % |
Динамика
Лиды · клиенты · Смешанный CPL
678 ₽
Апрель 2026 553 ₽
Май 2026 804 ₽
Июнь 2026 | Месяцы | Значение |
|---|---|
| Апрель 2026 | 678 ₽ |
| Май 2026 | 553 ₽ |
| Июнь 2026 | 804 ₽ |
Опыт работы
Опыт в интернет-маркетинге, аналитике и автоматизации.
Некоторые периоды пересекаются: проекты выполнялись параллельно.
07.2024 — настоящее время Основная работа
Сеть центров слухопротезирования
Интернет-маркетолог
Рекламные кампании по всей РФ и маркетинговая аналитика: от привлечения лида до записи, визита и покупки. Автоматизация отчётности и рабочих процессов отдела маркетинга
Задачи и зона ответственности
- Настройка, ведение и оптимизация рекламных кампаний в Яндекс Директ с бюджетом более 4 млн ₽ в месяц с гео по всей РФ
- Анализ всех этапов пути клиента, конверсионности, стоимости привлечения и поведения пользователей на сайте
- Формирование системы сквозной аналитики: данные из рекламных каналов, CRM, 1С с расчетом конверсий по всем этапам воронки и сравнением эффективности источников и филиалов
- Разработка отчётности по маркетингу и продажам в Power BI и Яндекс DataLens
- Автоматизация ежедневного мониторинга лидов и еженедельных сводок по эффективности маркетинга с детальными расчетами и прогнозами
- Разработка и внедрение AI-ассистента для уточнения запросов и постановки задач отделу маркетинга от сотрудников других подразделений компании
- Реализация BI-проекта и участие в создании системы аналитики: хранилища данных, обработка, модель и дашборды совместно со вторым аналитиком и разработчиком 1С
06.2024 — 06.2026 Проектная занятость
Проект по клиентской аналитике
Аналитик данных
Клиентская база, повторные покупки и эффективность маркетинговых каналов
Задачи и зона ответственности
- Анализировал продажи, клиентов и рекламные кампании; сегментировал базу по покупательскому поведению
- Проводил RFM- и когортный анализ, исследовал повторные покупки и жизненный цикл клиентов
- Рассчитывал LTV, CAC, CPA, CPL и ROMI; оценивал маркетинговые каналы и поведение пользователей на сайте
- Готовил аналитическую отчётность и рекомендации на основе результатов анализа
01.2024 — 03.2025 Проектная занятость
Транспортно-логистическая компания
Аналитик данных
Заказы, маркетинг и операционная эффективность: сроки доставки, загрузка транспорта и структура спроса
Задачи и зона ответственности
- Выгружал и обрабатывал данные из ERP, CRM и рекламных систем через API
- Анализировал клиентские заказы, сезонность, географию и структуру спроса
- Рассчитывал и визуализировал среднее время доставки, использование транспорта и количество доставок на единицу техники
- Анализировал маркетинговые расходы, каналы привлечения и веб-данные; создавал дашборды в DataLens
- Сопровождал пилотные проекты по автоматизации и готовил аналитику для руководителей и операционных менеджеров
04.2023 — 05.2025 Проектная занятость
Медицинский центр
Интернет-маркетолог
Маркетинг медицинского центра: оценка каналов привлечения пациентов, конверсии в запись и визит, повторные обращения и клиентская аналитика.
Задачи и зона ответственности
- Оценивал каналы привлечения пациентов и готовил рекомендации для маркетинга на основе клиентских показателей
- Анализировал путь пациента от обращения до записи и визита, рассчитывал конверсии и исследовал потери между этапами
- Исследовал повторные посещения, средний чек и клиентские когорты, рассчитывал LTV сегментов
- Разрабатывал BI-отчётность и мониторинг маркетинговых и клиентских показателей для руководства
- Готовил выводы и рекомендации для маркетинга и клиентского сервиса
09.2023 — 05.2024 Опыт в маркетинге
Компания в сфере упаковки и расходных материалов
Интернет-маркетолог
Рекламные кампании, аналитические дашборды и автоматизация повседневных задач маркетинга
Задачи и зона ответственности
- Запускал и вёл кампании в Яндекс Директе, анализировал их эффективность
- Собирал маркетинговые данные и создавал дашборды в DataLens
- Администрировал сайт: HTML, CSS, JavaScript и CMS Bitrix
- Разрабатывал и внедрял решения для автоматизации рутинных операций отдела маркетинга
01.2023 — 09.2023 Начало карьеры
Digital-агентство
Менеджер по платному трафику
Работа с платным трафиком дала практический контекст для последующего перехода к аналитике данных
Задачи и зона ответственности
- Настраивал и вёл рекламные кампании в Яндекс Директе и VK Рекламе
- Разрабатывал отчёты в DataLens, анализировал эффективность кампаний
- Готовил рекомендации по оптимизации рекламы, взаимодействовал с клиентами и вёл отчётность
01.2024 — 07.2026 Дополнительный проект
Собственный проект в бизнес-аналитике и автоматизации
Сооснователь / аналитик данных
Дополнительный опыт сбора требований и проектирования аналитических решений
Задачи и зона ответственности
- Выявлял задачи и ожидания, анализировал бизнес-процессы и формировал концепцию решения
- Проектировал архитектуру, настраивал ETL, хранилища, слои и витрины; писал SQL- и Python-скрипты, создавал BI-отчётность
- Готовил демонстрации и презентации; согласовывал состав работ, сроки и формат взаимодействия
Пара слов о себе
Хочу присоединиться к команде с хорошо выстроенными процессами: работать над общими задачами маркетинга, обмениваться опытом и развивать направление привлечения клиентов.
Умею самостоятельно организовать свою работу: расставлять приоритеты, планировать задачи и доводить их до результата.
Мне интересна связь между рекламой и результатами бизнеса. Нравится разбираться в поведении клиентов, искать причины изменений показателей и автоматизировать рутинные задачи. Быстро осваиваю новые инструменты и подходы.
Дополнительное образование
Пройденные курсы
SQL, Python, визуализация данных, статистика и маркетинговая аналитика.
2025
-
Интерактивный курс по SQL
SQL Academy
-
Python для анализа данных
Яндекс Практикум
-
Математика для анализа данных
Яндекс Практикум
2024
-
Симулятор SQL
karpov.courses
-
DataLens: анализ и визуализация данных
Яндекс Практикум
2022
-
Маркетолог-аналитик
Skillfactory
-
Введение в Data Science и машинное обучение
stepik.org
-
Основы статистики
stepik.org
Контакты
Рассматриваю работу в штате аналитиком данных или BI-аналитиком
Москва
Офис, гибрид или удалённая работа