Главный результат роли
Давать достоверное измерение и своевременные insights для budget, funnel, campaigns и growth decisions.
Зона ответственности
- Reporting and dashboards.
- Funnel analysis.
- Campaign analysis.
- Cohorts.
- Attribution support.
- Experiment analysis.
- Forecasting support.
- Data QA.
Типичные KPI
- Time to insight.
- Data reliability.
- Adoption of analysis.
- Forecast/measurement quality.
- Decision impact.
Ключевые навыки и инструменты
- SQL.
- BI.
- Spreadsheets.
- Statistics.
- Digital analytics.
- CRM data.
- Experimentation basics.
С кем взаимодействует
- Marketing owners.
- Data/BI.
- RevOps.
- Finance.
- Product Analytics.
Чем отличается от соседних ролей
Marketing Data Scientist глубже работает с predictive/causal models и production-grade modeling; Marketing Analyst чаще решает descriptive/diagnostic analytics и measurement задачи.
Когда компании нужна отдельная роль
Когда маркетинг уже опирается на несколько каналов и систем, а решения по бюджету и воронке нельзя надёжно принимать только по platform dashboards.