АНАЛИТИК WB (удалённо, Москва)

Аналитик Wildberries (удалённо, Москва)

Ищем сильного аналитика Wildberries для удалённой работы в компании, которая входит в ТОП-100 селлеров на WB.

Это не роль “собирать таблицы” и не роль “делать отчёты для галочки”.

Это роль для человека, который:

• видит, что происходит в бизнесе,
• понимает, почему это происходит,
• и помогает принимать решения на основе цифр.

Что нужно делать

• ежедневно собирать и обновлять dashboard по ключевым метрикам;
• анализировать продажи, рекламу, SKU, остатки и динамику;
• выявлять причины роста и падения;
• находить точки роста и зоны риска;
• формировать выводы, гипотезы и предложения по действиям;
• участвовать в принятии управленческих решений.

Что должно быть результатом вашей работы

• каждый день есть понятная картина бизнеса;
• видно, какие SKU растут, какие падают и почему;
• понятно, где теряем деньги, а где есть потенциал роста;
• руководитель получает не “цифры”, а выводы и решения.

Требования

• практический опыт аналитики WB от 1 года;
• уверенный Excel / Google Sheets;
• умение работать с большими массивами данных;
• умение видеть причинно-следственные связи;
• умение объяснять выводы человеческим языком;
• дисциплина, скорость и системность.

Условия

• оклад: 150 000 ₽
• бонус: до 80 000 ₽
• совокупный доход: до 230 000 ₽
• удалённая работа
• работа строго по времени офиса, МСК (9-18)
• ежедневная включённость в процессы

Важно

Нам не нужен “табличник” и не нужен человек, который пересказывает цифры.

Нужен аналитик, который:

• умеет думать;
• умеет быстро находить причину;
• умеет превращать цифры в решения.

Как откликнуться

Отклик без ответов на все вопросы ниже не рассматривается.

В сопроводительном письме обязательно ответьте структурно и по пунктам:

1. Сколько лет вы работаете именно с аналитикой WB?
2. С какими категориями, оборотами и количеством SKU вы работали?
3. Какие 5–7 метрик вы считаете ключевыми для ежедневного контроля и почему?
4. Опишите 1 реальный кейс, где продажи товара или группы SKU начали падать:
   • что именно произошло;
   • какие данные вы проверили в первую очередь;
   • какую причину нашли;
   • какие действия предложили;
   • какой был результат.
5. Какие данные вы проверите, если у топового SKU продажи за неделю упали на 30%, при этом остатки, цена и рекламный расход внешне не изменились? Напишите последовательность проверки по шагам.
6. Пришлите пример своего анализа, таблицы, dashboard или хотя бы кратко опишите, как у вас обычно устроен ежедневный аналитический отчёт.
7. Подтвердите, что готовы работать удалённо строго по МСК и быть на связи в течение рабочего дня.

Что сразу снижает шанс на интервью

• общие фразы без цифр;
• ответы в стиле “нужно смотреть комплексно” без конкретики;
• отсутствие структуры;
• отсутствие реальных кейсов;
• отклик, написанный красиво, но без логики и шагов.