Data analyst - 32392

Datenanalyst mit umfassender Erfahrung in Marketing und Produktanalyse. Ich bin spezialisiert auf die Schnittstelle zwischen Marketinganalyse und Produktanalyse, wo Daten nicht nur Dashboards, sondern auch ein Werkzeug für Wachstum und Optimierung sind.

Marketinganalyse: Arbeitete mit einem vollständigen Zyklus der Effektivitätsanalyse von Marketingkanälen: vom Aufbau von Attributionsmodellen bis hin zu ökonometrischen Methoden zur Messung von ROI/ROAS auf Kanalebene. Anwendung ähnlicher Ansätze wie MMM, um Conversions in Komponenten zu zerlegen und die Budgetverteilung zwischen Google Ads, Meta und Affiliate-Netzwerken zu optimieren. Arbeitete mit CAC, LTV, Kohorten-ROI-Metriken, Adstock-Effektanalysen und Sättigungskurven, um optimale Investitionszeitpunkte zu bestimmen. In iGaming-Projekten analysierte ich Affiliate-Traffic nach SubID, bewertete Conversion-Funnels und optimierte Budgets nach Geo und Partnern.

Produktanalyse: Ich kann Benutzeraktionen auf Event-Tracking-Ebene analysieren, Engpässe im Funnel identifizieren, RFM-, Churn- und Retention-Berichte erstellen sowie Zielgruppen-Clustering und -Segmentierung durchführen. Erfahrung in Kohortenanalyse, User-Lifecycle-Forschung, Churn- und LTV-Prognose mittels ML (Klassifizierung, Regression). Optimierter User-Flow, Produkt-Funnels, UX-Audit durch Verhaltensmusteranalyse.

A/B-Testing: Praktische Erfahrung in Experimentdesign, Hypothesenvalidierung durch A/B-Tests (frequentistische und Bayesianische Ansätze), CUPED, Bewertung der Ergebnisreliabilität. Getestete Creatives, Landingpages, Preise, Marketingkampagnen, Produktfeatures. Tools: Google Optimize, VWO, Crazy Egg, Hotjar + eigene Berechnungen in R.

Technischer Stack: SQL (PostgreSQL, MySQL, BigQuery), R, Power BI + DAX zur Visualisierung. Angewandte Methoden des maschinellen Lernens für Vorhersage, Klassifizierung, Clustering.