E-commerce Data Analyst: A/B Testing & Growth (Remote)

Puffy; United States; Remote; USD 107,000 - 131,000; Full time

Benefits offered by this job

Remote-first

Competitive compensation

Health insurance

Learning & development

AI-native tools

Job summary

Puffy — ведущий D2C бренд в США с оборотом свыше миллиарда долларов — ищет Аналитика данных, который возьмет на себя программу экспериментации: проектирование тестов, статистический анализ, диагностику воронки и конвейеры данных. Вы будете работать напрямую с Analytics Manager.

Вы будете анализировать A/B тесты, подбирать гипотезы, описывать критерии успеха и масштабы выборки, а затем превращать выводы в изменения на сайте, в кампаниях и креативах вместе с маркетингом, UX и разработкой.

Qualifications

• 3+ года аналитики данных, экспериментирования или CRO в электронной торговле.
• Продвинутый SQL: сложные соединения, оконные функции, CTE.
• Опыт Python (или R) для манипуляций с данными и статистики.
• Умение работать с GA4 и связывать данные с источниками.
• Способность общаться сложные выводы простым языком.

Responsibilities

• Анализ A/B тестов от дизайна до внедрения.
• Приоритизация гипотез по воздействию и определение критериев успеха и выборки.
• Преобразование выводов в изменения на сайте и кампании вместе с Marketing, UX и Development.
• Картирование путей пользователей по устройствам и источникам.
• Связь GA4, Google Ads и BigQuery в полноценноую воронку Acquisition—Conversion.
• Построение и поддержка пайплайнов через Shopify, GA4, Google Ads и BigQuery.
• Развитие и использование AI‑рабочих процессов для масштабирования аналитики.

Skills

SQL

Python

A/B testing

Data analysis

Experiment design

Tools

BigQuery

GA4

Tableau

Looker

Job description

Puffy — ведущий D2C бренд в США с оборотом свыше миллиарда долларов — ищет Аналитика данных, который возьмет на себя программу экспериментации: проектирование тестов, статистический анализ, диагностику воронки и конвейеры данных. Вы будете работать напрямую с Analytics Manager.

Вы будете анализировать A/B тесты, подбирать гипотезы, описывать критерии успеха и масштабы выборки, а затем превращать выводы в изменения на сайте, в кампаниях и креативах вместе с маркетингом, UX и разработкой.