Собеседование на маркетинг-аналитика в 1C Game Studios

Почему 1C Game Studios — особенный работодатель для маркетинг-аналитика

1C Game Studios — игровое подразделение группы «1С», известное по проектам «Ил-2 Штурмовик», King's Bounty II, Men of War, серии симуляторов. Это студия с устойчивой нишевой аудиторией на PC (Steam и собственные платформы), плюс растущим mobile-направлением. Для маркетинг-аналитика это интересная задача: в Steam-сегменте маркетинг идёт через performance UA, инфлюенсеров и сообщества, в mobile-направлении — через классическую mobile UA.

Маркетинг-аналитик в 1C Game Studios работает с user acquisition для PC/Steam и mobile, retention-кампаниями, brand-метриками и CRM. Главные задачи: считалка ROI UA-кампаний по Steam (где attribution сложнее, чем в mobile — нет MMP), моделирование LTV игрока, разбор retention по cohort, attribution influencer-кампаний, поддержка релизов игр через pre-order конверсии. Кросс-функциональная работа с продактом, UA-руководителем, influencer-маркетингом, brand-командой.

Стек: SQL (ClickHouse / Greenplum) для cohort, funnel, attribution, Python для регулярной автоматизации и моделирования LTV, Power BI как BI-инструмент. 1C Game Studios — компания с инженерной культурой группы 1С, ожидают от маркетинг-аналитика самостоятельной работы с данными.

Актуальные вакансии — на hh.ru и сайте 1C Game Studios.

Этапы собеседования

Полный цикл — обычно 2-3 недели и 4-5 этапов. 1C Game Studios двигается быстро, особенно перед релизами игр или большими маркетинговыми кампаниями.

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Рекрутер проверяет базу: опыт маркетинг-аналитики в gaming (PC или mobile), владение SQL и BI на среднем уровне, понимание UA-метрик. Если работал в Playrix, Belka Games, Lesta Games, Pixonic, Wargaming, в gaming-UA-агентствах — упомяни сразу. Готовь питч на 90 секунд: какой проект вёл, какие UA-каналы и retention-кампании анализировал, какой результат можешь назвать в цифрах.

2. SQL deep dive (60-90 минут)

Технический разбор: дают схему таблиц (installs, sessions, IAP, ads, campaigns) и просят написать запросы. Типовые задачи: cohort retention по месяцу старта, attribution funnel по последним 30 дням, ROAS по top-100 кампаниям, top-конверсии по креативам. Важна не только корректность, но и читаемость и понимание данных.

Подготовка: SQL для маркетинг-аналитика.

3. Marketing-метрики и кейсы (60 минут)

Темы: LTV (как считать в gaming, разница short-LTV vs predicted-LTV), CAC по каналам, ROAS на разных горизонтах (D7, D30, D180), specifics Steam attribution (Steam Sales, refer-a-friend, влияние ревью). Сильный кандидат отвечает на примере: «у нас в US-трафике CPI был $3.5, retention D30 11%, ARPDAU $0.4 — ROAS D180 1.4x, payback 165 дней».

Подготовка: LTV и CAC, Attribution models.

4. A/B + experiments (45 минут)

Разбор экспериментов: дизайн A/B (split, sample size, длительность, metric of interest), interpretation результатов, типовые ошибки (peek, multi-comparison). Кейсы: «У нас изменился ROAS после редизайна Steam-страницы — это эффект или noise?» Сильный кандидат предложит правильный экспериментальный дизайн.

Подготовка: A/B-эксперименты.

5. Поведенческое (45 минут)

С маркетинг-руководителем или UA-руководителем. STAR-формат: расскажи про конфликт с UA-руководителем по выбору канала; про кейс, когда ты остановил неэффективную кампанию; про инициативу. 1C Game Studios — компания с быстрым темпом, ценят аналитиков с собственной позицией.

Особенности по командам

UA / Performance. Ядро: Steam-маркетинг (Wishlist кампании, Steam Sales, инфлюенсеры) и mobile UA (если есть мобильные проекты). Маркетинг-аналитик плотно работает с UA-командой, считает ROAS, payback, оптимизирует креативы. Подойдёт тем, у кого есть опыт в gaming UA или performance-маркетинге.

Retention / CRM. Анализ retention игроков, winback-кампаний, in-game-кампаний. Тесно работает с CRM-командой и live ops. Подойдёт тем, кто понимает retention-маркетинг и любит работу с поведенческой аналитикой.

Brand. Brand vs performance: измерение бренд-метрик, lift studies, отношение к проекту в комьюнити. Тесно работает с brand-командой. Подойдёт кандидатам с интересом к brand-маркетингу.

Influencer. Уникальная для gaming-индустрии команда: работа с стримерами, YouTuberами, инфлюенсерами. Аналитика influencer-кампаний — отдельная сложность из-за слабого attribution. Подойдёт тем, у кого есть опыт в influencer-аналитике.

PR / Comms. Аналитика релизов: pre-order конверсии, медиа-эффект, отношение прессы. Тесно работает с PR-командой.

Что 1C Game Studios ценит в маркетинг-аналитике

SQL уверенно. Это профиль. Слабый: «знаю на базе». Сильный: «писал ad-hoc-запросы для cohort retention в ClickHouse, делал агрегации по UA-кампаниям, через 10 минут после звонка от UA отдаю выгрузку».

Gaming metrics. Слабый кандидат не отличает ARPDAU от ARPPU. Сильный знает специфику Steam (Wishlist, Sales effect, refer-a-friend) и mobile F2P (cohort retention, ROAS, payback).

LTV / cohort. Слабый: «LTV = ARPU × срок». Сильный: «фитим LTV по cohort, экстраполируем до D360 с учётом плато retention; в US-сегменте predicted LTV $42 per install при CPI $3.5».

A/B-тесты. Слабый кандидат не различает significance и practical significance. Сильный — знает экспериментальный дизайн, sample size, multi-comparison корректировки.

Steam / mobile attribution. Слабый кандидат полагается на last-click. Сильный понимает разные attribution-модели и выбирает в зависимости от воронки.

Как готовиться: план

За 4-6 недель до планируемого собеса:

1. Неделя 1-2 — SQL. Прорешай вопросы по SQL и Python в Карьернике: 1500+ задач с разбивкой по темам, по 10-15 минут в день закрывают пробелы перед собесом. Фокус на window functions, cohort retention, attribution funnel. SQL для маркетинг-аналитика.
2. Неделя 3 — Marketing метрики. Разберись в gaming-метриках: ARPDAU, ARPPU, LTV-prediction, ROAS, payback. Прочитай 3-5 статей GameAnalytics, Sensor Tower, AppsFlyer. LTV и CAC.
3. Неделя 4 — Attribution и Retention. Разные attribution-модели (first/last-click, multi-touch, data-driven), retention-моделирование, cohort. Attribution, Retention.
4. Неделя 5 — A/B и MMM. Экспериментальный дизайн, MMM-моделирование. MMM.
5. Неделя 6 — Mocks + behavioral. Mock-собес. Подготовь 5-7 STAR-историй.

Частые ошибки

Слабый SQL. Кандидат говорит «знаю на базе» — слабо. Сильный — на собесе пишет запрос с cohort retention за 5 минут.

Last click only. Кандидат полагается только на last-click attribution. Сильный — понимает многоканальную attribution и выбирает модель под задачу.

Без gaming specifics. Кандидат с e-commerce-бэкграундом не понимает специфику Steam-attribution. Сильный — знает Steam Wishlist, Sales effect, разницу с mobile.

Без cohort understanding. Кандидат смотрит retention одним числом. Сильный — разбирает cohort, понимает плато, экстраполирует.

Без A/B понимания. Кандидат не отличает significance и practical significance. Сильный — глубоко понимает.

Связанные темы

• Собеседование на маркетинг-аналитика
• SQL для маркетинга
• Attribution models
• LTV и CAC
• Retention и cohort
• MMM (media mix)

FAQ

Удалёнка в 1C Game Studios для маркетинг-аналитика?

Гибрид и удалёнка распространены. Уточняй у рекрутера.

Зарплатные вилки 2026?

Middle: 200-290k. Senior: 290-420k.

Английский нужен?

Базовый — желательно. Большая часть работы на русском.

Сколько этапов?

4-5 этапов, обычно 2-3 недели.

Это официальная информация?

Этапы основаны на публичных источниках и опыте кандидатов. Уточняйте у рекрутера.