Собеседование на маркетинг-аналитика в Astrum Entertainment

Почему Astrum — особенный работодатель для маркетинг-аналитика

Astrum Entertainment — крупный российский игровой холдинг, объединяющий студии и проекты, ранее входившие в My.Games, плюс платформа VK Play. Портфель включает топовые F2P-игры (включая War Robots от Pixonic), кросс-платформенные шутеры, MMO, гипер-казуальные проекты. Это один из крупнейших mobile gaming-операторов в РФ с миллиардными бюджетами на UA и зрелой data-driven культурой.

Маркетинг-аналитик в Astrum работает с UA для F2P-игр на разных платформах и с retention-кампаниями для зрелых проектов. Главные задачи: моделирование ROAS и LTV по каналам и кампаниям, attribution через AppsFlyer и собственную инфраструктуру, разбор retention по cohort и сегментам, A/B-эксперименты в UA и в самих играх, поддержка решений о масштабировании UA на разных рынках. Дополнительный пласт — аналитика магазина VK Play.

Стек: SQL (ClickHouse / Greenplum) для cohort, funnel, attribution, Python для регулярной автоматизации и LTV-моделирования, Power BI как BI, AppsFlyer как MMP. Astrum — компания с глубокой data-driven культурой, ожидают от маркетинг-аналитика самостоятельной работы с данными.

Актуальные вакансии — на hh.ru и сайте Astrum / VK Play.

Этапы собеседования

Полный цикл — обычно 2-3 недели и 4-5 этапов. Astrum двигается быстро.

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Рекрутер проверяет базу: опыт маркетинг-аналитики в gaming / F2P, владение SQL и BI на среднем уровне, AppsFlyer или другой MMP. Если работал в Playrix, Belka Games, Pixonic (до Astrum), Lesta Games, Wargaming — упомяни сразу. Готовь питч на 90 секунд.

2. SQL deep dive (60-90 минут)

Технический разбор: дают схему таблиц (installs, sessions, IAP, ads, campaigns) и просят написать запросы. Типовые задачи: ROAS по cohort install date с разбивкой по странам и source, retention D1/D7/D30 по сегменту, ARPDAU по top-кампаниям.

Подготовка: SQL для маркетинг-аналитика.

3. Marketing-метрики и кейсы (60 минут)

Темы: LTV (predicted vs actual), CAC по каналам, ROAS на разных горизонтах, payback. Сильный кандидат отвечает на примере с цифрами.

Подготовка: LTV и CAC, Attribution models.

4. A/B + experiments (45 минут)

Разбор экспериментов: дизайн A/B, sample size, multi-comparison. Кейсы про UA-эксперименты или in-game changes.

Подготовка: A/B-эксперименты.

5. Поведенческое (45 минут)

С маркетинг-руководителем. STAR-формат. Astrum ценит самостоятельных аналитиков.

Особенности по командам

UA / Performance. Ядро: F2P UA на разных рынках и платформах. Маркетинг-аналитик плотно работает с UA-командой.

Retention / CRM. Анализ retention зрелых проектов, winback-кампаний, in-game CRM.

Brand. Brand vs performance, brand-метрики, lift studies.

Mobile. Mobile-only кампании, специфика мобильного attribution.

Platform / VK Play. Уникальная для Astrum функция: магазин-маркетинг для VK Play. Подойдёт тем, кто понимает специфику платформ типа Steam/Epic.

Что Astrum ценит в маркетинг-аналитике

SQL уверенно. Слабый: «знаю на базе». Сильный: «писал ad-hoc ROAS-запросы в ClickHouse, делал многоступенчатый attribution-funnel».

F2P metrics + ROAS. Слабый кандидат не отличает ARPDAU от ARPPU. Сильный знает специфику F2P: cohort retention, payback, predicted LTV.

LTV / cohort. Слабый: «LTV = ARPU × срок». Сильный: «фитим LTV-кривую по cohort, экстраполируем до D360».

A/B-тесты. Сильный кандидат глубоко понимает экспериментальный дизайн.

AppsFlyer / attribution. Слабый кандидат знает AppsFlyer только на базе. Сильный — глубоко понимает SKAdNetwork, install referrer, attribution windows.

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, ROAS-агрегации. SQL для маркетинг-аналитика.
2. Неделя 3 — Marketing метрики. F2P-метрики: ARPDAU, ARPPU, retention curve, ROAS, payback, predicted LTV. LTV и CAC.
3. Неделя 4 — Attribution и Retention. AppsFlyer, SKAdNetwork, разные attribution-модели. Attribution, Retention.
4. Неделя 5 — A/B и MMM. Экспериментальный дизайн, MMM. MMM.
5. Неделя 6 — Mocks + behavioral. Mock-собес.

Частые ошибки

Слабый SQL. Кандидат говорит «знаю на базе».

Last click only. Сильный понимает многоканальный attribution.

Без F2P specifics. Кандидат с e-commerce-бэкграундом не понимает специфику.

Без cohort understanding. Кандидат смотрит retention одним числом.

Без A/B понимания. Кандидат не различает significance.

Связанные темы

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

FAQ

Удалёнка в Astrum для маркетинг-аналитика?

Гибрид и удалёнка распространены. Уточняй у рекрутера.

Зарплатные вилки 2026?

Middle: 220-320k. Senior: 320-460k.

Английский нужен?

Базовый — желательно.

Сколько этапов?

4-5 этапов, обычно 2-3 недели.

Это официальная информация?

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