Основная задача нашей команды — отвечать на вопросы бизнеса о клиентах банка. Наша работа ведется одновременно по нескольким направлениям — с корпоративным блоком (B2B) и с Управляющей компанией (B2C), где мы изучаем аудиторию инвесторов-физлиц.
Помимо пользовательских исследований, нам важно получать данные, позволяющие понимать клиентский опыт и отслеживать его динамику.
Мы ищем аналитика данных, который будет участвовать в исследовательских проектах команды, поможет выстроить процесс регулярной оценки клиентского опыта в сегменте b2b (corporate и financial institutions) и будет работать над показателями клиентского опыта.
Задачи нашей исследовательской команды
- Изучать аудиторию корпоративных клиентов и клиентов-физлиц, понимать и транслировать в команду их потребности;
- Отвечать на вопросы бизнеса — добывать знания относительно пользовательского опыта клиентов, используя весь доступный исследовательский инструментарий;
- Сопровождать разработку пользовательских интерфейсов.
Чем предстоит заниматься:
— Формировать выборки для исследований: не только собирать контакты, но и формировать контактную политику. При помощи данных нам важно ответить на вопрос, как часто мы можем коммуницировать с клиентом в рамках исследований, чтобы получать достаточно информации для бизнес-изменений, при этом не перегружая
— Искать способы для оптимизации процесса регулярных исследований при помощи аналитики на всех этапах: от подготовки выборок до подготовки отчетности по результатам исследований
— Визуализировать процесс получения результатов: выстроить пайплайн от получения данных до визуализация результатов. Кстати, мы придерживаемся подхода Ромы Бунина к визуализации и это отличный шанс попробовать его в деле
— Изучать связь метрик клиентского опыта (NPS и CSAT) с бизнес-метриками и метриками продукта. Есть ли у нас очевидные прокси, увеличение которых приведет к росту удовлетворенности клиентов? Какие именно? Как мы можем на них влиять?
— Отвечать на нерегулярные (ad-hoc) вопросы бизнеса с помощью данных. Вот несколько примеров: Почему метрики клиентского опыта показывают аномальную динамику? Почему клиенты перестают отвечать на опросы?
Наш идеальный кандидат:
Hard Skills
- Пишет на Python (умеет применять основные библиотеки для анализа данных)
- Знает SQL
- Знает основы математической статистики
Soft Skills
- Организован и обладает высоким уровнем личной дисциплинированности
- Легко вовлекается в задачи и подхватывает процессы
- Способен автономно справляться с задачами
- Мыслит системно
Что мы предлагаем:
- комфортный офис в 5 минутах ходьбы от м. Смоленская, гибкий график и отсутствие дресс-кода, удаленка возможна;
- отличный социальный пакет (ДМС с первого месяца со стоматологией и массажем, страхование выезжающих за рубеж, скидки на корпоративные продукты, тренажерный зал);
- льготное кредитование, программа корпоративных скидок и не только;
- профессиональные обучающие курсы (в т.ч. на coursera, udemy и т.д.) и конференции в России и за рубежом;
-
возможность выбора любого оборудования.
