Плюс и развлекательные сервисы — это группа быстро растущих сервисов Яндекса, объединенных в самостоятельный бизнес-юнит: Музыка, Кинопоиск, Афиша и подписка Яндекс Плюс. За скорость их роста отвечает команда Growth, а мы предоставляем аналитику. Ищем коллегу, который будет помогать строить планы роста, проверять гипотезы и запускать новые эксперименты.
Какие задачи вас ждут
Развитие привлечения и реактивации подписчиков
Пользователи могут приходить в подписку Плюс из различных сервисов Яндекса: Go, Маркета, Финтеха. Какой потенциальный объём подписчиков в этих сервисах? Какие оферы и коммуникации будут для них наиболее релевантны, повысят конверсию во взятие подписки и сподвигнут воспользоваться бенефитами? На эти вопросы вам предстоит отвечать в нашей команде.
Апсейл опций
Помимо базовых бенефитов, подписка Плюс дает доступ к различным сервисам с помощью отдельных опций, которые пользователь может подключить. Вам предстоит выяснить, каким пользователям какими каналами продаж и коммуникаций какие опции следует предлагать, надо ли это делать сразу при оформлении базового тарифа или спустя несколько месяцев, когда пользователь станет активным подписчиком.
Работа с предложениями умных устройств по подписке
Плюс предоставляет возможность взять Яндекс Станцию или телевизор в рассрочку, то есть по подписке. Вместе с командами антифрода и ML-скоринга вы будете решать, каким пользователям следует рекламировать такое предложение, а каким не стоит, так как бизнес может потерять деньги, как оптимально управлять длительностью рассрочки в зависимости от бизнес-требований на те или иные показатели.
Мы ждём, что вы
- Знаете SQL
- Визуализировали данные в Tableau или DataLens
- Запускали и анализировали А/B-тесты
- Умеете не только отвечать на вопросы бизнеса, но и проактивно искать точки роста
- Ориентируетесь в терминах LTV, CAC, ROI
- Коммуникабельны и можете решать задачи не только самостоятельно, но и в команде
Будет плюсом, если вы
- Знакомы с инструментами мобильной и веб-аналитики Яндекс Метрики, AppMetrica, AppsFlyer
- Умеете решать прикладные задачи анализа данных на Python
- Строили предиктивные ML-модели
