Тебе предстоит:
◎ Анализировать поведение пользователей, продуктовые воронки и клиентские пути для поиска узких мест. Формулировать гипотезы по улучшению продукта и повышению метрик монетизации. Проводить ad-hoc исследования для поиска инсайтов;
◎ Участвовать в полном цикле проведения экспериментов: от дизайна теста и расчета размера выборки до подведения итогов. Оценивать тесты через платформы сплит-тестирования, готовить рекомендации о раскатке фичей;
◎ Создавать и поддерживать понятные дашборды в Tableau для мониторинга ключевых метрик продукта (ARPU, LTV, Retention, Churn);
◎ Участвовать в проектировании аналитических витрин данных на базе ClickHouse;
◎ Участвовать в построении предиктивных моде для помощи бизнесу в планировании;
◎ Взаимодействовать с продакт-менеджерами, аргументированно представлять свои выводы и переводить язык цифр в конкретные шаги по развитию продукта.
Что для нас важно:
◎ Уверенные знания SQL: умение писать запросы средней и высокой сложности, понимание принципов проектирования витрин данных, опыт работы с аналитическими СУБД;
◎ Базовое знание Python и основных библиотек (pandas, numpy, scipy, matplotlib/seaborn) для исследовательского анализа, предобработки данных и проверки гипотез;
◎ Опыт построения понятных и легко читаемых дашбордов в Tableau или аналогичных BI-системах;
◎ Понимание юнит-экономики и ключевых метрик продукта: ARPU, LTV, Retention, Churn, MRR/ARR, опыт разметки продуктовых событий;
◎ Умение анализировать воронки, сегментировать пользователей и находить инсайты, которые можно превратить в гипотезы для продуктовой команды;
◎ Способность переводить вопросы стейкхолдеров в аналитические задачи и, наоборот, объяснять выводы простым языком;
◎ Готовность не просто отвечать на поставленные вопросы, но и приходить с инициативами и смотреть на продукт шире своей задачи.
Будет плюсом:
◎ Понимание основ тервера и матстата для корректного дизайна экспериментов и оценки результатов A/B-тестов;
◎ Опыт участия в проведении экспериментов, понимание принципов расчета необходимой выборки, знакомство с платформами сплит-тестирования.
Нам подойдет человек, который не боится новых вызовов, ответственен за результат, умеет слушать и слышать, ориентирован на командные цели.
Как мы нанимаем?
Мы готовы оперативно выходить с оффером, если понимаем, что подходим друг другу. Наши этапы:
1. Интервью-знакомство с HR;
2. Hard skills интервью с Product Analytics Team Lead;
3. Culture Fit интервью c HR и Head of Analytics Department.
