SERP (Search Engine Results Page) — команда поисковой выдачи, которая помогает пользователю выбрать подходящий авиабилет. Что значит «подходящий»? Самый дешёвый, без пересадок, с удобным временем, без виз или через нужный аэропорт? Мы помогаем ответить на эти вопросы прямо в поиске.
Мы помогаем пользователю быстро разобраться в большом количестве вариантов и принять решение: улучшаем сортировку билетов с помощью ML-моделей, ускоряем поиск и подбираем фильтры под конкретный сценарий. Здесь аналитика напрямую влияет и на пользовательский опыт, и на бизнес-результат.
В SERP есть две команды — Results и Ticket. Вместе они отвечают за то, как пользователь видит и сравнивает результаты поиска.
Results отвечает за то, как устроена поисковая выдача: за отображение результатов, фильтры, категории и всё, что помогает быстрее найти подходящий вариант.
Ticket отвечает за карточку билета: делает её информативной и помогает пользователю сравнить предложения, выбрать поставщика и нужные дополнительные опции.
Ищем аналитиков в обе команды — Results и Ticket. В зависимости от интересов и опыта можно будет сфокусироваться на выдаче, карточке билета или на пересечении этих задач.
Что делать
-
проводить полный цикл А/Б-тестов внутри продукта: помогать с дизайном, выбирать метрики, оценивать результаты и формулировать решения по итогам;
-
находить новые гипотезы в данных и поведении пользователей, в том числе по результатам А/Б-тестов;
-
проводить глубокие исследования потребностей пользователей и причин, которые стоят за их поведением;
-
вместе с продуктовой командой формулировать задачу, продумывать метрики и оценивать влияние новых фич на продукт;
-
искать точки роста, разбираться, где и почему продукт работает не так, как ожидается, и предлагать варианты улучшений;
-
развивать дашборды и автоматический мониторинг продуктовых метрик, следить за качеством данных и помогать команде вовремя замечать изменения и аномалии.
От тебя ждем
-
опыт проведения А/Б-тестов от постановки гипотезы и выбора метрик до интерпретации результатов и принятия решения;
-
понимание продуктовых метрик, воронок и связи аналитических выводов с пользовательским и бизнес-эффектом;
-
хорошее понимание математической статистики и умение применять её к реальным продуктовым задачам;
-
глубокое знание SQL: сложные запросы, аналитические функции и самостоятельная работа с данными;
-
опыт анализа реальных данных на Python и готовность при необходимости самостоятельно разобраться с данными, а не только работать с готовыми витринами;
-
умение наглядно визуализировать данные и понятно объяснять выводы продуктовой команде и другим стейкхолдерам.
Как мы работаем
-
в любой точке мира: не привязываемся к локации, платим в долларах, любим путешествовать;
-
без бюрократии: удобные процессы здорового человека, горизонтальные и открытые коммуникации, быстрое обсуждение идей и принятие решений;
-
компенсируем: ДМС, психотерапию или иностранные языки, занятия спортом и больничный;
-
на райском острове: можно работать на Пхукете с видом на океан.
