Обязанности:
Аналитика воронки и поведения пользователей
- Построение и оптимизация воронок обработки заявок.
- Расчёт ключевых продуктовых и процессных метрик: AR, TR, конверсия по этапам.
- Анализ эффективности каналов привлечения и путей клиента в digital-каналах.
- Идентификация узких мест и генерация гипотез на рост ключевых метрик.
Финансовое моделирование и прогнозирование
- Расчёт доходности и операционной эффективности продуктов.
- Моделирование юнит-экономики с учётом жизненного цикла клиента.
- Вовлечённость в процессы стратегического финансового прогнозирования.
- Взаимодействие с кросс-командой (финансы, риск, продукт) при запуске новых инициатив.
Тестирование и продуктовые доработки
- Поддержка экспериментов: от написания дизайн-тестов до финального анализа результатов.
- Оценка влияния изменений в интерфейсах и процессе обработки заявок на поведение пользователей.
- Проведение A/B-тестов и глубоких анализов в рамках тестовых периодов.
- Подготовка аналитических выводов и рекомендаций для стейкхолдеров.
Работа с данными и BI-инструментами
- Подготовка данных: написание SQL-запросов для построения отчётности и моделей.
- Использование Python или R для аналитики и автоматизации.
- Разработка дашбордов в Power BI (опыт DAX приветствуется).
- Составление технических заданий на создание витрин и новых метрик для инженерной команды.
Кросс-функциональное взаимодействие
- Коммуникация с командами разработки, маркетинга, клиентского сервиса, рисков.
- Сопровождение и аналитическая поддержка всего цикла изменений: от идеи до релиза.
- Участие в рабочих группах по масштабированию каналов и совершенствованию обработки заявок.
Документация и внутренние процессы
- Поддержка и развитие аналитической документации.
- Формализация логики расчётов, этапов и флагов в рамках аналитической модели.
- Участие в онбординге новых сотрудников и стандартизации подходов внутри команды.
Требования:
- Высшее образование в области математики, экономики, инженерии или смежных дисциплин.
- Опыт работы: от 2 лет в продуктовой или финансовой аналитике.
- Уверенное владение SQL и опыт работы с Python (Pandas, NumPy).
- Знание BI-инструментов: Power BI / Tableau / Superset (настройка визуализаций, фильтров, метрик).
- Знание основ A/B-тестирования, статистического анализа и продуктовых метрик.
- Навыки построения юнит-экономики, оценки LTV и операционных метрик.
- Опыт взаимодействия с продуктовой/разработческой командой по формированию аналитических требований.