Продуктовый аналитик

Мы ищем опытного Продуктового аналитика в команду Loyalty (Программа лояльности), чтобы вместе строить персонализированный пользовательский опыт, удерживать клиентов и повышать их жизненную ценность (LTV).

Вам предстоит погружаться в поведение пользователей, превращать массивы данных в продуктовые гипотезы, проектировать и анализировать A/B-тесты, а также тесно работать в кросс-функциональной команде с продуктовыми менеджерами, разработчиками и дизайнерами.

🚀 Чем предстоит заниматься:

• Анализ пользовательского поведения: исследованием того, как клиенты взаимодействуют с системой лояльности (бонусы, кешбэк, статусы, промокоды, партнерские офферы).

• Генерация и проверка гипотез: на основе данных искать точки роста конверсии, удержания (Retention) и возвращаемости пользователей.

• Эксперименты и A/B-тестирование: проектировать A/B-тесты (расчет размера выборки, оценка мощности), запускать их вместе с командой и подводить надежные итоги.

• Метрики и дашборды: формулировать и развивать древо метрик продукта, разрабатывать автоматизированные дашборды (в BI-инструментах) для команды и руководства.

• Ad-hoc исследования: проводить глубокие исследования (cohort analysis, funnel analysis, churn prediction) для принятия продуктовых решений.

• Командное взаимодействие: участвовать в планировании спринтов, защищать результаты исследований перед продуктовой командой и стейкхолдерами.

🎯 Что мы ждем от кандидата:

• Опыт работы: от 2–3 лет на позиции продуктового или веб-аналитика (опыт в продуктах с программами лояльности, e-commerce, финтехе или ритейле будет плюсом).

• Уверенный SQL: написание сложных, оптимизированных запросов (Window functions, CTE, агрегации).

• Python или R: опыт обработки данных, проведения статистических тестов и построения визуализаций (pandas, numpy, scipy/statsmodels, matplotlib/seaborn).

• Математическая статистика и A/B-тестирование: понимание доверительных интервалов, проверки гипотез (p-value, ошибки I/II рода, MDE, методы снижения дисперсии — Cuped/Stratification).

• Понимание продуктовых метрик: LTV, CAC, Retention, Churn, ARPU/ARPPU, DAU/MAU, Burn Rate бонусов.

• Опыт работы с BI: Superset, Power BI, Tableau, Redash или аналогами.

Будет плюсом:

• Опыт построения моделей оттока (Churn) или сегментации пользователей (RFM-анализ).

• Понимание работы рекомендательных систем и персональных офферов.

• Опыт работы с продуктовой аналитикой (Amplitude, Mixpanel) и системами веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс Метрика).