Аналитик в команду эффективности карты Пэй
Привет! Меня зовут Никита, я руковожу аналитикой эффективности external карты Пэй. Мы активно развиваем карту как единый платёжный инструмент внутри экосистемы Яндекса и вне её. Ищем аналитика, который будет развивать external-составляющую, возьмёт на себя ответственность за решение продуктовых и операционных задач направления.
Дебетовая карта Пэй — один из ключевых финтех-продуктов Яндекса. Мы развиваем её как универсальный инструмент для закрытия всех daily-banking-потребностей, получения лояльности как внутри экосистемы Яндекса, так и снаружи. Наша миссия — сделать карту центром финансовой жизни. Для этого мы расширяем её возможности, запускаем и масштабируем современные механики лояльности: кешбэк, реферальные программы, акционные кампании.
Команда аналитики эффективности карты Пэй отвечает за то, чтобы каждый рубль промоинвестиций способствовал росту продукта. Мы создаём культуру, где ответственность проявляется в каждом решении и процессе, анализируем внутренние и внешние каналы продвижения, создаём аналитические пайплайны с нуля, оцениваем эффективность инструментов и влияем на распределение бюджетов продукта.
У нас есть глубокий доступ к данным по всему пользовательскому пути в экосистеме Яндекса. Мы воспринимаем вызовы как возможность учиться новому и открывать в себе больше, а потому не ограничиваемся точечными промо. С помощью системного анализа мы повышаем лояльность, разрабатываем долгосрочные стратегии по удержанию пользователей и увеличиваем ценность продукта для них.
В этой роли предстоит не просто анализировать данные — вы будете влиять на стратегию развития финансовой экосистемы.
Оптимизация промоканалов
Вы будете исследовать эффективность кешбэка, реферальных и акционных механик, находить точки роста в привлечении и удержании клиентов, искать способы оптимизации бюджета.
Исследования и моделирование
Вам предстоит проводить аналитические исследования пользователей и их поведения, искать и предлагать гипотезы для внедрения изменений в бизнес, строить uplift-модели и находить наиболее эффективные комбинации механик лояльности.
А/B-тестирование
Наша команда постоянно экспериментирует и выводит в прод новые механики и изменения в продукте. Вы будете плотно работать с A/B-тестами: от разработки дизайна и запуска до глубокого анализа результатов и выработки рекомендаций для улучшения.
Построение аналитических пайплайнов и BI-дашбордов
Вам предстоит создавать автоматизированные BI-системы и дашборды для продукта, аналитики и топ-менеджмента. Вы будете отвечать за качество данных и за решения, которые принимаются на их основе.
Стратегические рекомендации
На основе анализа данных и потребностей пользователей вы будете предлагать новые инструменты и промомеханики. Мы ценим смелость и создаём безопасную среду для экспериментов, чтобы обеспечить масштабный и системный рост карты Пэй в экосистеме и вовне.
Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics
- Понимаете цикл продуктовой аналитики — от гипотезы и дизайна механики до оценки влияния и рекомендаций
- Мыслите системно и ищете инсайты в большом массиве данных
- Глубоко разбираетесь в A/B-тестировании: дизайне, статистике, интерпретации
- Анализировали данные в Python: работали с Pandas, NumPy, визуализацией
- Отлично владеете SQL
- Умеете проектировать и автоматизировать пайплайны и BI-дашборды: владеете Tableau, Looker, Power BI, Superset
- Умеете работать с неструктурированными задачами и принимать решения в условиях неопределённости
- Знаете, как эффективно доносить результаты до разных стейкхолдеров
- Работали в финтех-сфере или e-commerce
- Применяли advanced-аналитику (прогнозирование, ML-моделирование, uplift-моделирование) или готовы учиться работе с ней
- Проводили квазиэксперименты с методами causal impact
- Работали с экосистемными программами лояльности
- Проводили A/B-тесты на платёжных продуктах
- Понимаете, из чего складываются юнит-экономика и PnL дебетовой карты и других финтех-продуктов
- Умеете автоматизировать рутину — от отчётов до валидации данных
