Привет! Меня зовут Артем, я руковожу продуктовой аналитикой Кинопоиска. Наша команда участвует во всех продуктовых — и не только — изменениях сервиса. Мы расширяемся, и если вы хотите работать в интересных проектах и пилить ресёрчи — будем рады познакомиться!
YaOS — операционная система для умных телевизоров с собственным интерфейсом, рекомендациями, тематическими подборками и магазином приложений. Пользователи могут смотреть здесь Кинопоиск, телеканалы и контент других видеосервисов.
Ищем продуктового аналитика, который будет развивать рекомендации и контентные витрины YaOS: оценивать эффективность подборок, искать удачные способы представления контента и измерять влияние изменений интерфейса на смотрение. Также предстоит работать с рекламными, партнёрскими и AVOD-сценариями.
Оценка рекомендаций и контентных витрин
Вам предстоит измерять вклад рекомендаций и подборок в смотрение и долгосрочную вовлечённость пользователей. Нужно будет отделять эффект ранжирования от влияния контента, позиции и визуального представления, оценивать инкрементальный эффект продуктовых изменений и находить точки роста в использовании каталога.
Эксперименты и продуктовые решения
Вы будете участвовать в полном цикле проверки гипотез: от постановки задачи и выбора метрик до дизайна эксперимента, анализа результатов и принятия решения. Там, где классический A/B-тест невозможен, предстоит применять другие методы оценки причинно-следственных связей.
Реклама и партнёрские сценарии
Часть задач будет связана с рекламой, AVOD-контентом и партнёрскими размещениями. Нужно будет оценивать рекламную нагрузку, влияние монетизационных механик на продуктовые метрики и находить баланс между коммерческой эффективностью и пользовательским опытом.
Партнёрство с продуктовой командой
Вы будете плотно работать с продакт-менеджерами, дизайнерами, разработчиками и ML-командой: формировать систему метрик, определять требования к данным, находить точки роста и предлагать продуктовые решения. Мы ждём, что аналитик сможет аргументированно влиять на развитие продукта и оспаривать гипотезы команды, если данные их не подтверждают.
Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics