Продуктовый аналитик (Клиентская аналитика) (удаленная работа)

Вакансия: Продуктовый аналитик (Клиентская аналитика)

Описание вакансии

Направление работы:

Мы ищем сильного продуктового аналитика, который будет отвечать за глубинный анализ поведения клиентов крупнейшего маркетплейса. Ты будешь не просто давать ответы на вопросы бизнеса, а сам находить зоны роста с помощью дата-инсайтов.

Твоя главная цель понять, как клиент взаимодействует с платформой на протяжении всей жизни (от первого клика до LTV), и предложить меры по увеличению пожизненной ценности каждого пользователя.

Вам предстоит:

• Проводить глубокие ad-hoc исследования поведения клиентов: анализировать воронки, конверсии, удержание, выявлять точки оттока и аномалии;
• Строить и оптимизировать модель LTV клиента от установки/первой покупки до всего жизненного цикла, включая сегментацию пользователей;
• Заниматься прогнозированием временных рядов DAU, число заказов, GMV, retention с учетом сезонности, акций и внешних факторов;
• Находить дата-инсайты проактивно: сканировать логи, транзакции, поведенческие события для генерации гипотез роста;
• Разрабатывать и формализовать клиентские метрики (LTV, CAC, Retention, Churn Rate, CR, AOV, Stickiness) и витрины данных для них;
• Настраивать дашборды в BI для мониторинга состояния клиентской базы и алертов по отклонениям;
• Участвовать в постановке и анализе A/B-тестов, оценивать их статистическую значимость и бизнес-эффект.

Формат работы гибридный по договоренности с руководителем.

Вы нам подходите, если:

• Владеете SQL на уверенном уровне;
• Имеете продвинутый Python: для прогнозирования временных рядов, кластеризации и обработки данных;
• Знаете статистику: когортный анализ, A/B-тестирование (p-value, MDE, bootstrap), корреляция, регрессионные модели:
• Работали с Bi-инструментами
• Будет плюсом понимание ETL процессов и работы с данными (Airflow);
• Понимаете юнит-экономику маркетплейса: разложение GMV, влияние комиссий и логистики;
• Имеете опыт расчета и интерпретации метрик;
• Имеете опыт сегментации клиентов (RFM, когорты, поведенческие сегменты);
• Понимаете, как строить прогнозы временных рядов и модели оттока.