АО ANOR BANK
Продуктовый аналитик
Что JobRadar наблюдает сейчас
Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.
Описание вакансии
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…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.