Москва, Кутузовский проспект, 32
Мы аккредитованная IT-компания Экосистемы СберБанка. Развиваем инновационные решения, исследуем все ключевые метрики и показатели для бизнеса и госсектора.
SberCRM - флагманский SaaS продукт, облачная CRM система.
Наш амбициозный план - занять лидирующие позиции на рынке и предоставить клиентам лучший сервис для управления продажами, маркетингом и обслуживанием. Мы вдохновляемся лидерами рынка, такими как Salesforce, HubSpot, ZohoCRM и другими.
В основе нашего продукта лежит гибкая платформа, использующая самый современный стек технологий. В проекте реализована двухуровневая дизайн-система состоящая из компонентов представления и бизнесовых компонентов, распределяемых по принципу shell app.
Сейчас мы ищем Продуктового аналитика в наш стрим SberCRM.
Обязанности:
Анализ ключевых продуктовых метрик: глубокий ежедневный мониторинг и анализ DAU, WAU, MAU, Retention Rate, LTV, Conversion Rate и других метрик продукта;
Выявление точек роста и проблем: поиск и анализ «узких мест» в пользовательских сценариях (funnel analysis), определение причин прерывания процессов и оттока пользователей (churn analysis);
Формулировка и проверка гипотез: самостоятельное формирование гипотез, объясняющих причины отклонений метрик или поведения пользователей, инициация A/B тестов для их проверки;
Работа с данными: самостоятельное извлечение и обработка больших массивов данных с помощью SQL для проведения комплексного анализа;
Автоматизация и углубленный анализ: написание скриптов на Python для нестандартного анализа данных, построения прогнозных моделей и автоматизации регулярных отчетов;
Визуализация и презентация: подготовка инсайтов, дашбордов и отчетов, которые понятны команде и руководству и позволяют принимать эффективные продуктовые решения.
Требования:
Опыт работы продуктовым или data-аналитиком от 2-х лет в сфере IT-продуктов.
Глубокое понимание и практический опыт расчета всех ключевых продуктовых метрик: DAU/WAU/MAU, Retention (Cohort Analysis), LTV, Conversion Rate, а также умение анализировать воронки событий.
Продвинутое знание SQL для написания сложных запросов (оконные функции, подзапросы, соединения) к большим объемам данных.
Опыт использования Python для анализа данных и автоматизации задач.
Навык самостоятельного формулирования и приоритизации гипотез на основе данных.
Желательные требования (Nice to have):
Формат работы: гибрид/удаленка (Москва, Московская область);