Продуктовый аналитик (Цифровые продажи)

Обязанности:

• Развитие сквозной аналитики. Построение и поддержка сквозной аналитики от клика до повторной покупки. Оценка эффективности цифровых каналов привлечения и удержания во взаимосвязи с поведением клиентов на сайте и в приложении.

• Анализ клиентского поведения и сегментация. Глубокое исследование базы данных, проведение RFM-, когортного и LTV-анализа. Проектирование динамических сегментов для персонализированных коммуникаций.

• Постановка задач на развитие самописной CDP. Выступление в роли внутреннего заказчика для команды разработки и DWH. Формирование требований к сбору, хранению и обработке сырых данных о поведении пользователей для обогащения профилей в CDP.

• Оптимизация CRM-кампаний и A/B тестирование. Оценка эффективности триггеров и массовых рассылок (Email, Push, SMS, мессенджеры). Проведение регулярных A/B/n-тестов для оптимизации цепочек касаний и роста конверсии.

• Прогнозирование оттока и удержание (Retention & Churn). Разработка и внедрение предиктивных моделей (ML) для прогнозирования оттока, склонности к покупке конкретных категорий товаров и максимизации ценности клиента.

• Прогнозирование и планирование. Построение прогнозных моделей продаж, планирование выручки от CRM-канала и оценка рисков для финансового департамента.

• Управление BI-отчетностью. Проектирование, внедрение и автоматизация дашбордов (Tableau / Superset) по ключевым метрикам и CRM (Retention, CPO, CAC, ROI, ARPU, доля CRM в общих продажах).

• Контроль качества данных (Data Quality). Взаимодействие с командами Data Engineering и DWH для обеспечения чистоты, регулярности, высокой скорости обновления и доступности клиентских данных.

• Управление и развитие команды. Руководство отделом аналитиков: менторство, постановка KPI, распределение ресурсов и развитие экспертизы внутри команды.

Требования:

• 3-6 лет в роли ведущего аналитика или руководителя группы (Team Lead / Head of Analytics) в сферах E-commerce, FinTech, Retail или Big Data.
• Экспертное владение SQL (написание сложных, оптимизированных запросов к СУБД).
• Уверенные знания Python или R для глубокого анализа данных и математического моделирования.
• Опыт работы с современными BI-системами (Tableau, Power BI, Superset или аналогами).
• Понимание принципов проектирования хранилищ данных (DWH: ClickHouse, Greenplum, PostgreSQL).
• Бизнес-аналитика, глубокое понимание продуктовых и маркетинговых метрик (ROI, CAC, LTV, CR, Churn Rate), опыт проведения и оценки A/B-тестов.
• Сильные управленческие и коммуникативные навыки, умение переводить язык цифр на язык бизнес-решений.
• Развитое стратегическое мышление, системный подход к решению нестандартных задач и высокая ответственность за результат.

• Анализировать кредитные заявки и портфель для выявления fraud-паттернов и аномалий;
• Анализировать просрочки, подтвержденные fraud-кейсы и риск-сегменты;
• Готовить аналитические выборки и расчеты с использованием SQL, Excel и при необходимости Python;
• Участвовать в тестировании и мониторинге antifraud-правил, стоп-факторов;
• Анализировать связи и подозрительные кейсы, документировать признаки и готовить аналитические выводы.

• SQL: выборки, JOIN, агрегирование и анализ больших массивов данных;
• Продвинутый Excel; BI-инструменты являются преимуществом;
• Python (pandas) является преимуществом;
• Базовое понимание кредитного процесса и показателей просрочки;
• Понимание логики antifraud-правил и анализа кейсов;
• Аналитическое мышление, внимание к деталям и умение проверять гипотезы;
• Умение формулировать выводы и рекомендации на основе данных;
• Самостоятельность, ответственность и коммуникабельность.

• Развивайтесь в динамичной финансовой сфере;

• Достойный уровень заработной платы и бонусов;

• Возможность профессионального и карьерного роста в крупнейшем банке страны;

• Конкурентоспособную заработную плату.

• ДМС;

• Трудоустройство согласно законодательству РУз;

• График работы 5/2, 09:00-18:00.