Аналитик удержания в Плюс

Яндекс Плюс — большой экосистемный продукт, объединяющий десятки миллионов пользователей с десятками сервисов внутри Яндекса и за его пределами. Нашим подписчикам доступны Кинопоиск, Музыка, Книги, они получают кешбэк баллами Плюса за покупки и пользуются другими преимуществами.

У Плюса огромное количество клиентов — и мы постоянно работаем над удержанием пользователей в подписке. Сейчас мы активно вкладываемся в предотвращение оттока, используя ML-скоринг склонных к оттоку пользователей.

Мы ищем аналитика, работающего на стыке ML и продукта. Вы поможете нам наиболее эффективно соединить ML-данные с продуктовыми инструментами удержания.

Какие задачи вас ждут

Поиск характеристик и выявление сегментов склонных к оттоку пользователей
Вам предстоит искать явные и неявные закономерности в поведении и характеристиках наших подписчиков, чтобы определять и классифицировать пользователей с риском оттока. С помощью этих данных мы будем и обогащать ML-модель, и искать продуктовые инсайты.

Участие в сетапе и анализе экспериментов и инициатив, направленных на удержание
Вы будете помогать с правильным сетапом и анализировать эксперименты для замера эффективности ML-скоринга и механик удержания, а также изучать другие активности, направленные на сокращение сегмента склонных к оттоку подписчиков.

Аналитическая поддержка стрима пред-оттока
Потребители и контрагенты стрима удержания — множество человек из разных команд. Чтобы работа в команде была наиболее эффективной, необходимо выстроить поставку качественных данных и BI вокруг них.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Мы ждем, что вы

• Уверенно владеете SQL (на уровне CTE и оконных функций)
• Проектировали, проводили A/B-эксперименты и презентовали их результаты
• Работали с DataLens, Tableau или другими BI-инструментами
• Знакомы с базовым набором продуктовых и бизнес-метрик: AU, Retention, ARPU, LTV
• Готовы работать с большим количеством смежников, доносить свою точку зрения, слышать мнение коллег

Будет плюсом, если вы

• Разрабатывали ML-модели или анализировали их работу
• Знакомы с подписной бизнес-моделью
• Знакомы с концепцией MapReduce
• Владеете Python
• Работали с ClickHouse