Аналитик в команду эффективности карты Пэй

Дебетовая карта Пэй — один из ключевых финтех-продуктов Яндекса. Мы развиваем её как универсальный инструмент для закрытия всех daily-banking-потребностей, получения лояльности как внутри экосистемы Яндекса, так и снаружи. Наша миссия — сделать карту центром финансовой жизни. Для этого мы расширяем её возможности, запускаем и масштабируем современные механики лояльности: кешбэк, реферальные программы, акционные кампании.

Команда аналитики эффективности карты Пэй отвечает за то, чтобы каждый рубль промоинвестиций способствовал росту продукта. Мы создаём культуру, где ответственность проявляется в каждом решении и процессе, анализируем внутренние и внешние каналы продвижения, создаём аналитические пайплайны с нуля, оцениваем эффективность инструментов и влияем на распределение бюджетов продукта.

У нас есть глубокий доступ к данным по всему пользовательскому пути в экосистеме Яндекса. Мы воспринимаем вызовы как возможность учиться новому и открывать в себе больше, а потому не ограничиваемся точечными промо. С помощью системного анализа мы повышаем лояльность, разрабатываем долгосрочные стратегии по удержанию пользователей и увеличиваем ценность продукта для них.

В этой роли предстоит не просто анализировать данные — вы будете влиять на стратегию развития финансовой экосистемы.

Какие задачи вас ждут

Оптимизация промоканалов
Вы будете исследовать эффективность кешбэка, реферальных и акционных механик, находить точки роста в привлечении и удержании клиентов, искать способы оптимизации бюджета.

Исследования и моделирование
Вам предстоит проводить аналитические исследования пользователей и их поведения, искать и предлагать гипотезы для внедрения изменений в бизнес, строить uplift-модели и находить наиболее эффективные комбинации механик лояльности.

А/B-тестирование
Наша команда постоянно экспериментирует и выводит в прод новые механики и изменения в продукте. Вы будете плотно работать с A/B-тестами: от разработки дизайна и запуска до глубокого анализа результатов и выработки рекомендаций для улучшения.

Построение аналитических пайплайнов и BI-дашбордов
Вам предстоит создавать автоматизированные BI-системы и дашборды для продукта, аналитики и топ-менеджмента. Вы будете отвечать за качество данных и за решения, которые принимаются на их основе.

Стратегические рекомендации
На основе анализа данных и потребностей пользователей вы будете предлагать новые инструменты и промомеханики. Мы ценим смелость и создаём безопасную среду для экспериментов, чтобы обеспечить масштабный и системный рост карты Пэй в экосистеме и вовне.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Мы ждем, что вы

• Понимаете цикл продуктовой аналитики — от гипотезы и дизайна механики до оценки влияния и рекомендаций
• Мыслите системно и ищете инсайты в большом массиве данных
• Глубоко разбираетесь в A/B-тестировании: дизайне, статистике, интерпретации
• Анализировали данные в Python: работали с Pandas, NumPy, визуализацией
• Отлично владеете SQL
• Умеете проектировать и автоматизировать пайплайны и BI-дашборды: владеете Tableau, Looker, Power BI, Superset
• Умеете работать с неструктурированными задачами и принимать решения в условиях неопределённости
• Знаете, как эффективно доносить результаты до разных стейкхолдеров

Будет плюсом, если вы

• Работали в финтех-сфере или e-commerce
• Применяли advanced-аналитику (прогнозирование, ML-моделирование, uplift-моделирование) или готовы учиться работе с ней
• Проводили квазиэксперименты с методами causal impact
• Работали с экосистемными программами лояльности
• Проводили A/B-тесты на платёжных продуктах
• Понимаете, из чего складываются юнит-экономика и PnL дебетовой карты и других финтех-продуктов
• Умеете автоматизировать рутину — от отчётов до валидации данных