Product analyst в команду Лояльности (middle)

Островок. Ostrovok! — технологическая компания в сфере онлайн-поездок и сервисов для путешествий, где продукты развиваются через данные и эксперименты. Внутри компании есть команды, отвечающие за клиентские сценарии и взаимодействия с пользователями, а также за партнёрские механики — например, программы лояльности и промо.

Ключевые факты:

• Роль связана с командой «Лояльности» и продуктовой/партнёрской аналитикой
• Предстоит строить единую отчётность по программам лояльности и промо
• Фокус на исследования эффективности через эксперименты и long-term эффекты

Команда Лояльности в Островок. Ostrovok! использует данные, чтобы помогать продукту принимать решения: что действительно повышает ценность для пользователей, а что — не даёт эффекта. Вы будете работать с крупными продуктовыми и партнёрскими датасетами и собирать из них понятную, проверяемую картину для бизнеса.

В роли middle Product analyst вы будете не только анализировать результаты, но и участвовать в методологической части: ускорять оценку экспериментов и улучшать подходы к интерпретации долгосрочных эффектов. Это про связку продуктовых метрик, экспериментов разного типа и аккуратной работы с данными на протяжении всего жизненного цикла аналитики.

Отдельный акцент — практическая инженерия данных: поддержка витрин и дэшбордов, а также участие в построении/поддержке ETL-процессов. Вы поможете команде доводить до продуманной аналитической формы и отчётности то, что влияет на лояльность и промо механики.

Чем предстоит заниматься:

• Формировать единую отчётность по программам лояльности и промо на основе продуктовых и партнёрских датасетов
• Проектировать нестандартные и долгосрочные эксперименты, включая holdout-группы и квази-экспериментальные подходы
• Участвовать в развитии методологии ускорения оценки экспериментов и анализа long-term эффектов
• Поддерживать и актуализировать действующие дэшборды и витрины
• Подсказывать продуктовой команде, что работает и почему, а также что не даёт эффекта

Что мы ожидаем по инструментам и подходу:

• Уверенная работа с SQL и Python для анализа и проверки гипотез
• Навыки аккуратной интерпретации результатов и соблюдения методологии
• Готовность разбираться в сложных и неочевидных эффектах