Продуктовый аналитик (Клиентская аналитика)
Компания: Wildberries
Локация: Москва
О компании
Wildberries — это крупный международный технологический игрок, образованный в результате слияния ведущей IT-компании и оператора наружной рекламы Russ. Компания занимает сильные позиции на рынке, предоставляя широкий спектр услуг в сфере электронной коммерции и рекламы. Благодаря такой интеграции, она успешно использует свои ресурсы для улучшения клиентского опыта и повышения эффективности работы пользователей.
Компания выделяется своей способностью анализировать и оптимизировать поведение клиентов, что помогает в дальнейшем развитии бизнеса и поиске новых возможностей для роста в конкурентной среде.
Ключевые факты:
- Лидер в сфере электронной коммерции в России
- Обширная база пользователей и клиентов
- Инновационные решения в области аналитики и маркетинга
О вакансии
В команде Wildberries открыта позиция продуктового аналитика, который будет отвечать за глубокое исследование поведения клиентов на крупнейшем маркетплейсе. Важной задачей данной роли является не просто предоставление данных, а активный поиск возможностей для роста и оптимизации клиентского опыта.
Аналитик будет работать над созданием и улучшением моделей жизненного цикла клиента (LTV), заниматься анализом воронок, конверсий и удержания. Также в задачи входит прогнозирование временных рядов и разработка клиентских метрик, что поможет компании более эффективно взаимодействовать с пользователями.
Чем предстоит заниматься:
- Глубокий анализ поведения клиентов, анализ воронок и конверсий
- Оптимизация модели LTV клиента и сегментация пользователей
- Прогнозирование DAU, числа заказов и других ключевых показателей
- Проактивный поиск дата-инсайтов и генерация гипотез роста
- Формализация клиентских метрик и создание дашбордов в BI
- Участие в A/B-тестах и оценка их результатов
Что мы предлагаем:
- Интересные проекты в динамично развивающейся команде
- Возможность влиять на бизнес-результаты с помощью данных
- Современные инструменты аналитики и поддержки
Обязанности
- Проводить углубленный анализ поведения клиентов и выявлять аномалии
- Строить и оптимизировать клиентскую модель LTV
- Прогнозировать временные ряды, включая DAU и GMV
- Проактивно находить дата-инсайты для гипотез роста
- Разрабатывать клиентские метрики и витрины данных
- Настраивать дашборды для мониторинга клиентской базы
- Анализировать и участвовать в A/B-тестах
Требования
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Проводить глубокие ad-hoc исследования поведения клиентов: анализировать воронки, конверсии, удержание, выявлять точки оттока и аномалии;
- Строить и оптимизировать модель LTV клиента — от установки/первой покупки до всего жизненного цикла, включая сегментацию пользователей;
- Заниматься прогнозированием временных рядов — DAU, число заказов, GMV, retention с учетом сезонности, акций и внешних факторов;
- Находить дата-инсайты проактивно: сканировать логи, транзакции, поведенческие события для генерации гипотез роста;
- Разрабатывать и формализовать клиентские метрики (LTV, CAC, Retention, Churn Rate, CR, AOV, Stickiness) и витрины данных для них;
- Настраивать дашборды в BI для мониторинга состояния клиентской базы и алертов по отклонениям;
- Участвовать в постановке и анализе A/B-тестов, оценивать их статистическую значимость и бизнес-эффект.
- Владеете SQL на уверенном уровне;
- Имеете продвинутый Python: для прогнозирования временных рядов, кластеризации и обработки данных;
- Знаете статистику: когортный анализ, A/B-тестирование (p-value, MDE, bootstrap), корреляция, регрессионные модели:
- Работали с Bi-инструментами
- Будет плюсом понимание ETL процессов и работы с данными (Airflow);