Руководитель направления продуктовой аналитики

Проводить анализ клиентского пути (CJM), строить и анализировать воронки взаимодействия пользователей с продуктом, проводить сегментацию пользователей;

Анализировать метрики удержания (Retention);

Выявлять точки роста продукта: систематически анализировать данные с целью обнаружения незадействованного потенциала, паттернов успешных пользователей (power users);

Участвовать в формировании продуктовых гипотез совместно с продакт-менеджерами и UX-командой;

Организовывать и вести процесс проверки гипотез: определять метод проверки (A/B-тест, анализ исторических данных и пр.), обеспечивать корректную интерпретацию результатов;

Проводить диагностику изменений метрик (Root Cause Analysis);

Осуществлять конкурентный бенчмаркинг и анализ рынка: отслеживать лучшие практики в области продуктовых метрик, UX-решений и аналитических подходов в e-commerce и fashion-retail;

Выступать бизнес-партнёром по данным для продуктового и e-commerce отделов: консультировать, инициировать аналитические проекты, транслировать инсайты в продуктовые решения;

Выступать куратором и бизнес-заказчиком проекта по доработке DataLake для eCOM: согласование новых потоков данных, контроль реализации совместно с командой разработки;

Сформировать департамент продуктовой аналитики с нуля: описание структуры, ролей и функционала, найм сотрудников, адаптация новых работников.

Опыт работы на позиции Lead Product Analyst / Head of Product Analytics / Head of Data Analytics от 3 лет;

Более 5 лет суммарного опыта в аналитике данных: продуктовой, e-commerce или маркетинговой;

Опыт выстраивания аналитического направления (команды, процессов, инфраструктуры) с нуля — будет значительным преимуществом;

Опыт работы в e-commerce, fashion, retail — будет преимуществом;

Опыт работы с DataLake, ETL-процессами, разработки требований к аналитической инфраструктуре;

Практический опыт сквозного управления A/B-тестированием (дизайн, запуск, анализ результатов);

Опыт работы с разметкой мобильных приложений (iOS/Android) и веб-сайтов;

Уверенный пользователь: MS Office, Excel, PowerPoint, Confluence, JIRA

SQL — продвинутый уровень (сложные запросы, оптимизация);

Python / R — уровень достаточный для самостоятельного анализа данных;

BI-инструменты: Datalens, Tableau, Power BI, Looker, Metabase или аналоги.