Начальник отдела аналитики и моделирования данных

Москва, 4-я Магистральная улица, 7с1

Метро: Ермакова Роща

Показать контакты

Описание вакансии

Обязанности:

Высшее образование (ИТ, аналитика, менеджмент, маркетинг)
Аудит ИТ-ландшафта и источников данных, разработка регламентов работы с клиентскими данными, консолидация транзакционных данных о проездах
Построение единого хранилища и витрины клиентских данных (CMDM), формирование единого профиля клиента, идентификация и дедупликация клиентской базы
Разработка и развитие дашбордов по ключевым метрикам: CAC, ROMI, CLV, NPS, отток, частота поездок, средний чек, результатов CRM-коммуникаций и др.
Регулярный пересчёт сегментов: RFM, ABC, ЖЦК, сегменты по целям поездки (дачники, туристы, транзит, работа за рулём, сезонные сегменты).
Подтверждение ценности продуктовых и маркетинговых гипотез на этапах карты пути клиента (CJM)
Методология и проведение A/B тестов: подготовка выборок и контрольных групп, расчёт мощности тестов, определение метрик успеха, оценка статистической значимости
Анализ эффективности промоакций и CRM-кампаний, расчёт инкрементальной выручки, маржинальности
Подготовка клиентской и управленческой отчётности: ROMI, отток, NPS, пересчёт сегментов
Развитие моделей: атрибуции, прогнозирования, модели ценности клиента, динамический RFM, персонализации, прогнозирования
Автоматизация (постановка на регламент) кампаний
Формирование и развитие отдела аналитики и моделирования данных
Кросс-функциональное взаимодействие с отделом сегментного и продуктового маркетинга, отделом интегрированных коммуникаций, ИТ-блоком, коммерческой дирекцией и региональными филиалами

Требования:

Опыт в аналитике от 4 лет, из них от 2 лет в роли руководителя аналитической команды.
Опыт в клиентской или маркетинговой аналитике в компаниях с большой пользовательской базой: телеком, банки, финтех, ритейл, e-commerce, транспорт, подписочные сервисы.
Практический опыт построения сегментных моделей: RFM, ABC, ЖЦК, LTV, когортный анализ, поведенческая сегментация.
Опыт расчёта и внедрения метрик CLV, CAC, ROMI, оттока, а также их интерпретации в бизнес-решения.
Уверенный SQL, опыт работы с большими массивами данных и аналитическими хранилищами.
Опыт проектирования и разработки дашбордов в BI-системах.
Опыт постановки и проведения A/B тестов: дизайн эксперимента, контрольные группы, расчёт статистической значимости
Опыт постановки технических заданий ИТ блоку и работы над интеграциями источников данных
Понимание задач маркетинга: способность переводить бизнес-вопрос в аналитическую задачу и представлять результат бизнес-терминологией.

Будет плюсом:

Опыт внедрения или развития CDP, CMDM, единого профиля клиента.
Опыт построения аналитической функции с нуля.
Владение Python или R для моделирования, опыт работы с моделями атрибуции и прогнозирования.
Опыт работы с качественными исследованиями и совмещения их результатов с количественными данными.

Условия: