Ведущий продуктовый аналитик / Аналитик сквозной аналитики

VeroTrace — платформа управления рисками при работе с криптовалютными адресами и транзакциями.

Мы объединяем данные AML-провайдеров, блокчейн-аналитику, санкционные списки и OSINT-сигналы, нормализуем их и формируем понятную пользователю оценку риска.
Продукт включает публичный сайт, AML-checker, личные и корпоративные кабинеты, аналитические отчёты, AI-ассистента, мониторинг адресов, API и экспертные услуги.

Ищем аналитика уровня Middle+/Senior, который спроектирует и внедрит сквозную продуктовую и маркетинговую аналитику: от первого рекламного касания до регистрации, AML-проверки, оплаты, повторного использования и валовой прибыли.

Задача роли
Создать единый аналитический контур, позволяющий достоверно определять:
- какие каналы привлекают активных и платящих пользователей;
- где пользователи теряются в продуктовой воронке;
- какие сценарии приводят к первой и повторной оплате;
- сколько компания зарабатывает на пользователях, тарифах, каналах и AML-провайдерах;
- как технические ошибки и качество внешних сервисов влияют на конверсию, себестоимость и выручку;
- какие продуктовые и маркетинговые изменения дают измеримый результат.
Роль предполагает не только построение отчётов, но и проектирование событийной модели, идентификаторов, интеграций, витрин данных, методологии метрик и контроля качества.

Чем предстоит заниматься
провести аудит текущих источников данных, событий и интеграций;
спроектировать архитектуру сквозной аналитики сайта, AML-checker, CRM, биллинга и рекламных систем;
разработать модель идентификации пользователя от анонимного визита до регистрации, проверки, CRM-сделки и оплаты;
сформировать единую таксономию client-side и server-side событий;
готовить постановки разработчикам и контролировать корректность реализации аналитики;
настраивать маркетинговую атрибуцию, UTM-разметку и передачу подтверждённых конверсий;
строить продуктовые воронки, когорты, retention и пользовательские пути;
определять критерии активации, Time to Value и Time to First Payment;
рассчитывать CAC, LTV, ARPPU, payback, ROMI, валовую прибыль и contribution margin;
рассчитывать себестоимость AML-проверок, отчётов, тарифов и корпоративных аккаунтов;
учитывать стоимость AML-провайдеров, AI-инференса, инфраструктуры, повторных запросов и платёжных комиссий;
проектировать аналитические витрины и дашборды для продукта, маркетинга, руководства, продаж и технической команды;
строить B2B-воронку и связывать amoCRM с фактической активностью корпоративных клиентов;
анализировать качество AML-провайдеров: доступность, ошибки, задержки, стоимость и полноту ответов;
внедрять мониторинг качества данных, автоматические сверки и алерты;
поддерживать единый словарь метрик и правила их расчёта.

Основные аналитические контуры
привлечение и рекламные каналы;
сквозная продуктовая воронка;
активация и использование AML-checker;
монетизация и юнит-экономика;
retention и когортный анализ;
B2B-продажи и корпоративные аккаунты;
качество AML-провайдеров;
техническое качество продукта;
полнота и достоверность данных.
Предполагаемый стек
Яндекс Метрика;
Roistat, MyTracker или аналогичные системы атрибуции;
UX Rocket или аналогичная продуктовая аналитика;
amoCRM;
Product DB и Billing;
PostgreSQL и/или ClickHouse;
DataLens или другие BI-инструменты.
Финальный стек может быть скорректирован по результатам архитектурного анализа.

Что для нас важно
от 4 лет опыта в продуктовой, маркетинговой или data-аналитике;
практический опыт построения сквозной аналитики от рекламного источника до оплаты и прибыли;
опыт работы с SaaS, FinTech, e-commerce или другим транзакционным продуктом;
опыт проектирования событийной аналитики web-приложений;
уверенный SQL: CTE, оконные функции, сложные выборки и оптимизация запросов;
опыт работы с DWH, аналитическими витринами и BI-системами;
понимание REST API, webhooks, ETL/ELT и server-side tracking;
опыт объединения данных CRM, биллинга, рекламных систем и продуктовых баз;
знание продуктовых воронок, когортного анализа, retention и юнит-экономики;
понимание маркетинговой атрибуции, identity resolution и дедупликации данных;
опыт постановки задач разработчикам и приёмки реализации;
умение документировать метрики, события, источники и бизнес-правила;
способность самостоятельно находить противоречия в требованиях и данных;
готовность работать hands-on, а не только формировать концепции.

Что мы предлагаем
возможность с нуля сформировать аналитический контур технологического продукта;
влияние на продуктовые, маркетинговые и коммерческие решения;
работу на стыке FinTech, data, blockchain intelligence и AI;
значительный объём greenfield-задач;
возможность определять архитектуру, инструменты и стандарты аналитики;
работу с B2C-, B2B- и API-направлениями;

Почему стоит присоединиться
Нам нужен не специалист, который только настроит счётчики и соберёт набор графиков.
В этой роли предстоит сформировать единую методологию, связать данные между системами, устранить конфликтующие версии метрик и сделать аналитику рабочим инструментом для продуктовых, маркетинговых и финансовых решений.

В сопроводительном письме
Кратко расскажите о системе сквозной или продуктовой аналитики, которую вы проектировали или внедряли:
Какие источники данных вы объединяли и как идентифицировали пользователей между системами?
Какие продуктовые и финансовые метрики рассчитывали и какие дашборды создавали?
С какими проблемами качества данных столкнулись и какой измеримый результат получила компания?