HAVAL («Хавейл») – автомобильный бренд компании Great Wall Motor, созданный в 2013 году. Компания предлагает сбалансированный модельный ряд кроссоверов и внедорожников, отвечающих потребностям российского потребителя.
ООО «Хавейл Мотор Рус» – эксклюзивный дистрибьютор автомобилей и запчастей HAVAL, GWM Pickup и TANK на территории Российской Федерации. Компания осуществляет свою деятельность с февраля 2014 года.
Одной из важнейших задач компании на пути к реализации стратегических планов является формирование профессиональной команды, способной мыслить масштабно и нешаблонно, чтобы совместно создавать возможности для уверенного развития HAVAL и Great Wall Motor в России
В связи с активным ростом и развитием компании у нас открыта вакансия Специалист по аналитике послепродажного обслуживания.
О4бязанности:
- Сбор текущих показателей по деятельности послепродажного обслуживания из разных баз данных;
- Аналитическая работа с данными: план/факт, ранжирование, сегментация и ведение динамических анализов с учетом различных конъектур, определение динамики изменения и возможными причинами, прогнозирование и построение планов на следующие периоды;
- Подготовка отчетов: по текущим результатам деятельности и в сравнении с планами, выводами и возможными контрмерами и отчетов по запросу руководства;
- Расчет и планирование ежемесячных, квартальных и годовых операционных показателей (заезды на сервис по типам, сервисные программы, спрос/продажи запчастей, аксессуаров, удержание клиентов, сумма среднего чека, прибыльность по продажам);
- Ведение и контроль отклонения план/факта и выполнения KPI;
- Взаимодействие со смежными отделами для поддержки в анализе данных;
- Участие в подготовке бизнес планов по послепродажному обслуживанию;
- Оптимизация и автоматизация отчетности
Требования:
Высшее (техническое / математическое / информационное / экономическое).
Опыт в работы аналитиком в послепродажном обслуживании в аналогичной должности от 1 года.
Английский - средний.
Знание автомобильного бизнеса в области послепродажного обслуживания и реализаций запчастей;
Понимание структуры ценообразования;
Знание категорий запасных частей;
Знание математической статистики и методов статистического анализа данных;
Умение сбора (в том числе ручном режиме) и анализа больших баз данных.
Сопоставление и выявление закономерностей в данных.
MS Office (продвинутый пользователь Excel, WPS, PowerPoint), 1С,
Преимуществом будет: Знание Power BI, SQL, Power Query
Группа компаний МЕДСИ