Яндекс·Москва·3 дн назад
Аналитик-разработчик в чекаут (Ecom-сценарии)
Ориентир по рынку≈ 200 000 – 325 000 ₽наша приблизительная оценка по 37 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🔄 ГибридMiddleПолная занятостьКорпорация
53
Есть о чём спросить
Работа расписана подробно, спрос на навык растёт (офис). Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Наша компания
Мы строим новое бизнес-направление Transactional AI — это когда AI-ассистент не просто советует, что купить, а доводит покупку до конца: подбирает товар, оформляет заказ, принимает оплату, отдаёт в доставку. Пользователь не уходит из диалога на сайт магазина — транзакция происходит там же, где ведётся разговор. Для этого мы хотим унифицировать опыт покупки товаров в интернете, чтобы пользователю не пришлось подстраиваться под интерфейсы / логистику / варианты оплаты сотни тысяч разных интернет-магазинов в рунете.
О роли
Наше решение — универсальный чекаут: единый экран оплаты, к которому подключается магазин. Вместе с ним магазин получает логистику Яндекса, Яндекс Сплит и другие сервисы, а пользователь — один и тот же предсказуемый опыт покупки в любом подключённом магазине. Сейчас наш продукт находится на стадии zero to one, очень быстро развивается, и нужно строить аналитику с нуля: пользовательские воронки, пр
Чем предстоит заниматься
Поиск слабых мест в конверсии чекаута
Воронка от показа до заказа состоит из множества шагов, и на каждом можно терять пользователей. Нужно находить, где именно проседает конверсия, разбираться в причинах и предлагать, что с этим делать
Создание инструментов для раздебага ступенек воронки
Одной метрики «конверсия упала» недостаточно: нужно быстро понимать, на каком шаге, у каких сегментов и почему. Предстоит строить инструменты и дашборды, которые позволяют разложить проблему на составляющие и найти причину
Анализ A/B-экспериментов
Эксперименты в чекауте напрямую влияют на то, доходит ли пользователь до заказа. Нужно уметь оценивать результат, когда одна метрика растёт, а другая падает, и делать однозначный вывод — проводить эксперимент или нет
Анализ ретеншена в чекауте
В перспективе вас ждёт анализ ретеншена в чекауте. Важно понимать, возвращаются ли пользователи и что влияет на их повторное обращение к чекауту
Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics
Наши требования
Работали с большими объёмами событийных данных и логами различных сервисов
Анализировали воронки продукта и метрики конверсии
Уверенно владеете Python и SQL
Знаете статистику и теорию вероятностей
Можете самостоятельно разбираться в данных, находить проблемы качества и причины аномалий
Умеете доводить анализ до конкретного вывода и рекомендации, а не только до графика
Участвовали и побеждали в олимпиадах по математике, физике, программированию
Работали с архитектурой аналитических данных продукта: собирали витрины, понимаете, что такое ETL
Разрабатывали и внедряли новые метрики
Проводили и анализировали A/B-эксперименты