Мы — команда Сегменты Департамента работы с проблемными активами. Наша миссия — не просто «вернуть долг», а найти оптимальную стратегию работы с каждым клиентом, который попал в сложную жизненную ситуацию и вышел в просрочку.
Мы строим интеллектуальную систему взаимодействия, где каждый контакт имеет значение. В нашей работе критически важно не только то, что мы говорим, но и как, когда и где. Мы выбираем оптимальный канал взаимодействия, определяем идеальную частоту контактов, корректируем нарратив и тональность общения. Наша ключевая задача — в каждый момент времени предложить клиенту наиболее релевантный именно ему продукт или сценарий урегулирования, превращая стрессовую ситуацию в конструктивный диалог.
Для этого мы используем весь спектр каналов коммуникаций, данные о поведении клиентов, ML-модели и LLM-решения. Вам предстоит стать ключевым игроком нашей команды, который превращает сырые цифры в конкретные сценарии, помогая нам говорить с клиентом на одном языке и находить выход там, где, казалось бы, выхода нет.
проверка гипотез, приходящих от бизнеса — оценка их потенциальной эффективности, приоритизация на основе данных и статистическое обоснование решений
формирование собственных продуктовых гипотез на основе глубокого анализа данных, поведения клиентов и рыночных тенденций для улучшения ключевых метрик работы с проблемной задолженностью
проведение А/Б-тестов: дизайн эксперимента, расчет выборки, запуск, мониторинг и статистический анализ результатов для оценки влияния изменений в коммуникационных стратегиях и продуктовых предложениях
поиск инсайтов для оптимизации коммуникационных активностей во всех каналах с учетом специфики проблемной задолженности
выявление сегментов аудитории и выстраивание эффективных цепочек событий (Customer Journey) для улучшения клиентского опыта даже в сложных ситуациях
анализ эффективности предлагаемых клиентам продуктовых решений и исследование глубинных потребностей клиентов в кризисной ситуации
поиск узких мест в бизнес-процессах через анализ цифровых следов клиентов (process mining) для повышения процента урегулирования
подготовка регулярной и ad-hoc аналитики для проверки гипотез, поиска точек роста эффективности взыскания и обоснования изменений стратегий. Защита результатов исследований и выводов перед стейкхолдерами для принятия стратегических продуктовых решений.
высшее образование
опыт работы продуктовым аналитиком от 3-х лет
продвинутый уровень SQL — написание сложных запросов к большим базам данных, оптимизация, работа с оконными функциями
продвинутый уровень Python (pandas, numpy, scipy) для обработки и анализа больших массивов данных, проведения статистических расчетов
опыт проведения А/Б-тестов — от дизайна эксперимента до статистической обработки результатов (знание t-test, bootstrap, p-value, power analysis)
наличие навыков математического моделирования и работы с ML-моделями будет преимуществом
умение доносить сложную информацию простым языком до нетехнических стейкхолдеров и защищать свои рекомендации.
офисный формат работы: г.Москва, Кутузовский пр., д.32, к.1
корпоративный спортзал и зоны отдыха
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.