Продуктовый аналитик (Betting)

Продуктовый аналитик в PARI

Гибрид (Москва), зарплата по итогам собеседования

PARI — технологичная компания в сфере спортивных развлечений с высокой продуктовой культурой и data-driven подходом. Команда управления доходами работает с основными клиентскими продуктами компании: вебом, мобильным приложением и околопродуктовыми решениями.

Что делать:
• Проводить аналитические исследования, искать новые точки роста и предлагать улучшения для продукта;
• Ежедневно отслеживать ключевые продуктовые метрики и самостоятельно замечать просадки, аномалии и изменения в поведении пользователей;
• Разбираться в причинах изменений метрик и формировать выводы для продукта и бизнеса;
• Анализировать пользовательские воронки: регистрацию, верификацию, восстановление пароля, авторизацию, платежные механики, геймификацию, пользовательские сессии и другие части клиентского пути;
• Развивать систему продуктовых метрик, определять ключевые драйверы роста и связи между разными уровнями показателей;
• Оценивать потенциал новых фичей и их влияние на ключевые бизнес-метрики;
• Проводить A/B-тестирование продуктовых и бизнес-фичей: участвовать в дизайне экспериментов, анализировать и интерпретировать результаты;
• Работать с методологическими задачами: повышать чувствительность экспериментов, искать прокси-метрики, работать с выборками и учитывать влияние тяжелых пользователей;
• Оцифровывать и анализировать CJM, находить точки отвалов и зоны для оптимизации;
• Участвовать в развитии системного мониторинга продукта, детектора аномалий и подходов к поиску причин просадок;
• Взаимодействовать с продуктовыми командами, технической аналитикой и другими стейкхолдерами.

Что уметь:
• Иметь опыт работы продуктовым аналитиком от 2–3 лет, желательно в высоконагруженных цифровых продуктах: betting/gambling, e-commerce, fintech, gaming или смежных сферах;
• Уверенно владеть SQL: подзапросами, оконными функциями, сложными join и самостоятельной работой с данными;
• Использовать Python для анализа и автоматизации: Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn, Plotly или аналогичные библиотеки;
• Иметь опыт A/B-тестирования: дизайн экспериментов, анализ и интерпретация результатов, работа со статистическими критериями и повышение чувствительности метрик;
• Понимать продуктовые метрики и unit-экономику, уметь связывать изменения в продукте с бизнес-результатом;
• Знать математическую статистику на уровне, достаточном для решения задач продуктовой аналитики;
• Уметь самостоятельно декомпозировать бизнес-задачи и находить решения через данные;
• Анализировать пользовательские воронки, CJM и поведение пользователей в вебе и мобильном приложении;
• Уметь выстраивать партнерские отношения со стейкхолдерами, управлять ожиданиями и понятно объяснять сложные аналитические концепции;
• Чётко доносить мысли, аргументировать выводы и отстаивать свою точку зрения на основе данных;
• Быть системным, критически мыслить, самостоятельно замечать отклонения и доводить анализ до аргументированного вывода.

Кому писать: