Senior продуктовый аналитик в команду авиасервиса путешествий

Привет, мы команда авиа!
Мы продаём билеты, чтобы отправить в полёт несколько тысяч людей в день. Мы стремимся к тому, чтобы наш клиент чувствовал себя комфортно на любой стадии поездки. Поэтому мы хотим улучшить существующий продукт, сделав удобным процесс поиска и покупки, а также обмена и возврата билетов. Мы делаем большой упор на дополнительные услуги, которые клиент может приобрести как во время покупки авиабилета, так и после.
Также в планах компании значительное увеличение доли рынка, поэтому предстоит большая аналитическая работа для выявления ключевых точек роста продукта и анализа рынка.

И для этого нам нужен хороший аналитик, который будет искать сегменты людей, ковыряться в том, что им нужно и выдвигать гипотезы. Затем команда проверит эти гипотезы, а вам предстоит проанализировать результаты и вообще улучшать продукт. Параллельно поработаете с задачами по управлению ценами и кучей математики по оптимизации предложений из разных источников. Данных у нас много, они консистентные.

Python, SQL, Clickhouse, ElasticSearch, Metabase.

• Помогать команде оценивать различные идеи и гипотезы, активно анализировать продукт на основе внутренних данных и рынок по доступным данным;
• Проектировать и анализировать результаты A/B экспериментов, формулировать выводы, предлагать конкретные решения на их основе;
• Структурировать работу с метриками и данными в растущей команде Авиа, для фокусировки на ключевых целях компании и продукта;
• Строить функциональные аналитические отчёты и дашборды, а также помогать коллегам в их создании, чтобы команда могла сама получать данные и не дёргать аналитика по мелочам;
• Помогать команде логировать ключевые метрики поведения пользователей, для последующего анализа;
• Строить различные прогнозной модели для оценки развития продукта;
• Искать точки роста продукта, по сути отвечать на вопросы «а что еще мы можем сделать, чтобы принести больше ценности?». Пример - найти сегмент клиентов, у которого проседает ретеншн и почему. Далее совместно с PM придумывать, как увеличить ретеншн этого сегмента до нужных показателей.

— Понимание статистики и другой математики;

— Понимание, что такое «метрика для продуктовых решений», умение говорить числами вместо гуманитарных эпитетов;

— Топить за пользователя почти всегда: рассматривать фичу с точки зрения клиента, а не команды разработки;

• Умение мыслить и находить в большом объеме неструктурированной информации зависимости и закономерности;
• Умение не закапываться и вовремя говорить стоп в процессе анализа.

Для нас хорошая работа аналитика заключается не в том, чтобы находить крутые фичи и повышать финансовые KPI, а в том, чтобы проверять гипотезы, которые могли бы дать максимальный эффект. То есть финансовый результат тоже важен, но ваша задача — искать точки роста.

Команда продуктовых аналитиков работает циклами. В начале недели планерка и отбор задач на недельный спринт, в конце недели — демо результатов для внутренних заказчиков. Как правило, происходит обсуждение результатов и основных выводов по задачам, а также принятие решения, стоит ли развивать данную фичу и как, что берем в разработку, что стоит еще проверить. На отчёты ходят ПО и аналитики из других команд, чтобы обмениваться обратной связью и генерить совместно идеи;

Из обязательных встреч у нас классический набор: планирование, стендапы, демо и ретро. Иногда мы встречаемся побрейнштормить или просто поговорить. Но встречи в рамках быстро развивающейся компании возникают постоянно и ребята сами их создают и подключают в них других ребят из команды или из других отделов Туту;

Регулярно нужно взаимодействовать с другими аналитиками для обмена опытом, дата-сайнтистами, когда нужна модель данных, системными аналитиками и ПО для того, чтобы посмотреть, что аналогичного уже есть в их продукте или от чего раньше отказались в опытах;

Задачу аналитику может поставить ПО напрямую. Чаще всего это либо гипотеза, требующая проверки, либо идея (оценить, стоит ли проверять), либо отчёт по прогнозу того же объёма продаж в разных сценариях (либо дашборд). Команда может приносить идеи и просить свести результаты тестов, либо помочь с их методологией. Все задачи включают описание: зачем мы их делаем и к чему хотим прийти, либо что хотим понять в результате их решения. Никаких «делай, потому что так надо», все данные всегда должны быть на входе.

• Расти можно в ПО продукта (со своей командой разработки и т.п.), один такой пример уже есть;
• Либо становиться экспертом продуктовой аналитики и смотреть на всё более и более крупные задачи, под которые можно будет привлекать больше ресурсов;
• Третий путь — в дата-сайнс.

Работаем 5/2 в гибридном формате. Можно взять место в офисе или работать полностью удаленно.

— Компания с хорошим техническим стеком, техруководителями и готовностью одними из первых пробовать новые технологии;
— Сильный блог на Хабре, где пишут в том числе технари о своей работе;
— Хорошая техническая инфраструктура, очень крутая внутренняя база знаний, культура API и так далее;
— Открываются новые направления, где можно делать всё с нуля.

Весь положенный набор плюшек: ДМС со стоматологией, кухня в офисе, страховка на путешествия, ноутбук, премии по результатам работы, оплата больничных, компенсация психолога, регулярная переиндексация зарплаты, а также обучение, премия за прочитанные книги и обмен опытом.

• Общение с HR-менеджером, 15-20 минут, перед техсобеседованием. Никаких «кем вы видите себя через 5 лет»;
• Встреча с командой продуктового анализа. Можно понять, достаточно ли профессиональна наша команда и комфортно ли вам с ней будет. Мы, в свою очередь, проверим ваши профессиональные знания и навыки);
• Тестовое задание;
• Встреча-знакомство с руководителем отдела аналитики и Product Owner.