Junior +/ middle продуктовый аналитик в команду авиа сервиса путешествий

з/п не указана

Требуемый опыт работы: 1–3 года

Полная занятость, полный день

Туту.ру продаёт все билеты, но больше железнодорожные. В авиации у нас хорошая доля рынка, и мы планируем её расширять. Сейчас мы отправляем в полёт несколько тысяч людей в день. Основная прибыль на этом рынке делается не на самих билетах, а на разных дополнительных фишках, которые нужны людям. Например, мы показываем вероятность отлёта рейса вовремя (это меняет конверсию), первые когда-то начали показывать, включён ли багаж в стоимости билета и так далее. В общем, постоянно отрабатываем много-много гипотез по поводу того, как сделать перелёт удобнее и понятнее.

И для этого нам нужен хороший аналитик. Нужно искать сегменты людей, ковыряться в том, что им нужно и выдвигать гипотезы. Потом команда будет эти гипотезы проверять — нужно будет анализировать результаты и вообще улучшать продукт. Параллельно есть задачи по управлению ценами и куча математики по оптимизации предложений из разных источников.
Данных много, они консистентные.

Конкретные обязанности аналитика со средним опытом такие:

  • Когда приходят с идеями — оценивать их и говорить «ваша идея отстой» или «в этом что-то есть»;
  • Искать новые сегменты, поведение которых отличается от обычного, и думать, как им угодить, формулировать гипотезы для проверки;
  • Продумывать эксперименты и реализовывать их вместе с командой разработки;
  • Сводить итоги экспериментов;
  • Решать, когда нужно переставать дополировывать какую-то фичу на бою, и переходить к следующей уже;
  • Строить аналитические отчёты и дашборды, чтобы ПО и менеджеры могли сами видеть и не дёргать вас каждый день;
  • Делать аналитику существующего продукта в целом и прогнозировать ключевые метрики бизнеса.

Что нужно:

— Стек: Python, SQL, Clickhouse, ElasticSearch (SQL-запросы, Python, умение построить аналитический дашборд);

— Опыт 1 год в роли продуктового аналитика или очень похожей;

— 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 пассажира, а не команды разработки.

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, какое решение мы хотим принять или что понять о развитии нашего сервиса. Никаких «делай, потому что так надо», все данные всегда должны быть на входе.

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.

Сейчас в команде 30 человек, они делятся на несколько самодостаточных мини-команд. Вы будете работать либо с ПО либо с одной из этих команд максимально плотно.

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. Раз в 2 недели общее авиационное демо всей команды, обязательная встреча с руководителем в начале месяца, плюс проектные совещания по крупным новым фичам на стадии штурма, как её делать.

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.

Куда можно расти:

  • 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.

График работы: работаем 5/2 в гибридном формате, иногда собираемся в офисе всей командой. Можно взять место в офисе, или работать полностью удаленно, если хочется.

О компании:
Весь положенный набор плюшек: ДМС со стоматологией, кухня в офисе, страховка на путешествия, необходимая техника, премии по результатам работы, оплата больничных, регулярная индексация зарплаты, а также обучение, премия за прочитанные книги и обмен опытом.

Структура собеседования:

  1. Общение с HR-менеджером, 15-20 минут, перед техсобеседованием. Никаких «кем вы видите себя через 5 лет»;
  2. Встреча с командой и парой тех-спецов из других команд. Можно понять, достаточно ли профессиональна наша команда и комфортно ли вам с ней будет. Мы, в свою очередь, проверим ваши профессиональные знания и навыки);
  3. Разговор с руководителем отдела и Product Owner.

Ключевые навыки

Python
SQL

Адрес

Нагатинская, Москва, 1-й Нагатинский проезд, 10
Показать на большой карте

Вакансия опубликована 14 января 2022 в Москве

Отзывы о компании

О данном работодателе пока нет отзывов или он скрыл их на нашем сайте
Ваши отзывы помогают людям принимать взвешенные карьерные решения
Оставить отзыв о компании

Похожие вакансии