Продуктовый аналитик в команду эффективности Плюс AdTech

Яндекс Плюс AdTech — команда, которая соединяет рекламные технологии, геймификацию и программу лояльности «Свои Плюсы». Мы делаем B2C-механики для пользователей, рекламные форматы для B2B и интеграции для всей бизнес-группы персональных сервисов. Всё это помогает вовлекать и удерживать активную аудиторию Яндекса — и приносить измеримый бизнес-эффект.

Чтобы Плюс AdTech работал эффективно, важно выбирать персонально для каждого пользователя, что ему показать, когда и на каких условиях. За это отвечает команда эффективности. Мы развиваем персонализацию оферов и промо на наших поверхностях, управляем их экономикой (номинал/порог/условия) и доказываем эффект через эксперименты, чтобы масштабировать лучшие решения вместе с продуктом, бизнесом и ML.

Какие задачи вас ждут:

• Персонализация оферов: что показать пользователю прямо сейчас
  Вы будете решать, какие промо и механики показывать пользователю на наших поверхностях: что, кому, когда и в каком контексте. Искать новые точки, где персонализация даёт максимум эффекта в CJM, и превращать их в гипотезы и запуски. Вместе с ML и продактами улучшать правила/ранжирование/модели так, чтобы росли релевантность, конверсия и удержание.
• Экономика промокодов/баллов: как зарабатывать больше и не переплачивать
  Вы станете управлять параметрами промо (номинал, порог, условия) и делать так, чтобы промо работало, а расходы на баллы/скидки были под контролем. Находить баланс между счастьем пользователя и финансовыми метриками: выручкой, маржой, эффективностью на пользователя. Считать и защищать экономику решений на данных: где промо реально даёт инкремент, а где это «скидка ради скидки».
• Партнёрство с бизнесом: новые способы зарабатывать и доказательство эффекта
  Вместе с продактами и бизнесом вам предстоит придумывать новые подходы к монетизации механик и оферов (в том числе для партнёров). Запускать эксперименты и показывать эффект на метриках партнёров и бизнеса — чтобы решения можно было масштабировать. Вы станете тем самым человеком, который помогает принять решение «делаем / не делаем / как делаем лучше» на больших объёмах трафика.

• Работали в области продуктовой, маркетинговой, игровой или дата-аналитики
• Проводили много A/B-тестов
• Знаете математическую статистику
• Знаете SQL и Python
• Работаете не над задачами, а над проблемами

• Работали с ML-моделями
• Получили техническое или экономическое образование