Аналитик по оптимизации промомеханик в Лавку

Яндекс Лавка — крупный игрок на рынке доставки продуктов питания и товаров для дома. У нас масштабные планы по росту, в том числе за счёт глубокой персонализации пользовательского опыта и промомеханик.

Команда аналитики Лавки ищет аналитика-разработчика, который умеет видеть за гипотезами причинно-следственные связи, а за скидкой 20% — влияние на юнит-экономику.

Какие задачи вас ждут

Оптимизация промобюджетов В Лавке представлено много промомеханик: это и различные скидки, и промокоды, и игровые механики, направленные на разнообразные сегменты пользователей. Каждая из этих механик имеет свой потенциал влияния на выручку и юнит-экономику бизнеса. Бизнесу важно хорошо ориентироваться в механиках, правильно перераспределять бюджет между ними. Для этого требуется точное понимание денежных эффектов, порождаемых каждой механикой, — как затрат, так и инкрементальной выручки. Вам предстоит помогать бизнесу выбирать правильные механики и участвовать в формировании промостратегии компании.

Скидка новичка Один из ключевых вопросов бизнеса — привлечение новых пользователей. А один из факторов, сильнее всего влияющих на привлечение, — размер бонуса, выдаваемого новичку. Вместе с командой привлечения вы будете настраивать оптимальную скидку новичка в зависимости от требуемых объёмов привлечения, величины бюджета и региональной специфики Лавки. Скидка может быть персональной — это значит, что мы можем оптимизировать её на ещё более глубоком уровне. Вам предстоит подбирать эвристики, строить uplift-модели и предлагать новые подходы к подсветке скидок в продукте.

Персонализация в категориях Смелые планы по росту Лавки подкрепляются развитием новых подпродуктов и категорий: большого супермаркета, горячей еды, сценариями доставки из аптек и других магазинов по пути к пользователю. Мы хотим продвигать новые сценарии среди пользователей, а для этого необходимо понять, кому какой из них наиболее релевантен, какая коммуникация и промокод оптимально вовлекут пользователей, а также ответить на вопросы про каннибализацию сценариев и влияние на экономику всей Лавки.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Мы ждём, что вы

• Уверенно владеете SQL
• Умеете решать прикладные задачи анализа данных на Python
• Знакомы с BI-системами: DataLens, Tableau, Power BI
• Запускали и анализировали А/B-тесты
• Коммуникабельны и можете решать задачи не только самостоятельно, но и в команде

Будет плюсом

• Строили предиктивные ML-модели
• Ориентируетесь в терминах LTV, CAC