Обязанности:
Плюс и развлекательные сервисы — это группа быстро растущих сервисов Яндекса, объединенных в самостоятельный бизнес-юнит: Музыка, Кинопоиск, Афиша и подписка Яндекс Плюс. За скорость их роста отвечает команда Growth, а мы предоставляем аналитику. Ищем коллегу, который будет помогать строить планы роста, проверять гипотезы и запускать новые эксперименты. Какие задачи вас ждут Развитие привлечения и реактивации подписчиковПользователи могут приходить в подписку Плюс из различных сервисов Яндекса: Go, Маркета, Финтеха. Какой потенциальный объём подписчиков в этих сервисах? Какие оферы и коммуникации будут для них наиболее релевантны, повысят конверсию во взятие подписки и сподвигнут воспользоваться бенефитами? На эти вопросы вам предстоит отвечать в нашей команде. Апсейл опцийПомимо базовых бенефитов, подписка Плюс дает доступ к различным сервисам с помощью отдельных опций, которые пользователь может подключить. Вам предстоит выяснить, каким пользователям какими каналами продаж и коммуникаций какие опции следует предлагать, надо ли это делать сразу при оформлении базового тарифа или спустя несколько месяцев, когда пользователь станет активным подписчиком. Работа с предложениями умных устройств по подпискеПлюс предоставляет возможность взять Яндекс Станцию или телевизор в рассрочку, то есть по подписке. Вместе с командами антифрода и ML-скоринга вы будете решать, каким пользователям следует рекламировать такое предложение, а каким не стоит, так как бизнес может потерять деньги, как оптимально управлять длительностью рассрочки в зависимости от бизнес-требований на те или иные показатели. Мы ждём, что вы Знаете SQL Визуализировали данные в Tableau или DataLens Запускали и анализировали А/B-тесты Умеете не только отвечать на вопросы бизнеса, но и проактивно искать точки роста Ориентируетесь в терминах LTV, CAC, ROI Коммуникабельны и можете решать задачи не только самостоятельно, но и в команде Будет плюсом, если вы Знакомы с инструментами мобильной и веб-аналитики Яндекс Метрики, AppMetrica, AppsFlyer Умеете решать прикладные задачи анализа данных на Python Строили предиктивные ML-моделиПохожие вакансии