Астана Опыт: 1–3 года Гибридный
Заработная плата
Зарплата не указана
Опубликовано 4 ноября
Beeline Казахстан
Служба коммерческой и клиентской аналитики обеспечивает аналитическую поддержку ключевых бизнес-направлений Beeline Казахстан. Наша задача — помогать бизнесу принимать решения на основе данных: понимать поведение клиентов, выявлять драйверы коммерческих показателей и оценивать эффективность инициатив. Ищем эксперта по аналитике в команду Mobile CVM (Customer Value Management), которая отвечает за аналитику управления ценностью и жизненным циклом мобильных абонентов. Основные направления работы: удержание клиентов, снижение оттока, развитие ARPU и выручки, upsell/cross-sell, эффективность CVM-кампаний, клиентская сегментация и оценка коммерческого эффекта инициатив. Работа строится по модели Analytical Business Partnership: аналитики тесно взаимодействуют с бизнес-заказчиками, работают в недельных спринтах и отвечают не только за расчеты, но и за содержательные аналитические выводы.
Обязанности:
Требования:
Высшее образование в области математики, статистики, экономики, финансов, IT или смежных направлений.
Опыт работы в аналитике данных от 2 лет, желательно в коммерческой, продуктовой или клиентской аналитике.
Уверенное владение SQL: JOIN, CTE, оконные функции, сложные выборки, агрегации, работа с большими объемами данных.
Уверенное владение Excel и опыт работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau или аналогами).
Знание методов аналитики: сегментация, cohort/funnel analysis, анализ динамики KPI, поиск драйверов и проверка гипотез.
Понимание основ статистики, A/B-тестирования, принципов работы с тестовыми и контрольными группами.
Способность самостоятельно проводить анализ от постановки бизнес-вопроса до формирования выводов.
Развитое аналитическое мышление, внимательность к качеству данных, умение понятно объяснять результаты бизнес-заказчикам.
Будет преимуществом:
Опыт работы в телекоме, CVM, CRM, retention или customer analytics.
Понимание метрик ARPU, churn, retention, LTV, uplift, conversion, campaign effectiveness.
Опыт анализа CVM-кампаний, оценки эффективности механик удержания и монетизации клиентской базы.
Практический опыт A/B-тестирования, incrementality и post-campaign analysis.
Знание Python (pandas, numpy, scipy) для обработки данных и статистического анализа.