Почти всё: бухгалтерия, поиск партнёров, организация поставок, общение с клиентами, вёрстка интернет-магазина в Tilda и Vigbo, сбор и отправка заказов. Перед запуском провёл около 20 интервью с потенциальной аудиторией. Запустили продажи 2 декабря, за месяц вдвое отбили первую партию.

Обязанности: — Количественные исследования (A/B-тесты, исследования на основе открытых источников данных); — ad hoc; — визуализация данных. Используемые инструменты: — Google: Analytics, Tag Manager, BigQuery (SQL), Optimize (A/B); — Яндекс.Метрика; — Jupyter Lab (Python); — Tableau. Завершённые проекты: — сегментация ползователей (поняли, кого стоит удерживать, кого нужно вернуть, кого возвращать не стоит и кому нужно поднять цену на полис); — анализ домов клиентов компании в сравнении со средним москвичом (поняли, какие ценности можно подсветить нашей аудитории); — научил коллег самостоятельно запускать сплит-тесты практически без помощи аналитиков и разработчиков (ускорился процесс проверки гипотез, уменьшился time-to-market).

Достижения: — провёл пользовательское исследование, на основе которого было принято решение запустить новый продукт; — описал концепцию нового продукта и написал техническое задание для него. Обязанности: — Customer development; — поиск, формулирование ценности и ценностного предложения; — продуктовый анализ; — техническая поддержка продукта (Python + Django + PostgreSQL + Telegram API)

Достижения: — настроил несколько ETL-процессов; — обеспечил менеджеров по продукту дэшбордами для более оперативного принятия решения по фичам; — вместе с командой разработки внедрил практику A/B-тестов; — вычислил сеть ботов, выводящих деньги из системы. Обязанности: — Визуализация данных; — анализ фич; — дизайн и анализ A/B-тестов; — ad-hoc аналитика; — customer development (churned users); — fraud analysis; — написание спецификаций. Стек: — Python; — BigQuery; — AirFlow; — Google Data Studio

Вне отдела BI: — анализ социально-демографических данных о пользователях; — сбор требований от менеджеров продуктов для интеграции Amplitude, согласование со службой безопасности; — проведение интервью с потенциальной аудиторией продукта. В рамках работы в отделе BI: — сбор статистики о транзакционной активности пользователей; — сегментный и когортный анализ; — визуализация данных. Используемые инструменты: — MS SQL; — Jupyter Lab (Python); — YQL; — MS Excel.

Анализ AB-тестов и экспериментов, визуализация данных, мониторинг продуктовых метрик, разработка продуктовых метрик.

Исследование причин пользовательского поведения с использованием SQL и Scikit-learn. Согласование с заказчиком требований к дэшборду. Обработка данных из BigQuery, SalesForce, MySQL. Создание дэшбордов в Tableau. Ad-hoc аналитика.

Создание карты событий для интеграции Google Firebase в мобильное приложение. Создание отчётов в Google Analytics и Google Data Studio. Автоматизация отчётности отдела маркетинга. Извлечение данных из сторонних сайтов и анализ рынка. Анализ данных. Настройка автоматической отчётности для команды и C-level в Slack и Telegram с использованием Python. Ad-hoc аналитика.