Основная задача нашей команды - отвечать на вопросы бизнеса о клиентах банка. Наша работа ведется одновременно по нескольким направлениям – с корпоративным блоком (B2B) и с Управляющей компанией (B2C), где мы изучаем аудиторию инвесторов-физлиц.

Помимо пользовательских исследований, нам важно получать данные, позволяющие понимать клиентский опыт и отслеживать его динамику.

Мы ищем аналитика данных, который будет участвовать в исследовательских проектах команды, поможет выстроить процесс регулярной оценки клиентского опыта в сегменте b2b (corporate и financial institutions) и будет работать над показателями клиентского опыта.

Задачи нашей исследовательской команды

Изучать аудиторию корпоративных клиентов и клиентов-физлиц, понимать и транслировать в команду их потребности;
Отвечать на вопросы бизнеса – добывать знания относительно пользовательского опыта клиентов, используя весь доступный исследовательский инструментарий;
Сопровождать разработку пользовательских интерфейсов.

Чем предстоит заниматься:

- Формировать выборки для исследований: не только собирать контакты, но и формировать контактную политику. При помощи данных нам важно ответить на вопрос, как часто мы можем коммуницировать с клиентом в рамках исследований, чтобы получать достаточно информации для бизнес-изменений, при этом не перегружая

- Искать способы для оптимизации процесса регулярных исследований при помощи аналитики на всех этапах: от подготовки выборок до подготовки отчетности по результатам исследований

- Визуализировать процесс получения результатов: выстроить пайплайн от получения данных до визуализация результатов. Кстати, мы придерживаемся подхода Ромы Бунина к визуализации и это отличный шанс попробовать его в деле

- Изучать связь метрик клиентского опыта (NPS и CSAT) с бизнес-метриками и метриками продукта. Есть ли у нас очевидные прокси, увеличение которых приведет к росту удовлетворенности клиентов? Какие именно? Как мы можем на них влиять?

- Отвечать на нерегулярные (ad-hoc) вопросы бизнеса с помощью данных. Вот несколько примеров: Почему метрики клиентского опыта показывают аномальную динамику? Почему клиенты перестают отвечать на опросы?

Наш идеальный кандидат:

Hard Skills

Пишет на Python (умеет применять основные библиотеки для анализа данных)
Знает SQL
Знает основы математической статистики

Soft Skills

Организован и обладает высоким уровнем личной дисциплинированности
Легко вовлекается в задачи и подхватывает процессы
Способен автономно справляться с задачами
Мыслит системно

Что мы предлагаем:

комфортный офис в 5 минутах ходьбы от м. Смоленская, гибкий график и отсутствие дресс-кода, удаленка возможна;
отличный социальный пакет (ДМС с первого месяца со стоматологией и массажем, страхование выезжающих за рубеж, скидки на корпоративные продукты, тренажерный зал);
льготное кредитование, программа корпоративных скидок и не только;
профессиональные обучающие курсы (в т.ч. на coursera, udemy и т.д.) и конференции в России и за рубежом;
возможность выбора любого оборудования.

Аналитик данных в исследовательскую команду CIB