Вы будете улучшать методологию расчёта ключевых метрик (LTV, retention, конверсии по воронкам), вводить сегментацию и учёт продуктовых механик. Важно контролировать качество моделей, анализировать их изменения с точки зрения точности и бизнес-эффекта, чтобы продукт и бизнес принимали решения на основе надёжных данных.
Внедрять data-driven подход в продуктПредстоит встраивать метрики и оценки в воронки привлечения и удержания — для B2B (клубы, лиги, школы, академии) и B2C (пользователи Dia-Gram). Проектировать и запускать эксперименты, считать инкрементальные эффекты и окупаемость. Превращать оценки LTV и склонностей в прикладные решения: сегменты для коммуникаций, next best action, сценарии персонализации, триггеры и автоматизации.
Строить отчётность и дашбордыВы будете формировать регулярную отчётность и дашборды для продукта и бизнеса, выявлять тренды и аномалии, доносить выводы до команд и руководителей. Ваша задача — чтобы данные были доступны, понятны и использовались при приоритизации фич и стратегии роста.