Роман Сидоров

Достижения:

—Провел множество продуктовых и UX-исследований. Благодаря предложенным мной гипотезам, мы смогли повысить конверсию в первую оплату на 8%, среди них: ключевые симптомы в анкете юзера, визуальное выделение лучших терапевтов в онбординге, персонализированные дожимающие пуши в рамках Audience Model;

—Внедрил платформу для A/B-тестирований, автоматизировал этап дизайна эксперимента и расчета значимости метрик эксперимента. Мне удалось увеличить эффективность и скорость проведения АБ-тестов в 1.5 раза и сократить время аналитиков в 10 раз;

—Сократил лишние косты на маркетинг: разработал модель машинного обучения на Python, повышающую точность ежеквартального планирования бюджета на различные маркетинговые каналы на 20%. Компании удалось сэкономить >20 млн. рублей в рамках года;

—Выстроил систему дашбордов для команд продукта и маркетинга, которые помогли сэкономить время на еженедельный ручной сбор данных с 2 часов до 10 минут, стали основным инструментом для еженедельных продуктовых ревью и активно использовались командой продукта для более эффективной приоритизации ежеквартальных проектов. Как итог, дашбордизация помогла сэкономить кучу полезного времени командам продукта и маркетинга, и сильно развить Data-driven культуру в Ясно.

Обязанности:

—Лидирование направления АБ-тестирований (суммарно провёл более 200 экспериментов, отвечаю за все этапы А/Б: от генерации гипотез и дизайна эксперимента до анализа и интерпретации результатов теста);

—Лидирование продуктовых и UX-исследований. Проявлял инициативность в росте ключевых продуктовых метрик и генерил много полезных идей, самые ценные из которых в итоге были реализованы в Ясно. Стремился максимально улучшить пользовательский опыт, всегда «топил» за пользователя;

—Глубокий ресёрч данных в SQL (PostgreSQL, ClickHouse, MySQL) и Python (pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn, plotly, streamlit, scikit-learn + фреймворки машинного обучения);

—Составление и поддерживание дашбордов в DataLens и Metabase для команд продукта, маркетинга, B2B и разработки. Активно развивал аналитическую культуру принятия решений менеджерами;

—Построение ETL-архитектуры и атрибуции маркетинговых каналов в Airflow. В результате оптимизации ETL-пайплайнов, удалось уменьшить нагрузку на сервер на 30%;

—Взаимодействие с командой разработки для разметки действий пользователей и отправки различных событий в аналитику;

—Менторинг и развитие Junior и Middle продуктовых аналитиков по Python, SQL, АБ.

Достижения:

—Лидировал разработку персонализированных рекомендательных алгоритмов подбора товаров. За счёт улучшенного алгоритма подбора, основанного на предпочтениях конкретного юзера, мы смогли повысить объем продаж на 10%;

—Как продуктовый аналитик, я выдвигал и тестировал множество гипотез по повышению метрик продукта (тёмная тема, отправка пользовательских пушей в срезе на сегмент юзера, тестировал различные фичи, направленные на повышение проходимости воронки онбординга и удержания клиента). Был крайне вовлечён в продукт - и это привело к росту основных продуктовых метрик на 4-5%.

Обязанности:

—Проведение продуктовых и маркетинговых ресерчей. Выполнение ad-hoc запросов с помощью SQL и Python;

—Инициативность в росте и развитии продукта, поиск точек роста и инсайтов;

—Составление дашбордов и мониторинг ключевых метрик для ПМ и маркетинга в Redash и Power BI;

—Анализ и сведение юнит-экономики продукта.