Аналитик клиентского опыта

Мультимедийный сервис Okko — один из крупнейших российских VoD-сервисов, лидер по платной модели монетизации. Проект стартовал в 2011 году и сегодня представлен на всех ключевых платформах. Ежемесячная аудитория Okko —17 млн человек.

В коллекции сервиса — более 50 000 единиц контента таких мировых киностудий, как Walt Disney Pictures, Paramount Pictures, 20th Century Fox, Warner Bros., Sony Pictures, Universal Pictures и другие. Okko Спорт — единственный официальный вещатель Английской Премьер-Лиги в России, MLS, Суперлиги Аргентины, и будущем планируется пополнение подписки другими крупными чемпионатами.

Наши офисы находятся в Петербурге и Москве, и мы рассматриваем кандидатов на релокацию из других городов. Мы готовы взять на себя помощь в организации переезда наших новых сотрудников.

В связи с расширением Okko ищет опытного продуктового аналитика на направление клиентского опыта, который поможет нам построить лучший онлайн-кинотеатр:

Чем предстоит заниматься:

• Аналитика показателей̆ CX (NPS, CSI) в привязке к бизнес-показателям;
• Аналитика причин оттока пользователей, влияние проблем пользователей на упущенную прибыль;
• Построение инфраструктуры данных по клиентскому опыту – обновляемые в режиме онлайн дэшборды по всем источникам оценок, комментариев клиентов, результатов опросов;
• Категоризация отзывов на негативные/позитивные, автоматическая классификация комментария, статистика и динамика, система алертов – автоматического формирования задачи на доработку в соответствующее подразделение;
• Наполнение данными всех основных клиентских путей пользователей, обновление в режиме онлайн, система триггеров – если клиент движется по не оптимальному пути направление рекомендации;
• Система расчета и прогнозирование клиентской удовлетворенности/лояльности;
• Поиск корреляции между клиентскими событиями и удовлетворенностью, определение драйверов лояльности/нелояльности;
• Построение системы алертов – реагирования на негативные события с целью удержания клиентов;
• Разработка системы опросов пользователей – у кого, как часто, о чем спрашивать, расчет необходимых выборок для устойчивых показателей;

Что мы используем:

• Базы данных: Impala, PostgreSQL, Redis, Couchbase, Cassandra;
• Python и основные ML библиотеки: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn;
• BI среду Splunk;
• Микросервисную архитектуру.

Что для нас важно:

• Высшее техническое образование (Прикладная математика / Информатика / Статистика);
• Отличное знание математической статистики;
• Уверенное владение SQL и Python;
• Знание базовых методов машинного обучения и опыт их применения в реальных проектах;
• Быстрая обучаемость, готовность постоянно изучать новые методы и подходы;
• Понимать и уметь оценивать, как изменение в сервисе повлияет на бизнес.

• Возможность влиять на бизнес и продукт с помощью анализа данных;
• Амбициозные цели;
• Гибкий график. При необходимости есть возможность работать из дома, т.к. главное для нас - результат;
• Неограниченные возможности для профессионального развития и самореализации;
• Топовое оборудование и весь необходимый софт;
• Официальное трудоустройство, достойная и полностью белая заработная плата;
• ДМС, компенсация мобильной связи, занятий спортом/языковых курсов/покупки гаджетов;
• Насыщенная корпоративная жизнь.

Вопросы и резюме можно присылать:

lkolosova@okko.tv

@likiana

Колосова Лилия