← Все вакансии

Аналитик платёжной эффективности в Финтех

Наша команда отвечает за качество платёжного опыта и успешность прохождения платежей. Мы выясняем, где пользователь теряется в платёжном процессе, какие технические или продуктовые факторы мешают успешной оплате, как на неё влияют тайминги, ошибки, маршрутизация и особенности сценариев, и определяем, какие изменения помогут повысить конверсию.

Задачи и обязанности

Анализ платёжной воронки

Вы будете разбирать путь пользователя на этапе оплаты и выяснять, на каких шагах происходят основные потери. Это может быть связано с ошибками, задержками, особенностями метода оплаты, различиями между сервисами, платформами или пользовательскими сегментами. Важно превратить большой объём транзакционных событий в понятную картину и определить, где кроется проблема.

Анализ влияния факторов на конверсию платежей

Вы будете разбираться, как время ответа, последовательность шагов и частота ошибок влияют на конверсию платежей и поведение пользователей. Нужно понять, где эффект значим, а где — просто шум или локальная особенность данных.

Анализ A/B-экспериментов

Команда регулярно проверяет гипотезы, связанные с изменениями платёжного процесса: тайминги, порядок показа способов оплаты, маршрутизацию, fallback-сценарии и другие улучшения. Вы будете проектировать анализ, оценивать эффект, проверять устойчивость результатов и помогать команде принимать решения о запуске или доработке.

Гипотезы роста

Вы будете не только искать проблемы, но и предлагать изменения, которые улучшат платёжный опыт: предстоит ускорить отдельные этапы, изменить логику показа методов оплаты, скорректировать маршруты, улучшить fallback-сценарии, снизить количество ошибок. Важно уметь определять приоритетность гипотез и оценивать их влияние на конверсию и GMV.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Требования

  • Уверенно пишете на SQL и работаете с большими массивами данных
  • Используете Python для анализа данных: pandas, NumPy или аналогичные инструменты
  • Находите закономерности в данных и объясняете причины наблюдаемых изменений
  • Структурируете информацию и понятно доносите выводы до продуктовых и технических команд
  • Самостоятельно формулируете аналитические гипотезы и проверяете их на данных
  • Готовы постоянно учиться и осваивать новые технологии и подходы

Дополнительные требования

  • Работали с платежами, финтехом или финансовой аналитикой
  • Анализировали результаты A/B-экспериментов
  • Работали с большими транзакционными данными
  • Понимаете принципы работы платёжных систем, эквайринга и процессинга
Python SQL Pandas NumPy
Откликнуться →