Продуктовый аналитик на UGC

Неизвестность пугает: стоит ли покупать в магазине, ведь я слышу о нём в первый раз; а этот сантехник точно починит трубы, а не просто пропадёт сразу после оплаты; а что, если этот банк в договоре пишет мелким шрифтом больше, чем основным... Чтобы узнать ответы на такие вопросы, все мы порой обращаемся к мнению других людей: смотрим их оценки, читаем отзывы и листаем фото интересующих нас объектов, организаций или исполнителей.

Наша команда UGC помогает одним пользователям делиться мнениями с другими: мы собираем оценки и отзывы и показываем их.

Какие задачи вас ждут:
Продуктовые задачи

Глобально отвечаем на два основных вопроса: как собирать пользовательский контент (у кого попросить оставить отзыв и о чём, какими инструментами собирать, когда это лучше сделать) и как его показывать (как считать оценку объекта, в каком порядке отображать отзывы и т. д.). Аналитик UGC играет одну из ключевых ролей в ответе на эти вопросы.

Аналитические задачи

Вы будете строить продуктовые воронки для всех тематик, чтобы выяснить, на каком этапе мы теряем пользователей и что можно с этим сделать.

Ещё нужно подбирать формулы расчёта рейтинга исполнителя, товара или другого объекта. Часть пользователей даже не откроет отзывы, если увидит не соответствующий их ожиданиям рейтинг. Поэтому важно рассчитывать рейтинг так, чтобы он наиболее точно отражал качество.

Кроме того, мы строим метрики качества: качества ранжирования отзывов, качества полученного рейтинга, качества определения принадлежности отзыва к объекту и т. д.

A/B-эксперименты

Куда ж без них! Смелые и дерзкие идеи — это хорошо, но пользователи ждут от Яндекса высокого качества, и нам нельзя их подвести. Поэтому большинство нововведений мы проверяем в А/B-экспериментах, чтобы убедиться, что улучшили опыт пользователя. Аналитик UGC участвует во всех этапах эксперимента: от помощи в его заведении до итоговых продуктовых выводов.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Мы ждем, что вы:
- Работали продуктовым аналитиком
- Знаете статистику, проводили A/B-тесты
- Владеете SQL, на базовом уровне знаете Python
- Понимаете, каким критериям должны отвечать метрики качества, как сопоставлять эти критерии с продуктовыми требованиями заказчиков

Будет плюсом:
- Строили продуктовые/пользовательские воронки, понимаете, как их анализировать и визуализировать
- Выстраивали и поддерживали расчёты регулярных процессов, создавали на их основе продуктовые дашборды