Data Analyst

Текущий статус/должность: Lead of Courier Analytics Team.

Мои компетенции и опыт

Ключевые направления деятельности:

-Разработка и отслеживание ключевых метрик эффективности (удержание курьеров, скорость доставки, удовлетворенность клиента, целостность заказов).

-Совместная работа с командой качества для повышения уровня доставки и снижения операционных рисков.

-Анализ и оценка стоимости мотивации курьеров, проектирование сбалансированной схемы поощрения (фикс + за вручение), улучшившей покрытие дарксторов на 25% без роста CPO.

Продуктовая и бизнес-аналитика:

-Проведение более 40 A/B тестов: от исследования и постановки гипотез до расчета метрик и формулирования рекомендаций. В среднем обеспечивал прирост ключевых показателей на 48%.

-Проектирование дерева метрик для анализа продукта, выявление взаимосвязей между показателями.

-Оценка эффективности маркетинговых и мотивационных кампаний: моделирование ROI, прогнозирование результатов, экономическая целесообразность изменений.

Оптимизация данных и инфраструктуры:

-Перестройка и оптимизация архитектуры внутреннего хранилища данных.

-Автоматизация аналитических витрин и построение эффективных пайплайнов обработки данных.

-Поддержка и актуализация BI-дашбордов на всех этапах клиентского пути и для внутренних команд.

Аналитические исследования и моделирование:

-Проведение более 50 глубоких аналитических исследований: от кластеризации и когортного анализа до построения моделей прогнозирования и ML.

-Применение RFM, ABC, регрессионных и корреляционных методов, временных рядов.

-Разработка и внедрение ML-моделей для оценки вероятности удержания курьеров и предсказания спроса.

Взаимодействие с командами и развитие:

-Постоянное взаимодействие с продуктами, аналитиками, операторами и бизнес-заказчиками.

-Участие в discovery-сессиях, постановке гипотез, формировании стратегии и целей на квартал.

-Выстраивание аналитических процессов в команде, менторство младших аналитиков, помощь в онбординге.

Достижения:

-Провел 40+ A/B тестов, в результате которых достигнут средний прирост ключевых метрик на 48%.

-Оптимизировал мотивационную модель курьеров, что увеличило численность в зонах дарксторов на 25% без роста CPO.

-Полностью перестроил систему дашбордов продукта, обеспечив прозрачность показателей по всем этапам клиентского пути.

-50+ продуктовых и поведенческих исследований, повысивших целевые продуктовые метрики на 30–40%.

-Внедрил системный подход к A/B тестированию в команде и компанию в целом, что улучшило культуру принятия решений.

-Способствовал масштабированию data-driven культуры, что позволило бизнесу значительно повысить скорость и точность решений.

Технический стек:

Языки и запросы:

SQL (ClickHouse, GreenPlum, MySQL), Python (pandas, PySpark, matplotlib, statsmodels, scipy)

BI и визуализация:

DataLens, Power BI, Redash, Superset

Инфраструктура и инструменты:

Apache Airflow, Git, продвинутые методы A/B тестирования

Методы анализа:

Временные ряды, когортный анализ, кластеризация, регрессионный анализ, RFM, ABC, ML-модели

Опытный аналитик данных с глубокими знаниями в продуктовой, бизнес и операционной аналитике. Один из ключевых фокусов на данный момент - развитие аналитического направления в сфере курьерской логистики: от оптимизации внутренних процессов и хранилища данных до проектирования метрик качества и удержания. Активно развиваю data-driven культуру в команде, внедряю процессы A/B тестирования для принятия бизнес-решений.