Продуктовый аналитик в Яндекс Аренду
Summary
Analyzes rental-platform data to improve matching, pricing, and liquidity for landlords and tenants using SQL, Python, and statistical modeling.
Яндекс Аренда — это сервис, который помогает людям находить жильё и сдавать квартиры без стресса. Если вы работали в аналитике данных больше трёх лет, если вам интересны задачи на стыке данных, экономики и поведения пользователей, приходите к нам.Разбираться, почему одни квартиры сдаются за час, а другие не сдаются месяцами
Вы будете помогать искать причины, почему часть объектов «зависает» на сервисе: цена, расположение, фотографии — как эти и другие факторы влияют на конверсию и скорость сдачи квартиры? Нам нужно учиться классифицировать объекты по уровню ликвидности, чтобы предлагать решения для каждой группы.
Развивать механики распределения жильцов и управления ликвидностью
Будете работать над системой мэтчинга и распределения жильцов между квартирами, чтобы улучшать качество «попаданий» и сдавать все привлечённые квартиры как можно быстрее.
Повышать take-rate сервиса через гибкое ценообразование
Вам предстоит тестировать новые тарифные сетки, считать эластичность по размеру комиссии и помогать формировать модели дифференцированного и динамического ценообразования, которые будут помогать растить выручку бизнеса минимизируя «отвалы».
Поддерживать рост агентского направления
У нас много необычных каналов привлечения, например мы привлекаем квартиры через партнёрскую программу с агентами по недвижимости (риелторами). Чтобы развивать этот стрим дальше, нам нужно его оцифровывать: оценивать рынок агентов, собирать отчёты и строить мониторинг метрик.
Создавать и анализировать нестандартные A/B-тесты с сетевыми эффектами
Нужно будет разрабатывать системный подход к оценке влияния продуктовых изменений на конверсию в сдачу квартиры в условиях двусторонней платформы, где изменения на стороне предложения влияют на спрос.
Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Работали в аналитике данных больше трёх лет
* Владеете SQL и Python на продвинутом уровне
* Проводили глубокий анализ данных с помощью статистики и математического моделирования
* Обладаете системным и критическим мышлением и умеете хорошо структурировать бизнес-проблемы
* Применяете аналитику для развития бизнеса и улучшения ключевых метрик* Знакомы с задачами матчинга или рекомендательных систем
* Работали с маркетплейсами или классифайдами
* Участвовали в разработке дифференцированного, динамического ценообразования или тарифных моделей