Ведущий продуктовый аналитик / Аналитик сквозной аналитики
Описание
VeroTrace — платформа управления рисками при работе с криптовалютными адресами и транзакциями.Мы объединяем данные AML-провайдеров, блокчейн-аналитику, санкционные списки и OSINT-сигналы, нормализуем их и формируем понятную пользователю оценку риска.Продукт включает публичный сайт, AML-checker, личные и корпоративные кабинеты, аналитические отчёты, AI-ассистента, мониторинг адресов, API и экспертные услуги.Ищем аналитика уровня Middle+/Senior, который спроектирует и внедрит сквозную продуктовую и маркетинговую аналитику: от первого рекламного касания до регистрации, AML-проверки, оплаты, повторного использования и валовой прибыли.Задача ролиСоздать единый аналитический контур, позволяющий достоверно определять:- какие каналы привлекают активных и платящих пользователей;- где пользователи теряются в продуктовой воронке;- какие сценарии приводят к первой и повторной оплате;- сколько компания зарабатывает на пользователях, тарифах, каналах и AML-провайдерах;- как технические ошибки и качество внешних сервисов влияют на конверсию, себестоимость и выручку;- какие продуктовые и маркетинговые изменения дают измеримый результат.Роль предполагает не только построение отчётов, но и проектирование событийной модели, идентификаторов, интеграций, витрин данных, методологии метрик и контроля качества.Чем предстоит заниматьсяпровести аудит текущих источников данных, событий и интеграций;спроектировать архитектуру сквозной аналитики сайта, AML-checker, CRM, биллинга и рекламных систем;разработать модель идентификации пользователя от анонимного визита до регистрации, проверки, CRM-сделки и оплаты;сформировать единую таксономию client-side и server-side событий;готовить постановки разработчикам и контролировать корректность реализации аналитики;настраивать маркетинговую атрибуцию, UTM-разметку и передачу подтверждённых конверсий;строить продуктовые воронки, когорты, retention и пользовательские пути;определять критерии активации, Time to Value и Time to First Payment;рассчитывать CAC, LTV, ARPPU, payback, ROMI, валовую прибыль и contribution margin;рассчитывать себестоимость AML-проверок, отчётов, тарифов и корпоративных аккаунтов;учитывать стоимость AML-провайдеров, AI-инференса, инфраструктуры, повторных запросов и платёжных комиссий;проектировать аналитические витрины и дашборды для продукта, маркетинга, руководства, продаж и технической команды;строить B2B-воронку и связывать amoCRM с фактической активностью корпоративных клиентов;анализировать качество AML-провайдеров: доступность, ошибки, задержки, стоимость и полноту ответов;внедрять мониторинг качества данных, автоматические сверки и алерты;поддерживать единый словарь метрик и правила их расчёта.Основные аналитические контурыпривлечение и рекламные каналы;сквозная продуктовая воронка;активация и использование AML-checker;монетизация и юнит-экономика;retention и когортный анализ;B2B-продажи и корпоративные аккаунты;качество AML-провайдеров;техническое качество продукта;полнота и достоверность данных.Предполагаемый стекЯндекс Метрика;Roistat, MyTracker или аналогичные системы атрибуции;UX Rocket или аналогичная продуктовая аналитика;amoCRM;Product DB и Billing;PostgreSQL и/или ClickHouse;DataLens или другие BI-инструменты.Финальный стек может быть скорректирован по результатам архитектурного анализа.Что для нас важноот 4 лет опыта в продуктовой, маркетинговой или data-аналитике;практический опыт построения сквозной аналитики от рекламного источника до оплаты и прибыли;опыт работы с SaaS, FinTech, e-commerce или другим транзакционным продуктом;опыт проектирования событийной аналитики web-приложений;уверенный SQL: CTE, оконные функции, сложные выборки и оптимизация запросов;опыт работы с DWH, аналитическими витринами и BI-системами;понимание REST API, webhooks, ETL/ELT и server-side tracking;опыт объединения данных CRM, биллинга, рекламных систем и продуктовых баз;знание продуктовых воронок, когортного анализа, retention и юнит-экономики;понимание маркетинговой атрибуции, identity resolution и дедупликации данных;опыт постановки задач разработчикам и приёмки реализации;умение документировать метрики, события, источники и бизнес-правила;способность самостоятельно находить противоречия в требованиях и данных;готовность работать hands-on, а не только формировать концепции.Что мы предлагаемвозможность с нуля сформировать аналитический контур технологического продукта;влияние на продуктовые, маркетинговые и коммерческие решения;работу на стыке FinTech, data, blockchain intelligence и AI;значительный объём greenfield-задач;возможность определять архитектуру, инструменты и стандарты аналитики;работу с B2C-, B2B- и API-направлениями;Почему стоит присоединитьсяНам нужен не специалист, который только настроит счётчики и соберёт набор графиков.В этой роли предстоит сформировать единую методологию, связать данные между системами, устранить конфликтующие версии метрик и сделать аналитику рабочим инструментом для продуктовых, маркетинговых и финансовых решений. В сопроводительном письмеКратко расскажите о системе сквозной или продуктовой аналитики, которую вы проектировали или внедряли:Какие источники данных вы объединяли и как идентифицировали пользователей между системами?Какие продуктовые и финансовые метрики рассчитывали и какие дашборды создавали?С какими проблемами качества данных столкнулись и какой измеримый результат получила компания?