Руководитель группы аналитики в Плюс AdTech

Яндекс Плюс AdTech — команда, которая соединяет рекламные технологии, геймификацию и программу лояльности «Свои Плюсы». Мы делаем B2C-механики для пользователей, рекламные форматы для B2B и интеграции для всей бизнес-группы персональных сервисов. Всё это помогает вовлекать и удерживать активную аудиторию Яндекса и приносит измеримый бизнес-эффект.

Чтобы Плюс AdTech работал эффективно, важно выбирать индивидуально для каждого пользователя, что ему показать, когда и на каких условиях. За это отвечает команда эффективности. Мы развиваем персонализацию оферов и промо на наших поверхностях, управляем их экономикой — номинал, порог, условия — и доказываем эффект через эксперименты, чтобы масштабировать лучшие решения вместе с продуктом, бизнесом и ML.

Персонализация оферов: что показать пользователю прямо сейчас
Вы будете решать, какие механики использовать и какие промо показывать на наших поверхностях: что, кому, когда и в каком контексте. Искать новые точки, где персонализация даёт максимум эффекта в CJM, и превращать их в запуски. Вместе с ML и продактами улучшать правила, ранжирование, модели так, чтобы росли релевантность, конверсия и удержание.

Экономика промокодов и баллов: как зарабатывать больше и не переплачивать
Вы станете управлять параметрами промо — номинал, порог, условия — и делать так, чтобы промо работало, а расходы на баллы и скидки были под контролем. Нужно будет находить баланс между счастьем пользователя и финансовыми метриками: выручкой, маржой, эффективностью. А ещё — считать и защищать экономику решений на данных: где промо реально даёт инкремент, а где это «скидка ради скидки».

Партнёрство с бизнесом: новые способы зарабатывать и доказательство эффекта
Вместе с продактами и бизнесом вам предстоит придумывать новые подходы к монетизации механик и оферов, в том числе для партнёров. Нужно будет запускать эксперименты и показывать эффект на метриках партнёров и бизнеса, чтобы решения можно было масштабировать. Вы станете человеком, который помогает принять решение «делаем / не делаем / как делаем лучше» на больших объёмах трафика.

• Руководили аналитиками
• Работали в области продуктовой, маркетинговой, игровой или дата-аналитики
• Проводили много A/B-тестов
• Знаете математическую статистику
• Владеете SQL и Python
• Работаете не над задачами, а над проблемами

• Получили техническое или экономическое образование
• Работали с ML-моделями