Продуктовый аналитик помогает бизнесу принимать решения на основе данных. Самое важное — проанализировать пользовательский путь и понять, как люди пользуются продуктом и как их опыт можно улучшить. На втором месте метрики бизнеса: нужно понимать, как можно на них влиять, изменяя пользовательский путь и условия продукта.

Продуктовый аналитик ежедневно отслеживает, анализирует и визуализирует основные метрики. Если Daily Active Users упала за один день на 20%, нужно разбираться, что произошло: проблемы при сборе данных, внешние факторы, изменения в продукте или маркетинге или что-то сломалось? Мы постоянно проводим АВ-тесты, разрабатываем дашборды, проводим исследования.

У нас есть Т‑Банк Таргет — агрегатор кэшбэков и акций от магазинов и производителей для пользователей. Каждому в моменте доступны сотни офферов, и они постоянно меняются. Мы анализируем прошлые покупки клиента, чтобы собрать подборку, которая будет полезна клиенту и выгодна бизнесу. Для этого проводим АВ-тесты разных механик и стратегий, выбирая лучшую.

Кандидату нужно обладать математическим и критическим мышлением, уметь докапываться до причин. Хард-скилы — это SQL и Python, но этому мы можем научить в работе. Поэтому начинающему специалисту достаточно базовых знаний и умения писать простейшие запросы и алгоритмы. Также нужно выдвигать гипотезы, отстаивать свое мнение и не бояться общаться со множеством коллег разных специальностей.

У нас единое хранилище данных, 90% хранятся в Greenpulm, еще используем ClickHouse, Hadoop. Для анализа пользуемся SQL и Python, работаем через платформу Zeppelin. Основной BI-инструмент — Tableau. Бэклог задач, описания проектов и фиксация результатов — в Confluence и Jira. Это основа, но кроме этого есть еще много систем и инструментов.

В Т‑Банке сложно представить день без общения с командой. Даже если ты аналитик на удаленке, то у тебя будут интересные и важные встречи и созвоны почти каждый день: планирование, встреча с руководителем, презентация результатов, обмен опытом, random coffee.

Для тренировки начальных навыков SQL подойдет любой тренажер. Например, для старта будет достаточно 30—40 выполненных заданий на www.sql-ex.ru. Gopractice — отличный блог и симулятор для продуктовых аналитиков и менеджеров. Хорошие курсы по аналитике или основам БД есть на Coursera, Stepik. Еще можно почитать обзорную книгу Карла Андерсона «Аналитическая культура».

Из университетских предметов математическая статистика и теория вероятностей — основа для анализа, построения моделей и адекватного подхода к данным. Курсы программирования, алгоритмы, конкретные языки — это необязательный, но полезный пласт знаний. Если знаете, умеете использовать какой-то язык, да еще и данные анализировали, то это поможет на старте.

Узнать больше о Т‑Банке Старте можно на странице направления.