Напиши текст вакансии для должности "Продуктовый аналитик в команду клиентского опыта". Название компании: "Okko". Расположение: Санкт-Петербург. График работы: Полный день. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'Data Mining', 'PostgreSQL', 'Customer experience', 'SQL'

Мы команда Okko — одного из крупнейших российских VoD-сервисов, фанаты кино и футбола, и, конечно же, профессионалы своего дела. Наш продукт был запущен в 2011 году, и с тех пор мы постоянно растем, развиваемся, исследуем новые области и регулярно радуем наших зрителей качественным контентом, горячими новинками и вкусными эксклюзивами. В условиях высокой конкуренции на рынке мы ставим перед собой самые амбициозные цели, и потому постоянно находимся в поисках лучших специалистов, которые помогут нам стать еще лучше. Наши офисы находятся в Петербурге и Москве, и мы рассматриваем кандидатов на релокацию из других городов. Мы готовы взять на себя помощь в организации переезда наших новых сотрудников. В связи с расширением команда аналитики ищет опытного опытного продуктового аналитика на направление клиентского опыта, который поможет нам построить лучший онлайн-кинотеатр: Чем предстоит заниматься:  Аналитика показателей̆ CX (NPS, CSI) в привязке к бизнес-показателям; Аналитика причин оттока пользователей, влияние проблем пользователей на упущенную прибыль; Построение инфраструктуры данных по клиентскому опыту – обновляемые в режиме онлайн дэшборды по всем источникам оценок, комментариев клиентов, результатов опросов; Категоризация отзывов на негативные/позитивные, автоматическая классификация комментария, статистика и динамика, система алертов – автоматического формирования задачи на доработку в соответствующее подразделение; Наполнение данными всех основных клиентских путей пользователей, обновление в режиме онлайн, система триггеров – если клиент движется по не оптимальному пути направление рекомендации; Система расчета и прогнозирование клиентской удовлетворенности/лояльности; Поиск корреляции между клиентскими событиями и удовлетворенностью, определение драйверов лояльности/нелояльности; Построение системы алертов – реагирования на негативные события с целью удержания клиентов; Разработка системы опросов пользователей – у кого, как часто, о чем спрашивать, расчет необходимых выборок для устойчивых показателей;    Что мы используем:  Базы данных: Impala, PostgreSQL, Redis, Couchbase, Cassandra; Python и основные ML библиотеки: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn; BI среду Splunk; Микросервисную архитектуру.    Что для нас важно:  Высшее техническое образование (Прикладная математика / Информатика / Статистика); Отличное знание математической статистики; Уверенное владение SQL и Python; Знание базовых методов машинного обучения и опыт их применения в реальных проектах; Быстрая обучаемость, готовность постоянно изучать новые методы и подходы; Понимать и уметь оценивать, как изменение в сервисе повлияет на бизнес.    Что мы предлагаем:  Возможность влиять на бизнес и продукт с помощью анализа данных; Амбициозные цели; Гибкий график. При необходимости есть возможность работать из дома, т.к. главное для нас - результат; Неограниченные возможности для профессионального развития и самореализации; Топовое оборудование и весь необходимый софт; Официальное трудоустройство, достойная и полностью белая заработная плата; Льготные условия по ипотеке от Сбербанка; ДМС, компенсация мобильной связи, занятий спортом/языковых курсов/покупки гаджетов; Насыщенная корпоративная жизнь.