Мы — команда Сегменты Департамента работы с проблемными активами. Наша миссия — не просто «вернуть долг», а найти оптимальную стратегию работы с каждым клиентом, который попал в сложную жизненную ситуацию и вышел в просрочку.
Мы строим интеллектуальную систему взаимодействия, где каждый контакт имеет значение. В нашей работе критически важно не только то, что мы говорим, но и как, когда и где. Мы выбираем оптимальный канал взаимодействия, определяем идеальную частоту контактов, корректируем нарратив и тональность общения. Наша ключевая задача — в каждый момент времени предложить клиенту наиболее релевантный именно ему продукт или сценарий урегулирования, превращая стрессовую ситуацию в конструктивный диалог.
Для этого мы используем весь спектр каналов коммуникаций, данные о поведении клиентов, ML-модели и LLM-решения. Вам предстоит стать ключевым игроком нашей команды, который превращает сырые цифры в конкретные сценарии, помогая нам говорить с клиентом на одном языке и находить выход там, где, казалось бы, выхода нет.
Обязанности
- проверка гипотез, приходящих от бизнеса — оценка их потенциальной эффективности, приоритизация на основе данных и статистическое обоснование решений
- формирование собственных продуктовых гипотез на основе глубокого анализа данных, поведения клиентов и рыночных тенденций для улучшения ключевых метрик работы с проблемной задолженностью
- проведение А/Б-тестов: дизайн эксперимента, расчет выборки, запуск, мониторинг и статистический анализ результатов для оценки влияния изменений в коммуникационных стратегиях и продуктовых предложениях
- поиск инсайтов для оптимизации коммуникационных активностей во всех каналах с учетом специфики проблемной задолженности
- выявление сегментов аудитории и выстраивание эффективных цепочек событий (Customer Journey) для улучшения клиентского опыта даже в сложных ситуациях
- анализ эффективности предлагаемых клиентам продуктовых решений и исследование глубинных потребностей клиентов в кризисной ситуации
- поиск узких мест в бизнес-процессах через анализ цифровых следов клиентов (process mining) для повышения процента урегулирования
- подготовка регулярной и ad-hoc аналитики для проверки гипотез, поиска точек роста эффективности взыскания и обоснования изменений стратегий. Защита результатов исследований и выводов перед стейкхолдерами для принятия стратегических продуктовых решений.
Требования
- высшее образование
- опыт работы продуктовым аналитиком от 3-х лет
- продвинутый уровень SQL — написание сложных запросов к большим базам данных, оптимизация, работа с оконными функциями
- продвинутый уровень Python (pandas, numpy, scipy) для обработки и анализа больших массивов данных, проведения статистических расчетов
- опыт проведения А/Б-тестов — от дизайна эксперимента до статистической обработки результатов (знание t-test, bootstrap, p-value, power analysis)
- наличие навыков математического моделирования и работы с ML-моделями будет преимуществом
- умение доносить сложную информацию простым языком до нетехнических стейкхолдеров и защищать свои рекомендации.
Условия
- офисный формат работы: г.Москва, Кутузовский пр., д.32, к.1
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии
Высшее образование (фармацевтическое, техническое, химическое, химико-технологическое). Знание ГХ, ВЖЭХ и АЭС. Знание физико-химического анализа. Уверенный пользователь ПК.
Умение мыслить от задач пользователя: понимание, на какую работу человек нанимает продукт, и умение отделять задачу от решения и проблемы.
Высшее образование (финансы, экономика, математика, информационные технологии). Опыт работы в крупных финансовых организациях — не менее 3 лет. Опыт работы на...
Старший уровень продуктового дизайна, подтверждённый масштабом ответственности; ориентир — около 5 лет опыта, но решающими остаются сложность и результат кейсов.
Опыт работы от 3-х лет на проектах внедрения продуктов 1С ERP в роли ведущего аналитика или архитектора.
