Старший аналитик данных в iGaming

Что предстоит делать

Для нашего партнёра, компании, работающей в индустрии iGaming, мы ищем опытного Senior iGaming Data Analyst с глубокой экспертизой в аналитике онлайн-казино на реальные деньги и оценке эффективности бизнеса. Мы ищем практикующего аналитического эксперта, способного самостоятельно исследовать сложные бизнес-вопросы, выявлять драйверы эффективности и превращать данные в действенные рекомендации. В этой роли вы будете тесно сотрудничать с Chief Analytics Officer и взаимодействовать с командами Product, Marketing, CRM, BI и Data Engineering. Это senior-позиция индивидуального вклада без обязанностей по управлению людьми. Основной фокус — на аналитической экспертизе, самостоятельном решении задач и влиянии на бизнес-решения через данные. Ключевые обязанности Экономика казино и аналитика выручки Анализировать ключевые метрики казино, включая GGR, NGR, оборот, ставки на реальные деньги и бонусные ставки, выигрыши, корректировки и forfeits. Исследовать колебания выручки и выявлять лежащие в их основе бизнес-драйверы. Оценивать эффективность выручки по GEO, брендам, VIP-сегментам, промоакциям и этапам жизненного цикла игроков. Обеспечивать точность и согласованность финансовых и игровых метрик. Удержание и монетизация игроков Выполнять когортный анализ, охватывающий удержание, повторные депозиты, ARPU, ARPPU и LTV. Анализировать поведение игроков, паттерны депозитов и переходы между этапами жизненного цикла. Выявлять возможности для улучшения удержания и монетизации игроков. Отличать реальные изменения эффективности от статистических колебаний и изменений в составе игроков. CRM, бонусы и продуктовая аналитика Оценивать эффективность CRM-кампаний, результативность бонусов, ROI промоакций и инкрементальный эффект. Анализировать сегментацию игроков, RFM-модели, поведенческие воронки и методологии скоринга. Разрабатывать и оценивать эксперименты для проверки бизнес-гипотез. Выявлять каннибализацию кампаний, selection bias и вводящие в заблуждение показатели эффективности. Аналитика привлечения и платежей Анализировать эффективность привлечения по каналам SEO, PPC и affiliate. Оценивать CAC, конверсию из FTD в повторный депозит, ROI когорт и LTV. Исследовать платёжные воронки, показатели одобрения, неудачные транзакции и трение при депозитах. Обнаруживать аномалии и потенциальные паттерны злоупотреблений, связанные с трафиком, бонусами и платежами. Продвинутая аналитика и бизнес-инсайты Руководить сложными ad hoc анализами и расследованиями первопричин. Разрабатывать надёжные аналитические фреймворки и методологии измерения. Сотрудничать с кросс-функциональными командами для поддержки бизнес-решений на основе данных. Презентовать аналитические выводы и действенные рекомендации senior-стейкхолдерам. Оспаривать допущения и обеспечивать прозрачность в отношении аналитических ограничений.

Что ждём от вас

• 5+ лет опыта в Data Analytics, Product Analytics или Business Analytics.
• Несколько лет практического опыта в iGaming на реальные деньги, в частности в B2C-операторе онлайн-казино.
• Глубокое понимание экономики казино, GGR/NGR, удержания, монетизации, поведения игроков и драйверов выручки.
• Продвинутые навыки SQL, включая сложные join, оконные функции, когортные расчёты и анализ транзакционных данных.
• Твёрдое знание статистического анализа, экспериментирования, когортного анализа и причинно-следственных рассуждений.
• Подтверждённая способность исследовать колебания KPI и выявлять их первопричины.
• Опыт самостоятельной работы с сырыми данными и предоставления надёжных, воспроизводимых аналитических результатов.
• Сильное понимание бизнеса и способность доносить сложные инсайты до senior-стейкхолдеров.
• Способность брать на себя ответственность за аналитические задачи и работать при минимальном надзоре.
• Будет плюсом
• Опыт с BigQuery, ClickHouse, Tableau, GA4/GTM, Amplitude, Python или Airflow.
• Опыт анализа мультибрендовых и мульти-GEO iGaming-операций.
• Продвинутое знание CRM-аналитики, механик бонусов и управления жизненным циклом игроков.
• Опыт оптимизации платёжных воронок и аналитики мошенничества/злоупотреблений.
• Знание прогнозирования LTV и маркетинговой атрибуции.
• Опыт с экспериментальными и квазиэкспериментальными методологиями.
• Что мы ожидаем
• В течение первых 2–3 месяцев:
• Глубоко понять бизнес-метрики компании, источники данных и аналитические процессы.
• Самостоятельно исследовать изменения ключевых бизнес-KPI.
• Выявить возможности для улучшения аналитических подходов и эффективности бизнеса.
• В течение первых 6 месяцев:
• Стать доверенным аналитическим партнёром для CAO и ключевых бизнес-стейкхолдеров.
• Поддерживать стратегические решения в области удержания, монетизации, привлечения и платежей.
• Предоставлять измеримые, действенные инсайты, способствующие росту бизнеса.