Ивентная аналитика, А/Б тесты и создание целевых витрин для продуктов 1. Построила с нуля дерево метрик по продукту онбординг 2. Построила дашборд на основе д.м. Со всеми ключевыми метриками и показателями, что улучшило понимание продукта. 3. Благодаря определению правильной логики данных в процессе регистрации смогла показать правильную конверсию. Итог: появился новый дашборд регистрации с правильными показателями. 4. Была полностью описана таксономия по ридизайну payme по флоу регистрации, авторизации и логина. 5. Провела полную аналитику и причины дропов для Task Force перед руководством 6. Провела аналитику для Force Update (Hard Update), в результате чего удалось сократить «хвост» пользователей по версиям приложения до 20 последних релизов. 7. Провела аналитику и разработала подход к Force Identity, позволивший идентифицировать пользователей без идента без негативного влияния на ключевые бизнес-метрики и выручку. 8. Вместе с командой провели архивацию 6+ млн неактивных пользователей. Моя роль: с прогнозировала возможные риски и как поменяются продуктовые метрики. Посчитала насколько повлияет на конверсию и реактивацию архивация пользователей. 9. Сделала дашборд по KPI метрикам в Power BI.

Веду курс «Аналитика Данных» Курс включает в себя SQL, Python, Power BI

Разработан метод мониторинга входящего потока в спр на ошибки Сегментный анализ продуктов с целью выявления ключевых факторов, влияющих на качество портфеля Оптимизация правил СПР с целью увеличения продаж и уровня одобрения ( пересмотр лимитов, КДН, cut off): -были изменены условия по продукты нового автрокредитования, что увеличило ежемесячные продажи на 15%. -были изменены продуктовые условия по беззалоговым займам, что сократило риски на 0,3% по дефолту. Разработка нового правила для отказов в целях минимизирования рисков. Отказ отсекает -3-4% потока, при этом просрочка 30+ снизилась на 0,2%, что является хорошим показателем для беззалоговых продуктов. Разработка витрин, оптимизация имеющихся данных. Была сформирована модель для прогнозирования просрочки 90+ Онлайн мониторинг триггеров входящего потока: -был разработан метод подключения к боевой базе -переписан скрипт на питоне для каждого триггера Автоматизирован анализ на питоне: был создан дэшборд, который включает в себя все основные показатели. Автоматизированы отчетные данные на power bi. Были созданы дэшборды для каждого продукта.

Преподавала основы БД, SQL

Разработка витрин и процедуры для продуктов. Также создала витрины для мониторинга жизнь кредита от заявки до контракта. Анализ имеющихся данных, поиск и правильная подготовка данных, визуализация с помощью pivot, power bi. Аналитика данных по клиентской базе и сегментация. Анализ отказных заявок с целью проверки эффективности отказных кодов. Разработка логики отслеживания альтернативных решении отказных заявок. Разработка мониторинга триггеров входящего потока. Для выявления сбоев при одобрении на фронте/в спр. Работа с Git, Jira

Работа со сборами данных. Аналитика рынка.