Junior Analityk

0. Автоматизация отчетности и BI (Power Query / ETL) Проблема: Управленческая отчетность была децентрализована, отсутствовало единое окно данных для принятия решений (Data-driven подход). Решение (ETL & Dashboarding): Спроектировал и внедрил ETL-процесс в Power Query, агрегирующий сырые данные в единую витрину (дашборд) по всем продуктам (кешбэк, страхование, акции). Результат: Перевел стейкхолдеров на самообслуживание в BI-инструменте. Трудозатраты на сбор данных снижены до нуля, скорость принятия решений выросла кратно. 1. Оптимизация воронки обработки обращений (SLA / Backlog management) Контекст: Входящий поток из 2100+ обращений обрабатывался хаотично, отсутствовали SLA и приоритезация. Процессный анализ: Провел аудит воронки и категоризацию бэклога (ABC-анализ по критичности). Разработал стандарты операционных процедур (SOP) и формат передачи данных, выстроив процесс по методологии Kanban. SQL & Data Analysis: Проводил глубокий анализ инцидентов напрямую в БД (PostgreSQL) для выявления системных багов. Результат: Очередь ликвидирована за 1 месяц. Процесс переведен на плановое еженедельное закрытие с контролем SLA. Выявлен Systemic Bug: ошибка наследования категорий кешбэка для новых карт (передана в разработку). 2. Anti-Fraud аналитика и предотвращение потерь (Аудит кешбэк-транзакций) Инцидент: Выявил аномалию в данных — начисление кешбэка за наличные в POS-терминалах ритейлеров (операции ложно классифицировались как покупки). Root Cause Analysis: Через SQL-запросы установил техническую первопричину — отсутствие флага идентификатора терминала в транзакциях типа cash-out. Финансовый эффект (Unit-экономика): Презентовал аналитическое обоснование команде разработки. Предотвращенный ежемесячный ущерб (Cost saving) составил 1–1,5 млн рублей. 3. Аудит маркетинговой механики и P&L-эффект (Акция «Разница есть») Вызов: Подозрение на нецелевой расход маркетингового бюджета. Data-анализ: Провел Cohort Analysis выборки клиентов и обнаружил критическое расхождение: скоринг выплат использовал устаревшие атрибуты клиентов, игнорируя актуальный риск-профиль (ставку клиента). Результат: Сформулировал и защитил перед продукт-оунерами аналитическую записку. Корректировка алгоритма позволит кратно сократить расходы на будущие когорты участников акции. 4. Разработка процесса сопровождения сервиса MIRPASS (с нуля) Задача: Построение операционного сопровождения при отсутствии документации и SLA. Решение: Используя Agile-подход, внедрил систему категоризации инцидентов и настроил Kanban-доску (Jira) для управления потоком. Метрики качества: Оптимизировал и замерил ключевые метрики процесса. Снизил среднее время решения инцидента (SLA) с 30 дней до 1 рабочего дня. Обработка велась через SQL-запросы (PostgreSQL). 5. Операционная поддержка и расчеты (B2C-продукты) Расчет и проведение компенсаций по продуктам: 100% кешбэк, страховые премии, валютные переводы. Обеспечение бесшовного клиентского опыта при урегулировании убытков.

0. Работа с претензиями и регулятором (B2C): Проводил расследование жалоб клиентов инвестиционного блока, включая эскалации от Центрального Банка РФ. Готовил data-driven заключения для юридического департамента, аргументируя позицию компании цифрами и логами. 1. Процессный аудит и обратная связь (Feedback Loop): Выявлял узкие места в скриптах и процедурах обслуживания через количественный и качественный анализ ошибок. Формировал рекомендации и ставил задачи команде аналитиков на доработку регламентов, выступая в роли внутреннего консультанта. 2. Оптимизация воронки обработки жалоб (SLA Growth): Провел аудит цепочки обработки запросов, идентифицировал «бутылочное горлышко» — большой объем «пустых» запросов, не требующих ручного ответа. Участвовал в проектировании и внедрении автоматизированной фильтрации (роботизации). За 3 месяца повысил соблюдение SLA (24 часа) с 65% до 95%. 3. Стандартизация данных (Data tagging / Taxonomy): Взял под управление процесс обработки обращений на работу бота первой линии. Разработал и внедрил систему классификации ошибок (тематическая разбивка) на основе выгрузок и настраиваемых фильтров. Это позволило структурировать хаотичный поток данных и ускорить передачу типовых проблем в разработку. Развитие системы тегирования: Разработал и внедрил логику присвоения тегов во внутренней CRM/системе мониторинга. Новые теги повысили релевантность выдач коммуникаций для отдела оценки качества, что напрямую увеличило процент выявления операционных ошибок сотрудников.