Чем предстоит заниматься

• Собирать операционные и качественные метрики контакт-центра (например, FCR, Contact Rate, NPS и пр) из разных источников, разрабатывать единый подход к сбору и обработке данных для расчета показателей
• Анализировать операционные и качественные показатели контакт-центра, выявлять отклонения и закономерности, объяснять тренды, находить проблемы и точки роста
• Исследовать клиентские пути обслуживания в контакт-центре: от триггера к обращению до решения вопроса в поддержке
• Автоматизировать аналитические процессы: использовать SQL, Python для создания скриптов обработки, расчета метрик, генерации отчетов
• Участвовать в разработке и внедрении в операционные процессы ML-моделей и AI-инструментов, помогать в интерпретации результатов и подготовке рекомендаций
• Быть экспертом по данным: консультировать смежные команды по структуре и источникам данных, обеспечивать корректность логики агрегации и расчетов метрик

Что для этого нужно

• Знание SQL: умение писать оптимальные аналитические запросы, использовать оконные функции, работать с большими объемами данных
• Понимание принципов построения витрин данных, архитектуры DWH, опыт взаимодействия с разработчиками баз данных
• Опыт анализа метрик, построения и интерпретации факторных моделей
• Опыт работы в кросс-функциональной среде, умение доносить технические идеи бизнесу и бизнес-требования — разработке
• Структурированность, системность мышления, внимание к деталям, высокая самоорганизация
• Понимание специфики контакт-центров, знание ключевых метрик качества обслуживания и оценки клиентского опыта

Будет плюсом

• Опыт работы с BI-инструментами (Qlik Sence или аналогами), понимание принципов визуализации данных
• Опыт использования и внедрения AI-инструментов для оптимизации рабочих процессов
• Владение Python для анализа и автоматизации

Контактная информация доступна авторизованным пользователям