Tổng quan:

- Bạn sẽ chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu, phân tích, đưa ra các báo cáo về hành vi khách hàng. Xây dựng các mô hình dự báo hành vi mua sắm, đề xuất triển khai các nhóm khách hàng cần tác động tại từng thời điểm
- Bạn sẽ hợp tác chặt chẽ với các nhóm đa chức năng, chẳng hạn như công nghệ thông tin, quản lý hiệu suất, bán hàng online/offline và trải nghiệm khách hàng, để thúc đẩy tăng trưởng và đạt được các mục tiêu tổng thể

Mô tả công việc

- Phát triển các mô hình dự đoán hành vi người dùng, tối ưu hóa chiến lược thu hút và giữ chân khách hàng. - Xác định yếu tố thúc đẩy hành vi người dùng, dự đoán giá trị vòng đời khách hàng. Cung cấp thông tin cho quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.

- Thực hiện A/B test và các thí nghiệm khác để đo lường ảnh hưởng của chiến lược, sáng kiến, thay đổi sản phẩm lên hành vi người dùng và kết quả kinh doanh. Kiểm tra các giả thuyết, đánh giá hiệu quả của phương án cải thiện. Thu thập dữ liệu chính xác và đáng tin cậy.

- Hỗ trợ phân khúc khách hàng hiệu quả, ưu tiên nguồn lực cho nhóm khách hàng giá trị cao. Cải thiện hiệu quả các chiến lược tiếp thị và giữ chân khách hàng.

- Sử dụng các phương pháp phân tích phức tạp (mô hình hồi quy, phân tích nhân quả) để hiểu sâu hơn về ảnh hưởng của các biến khác nhau đối với hành vi người dùng. Cung cấp insights đáng tin cậy để xây dựng chiến lược tăng trưởng hiệu quả.

- Xây dựng mô hình đánh giá hiệu quả các kênh marketing khác nhau, phân bổ ngân sách tối ưu. Hiểu rõ tác động của từng kênh đối với kết quả marketing tổng thể. Cải thiện hiệu quả đầu tư (ROI) cho các hoạt động marketing.

- Truyền đạt kết quả phân tích phức tạp cho cả đội ngũ kỹ thuật và phi kỹ thuật một cách rõ ràng, dễ hiểu.

Sử dụng hình ảnh, báo cáo và thuyết trình chuyên nghiệp để minh họa các insights

Yêu cầu

- Kinh nghiệm 2 năm ở vị trí tương đương
- Kỹ năng lập trình: Thạo việc sử dụng ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R để xử lý và phân tích dữ liệu.
- Kỹ năng xử lý dữ liệu: Có khả năng làm việc với dữ liệu lớn, tinh chỉnh và chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
- Kiến thức về Machine Learning: Hiểu biết về các thuật toán Machine Learning và biết cách áp dụng chúng để xây dựng mô hình dự đoán và phân loại.
- Thống kê và toán học: Có kiến thức vững về thống kê và toán học để hiểu và đánh giá chính xác các mô hình phân tích.
- Hiểu biết về Cơ sở dữ liệu: Có kiến thức về các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như SQL, MongoDB để truy vấn và lưu trữ dữ liệu.
- Kỹ năng lập kế hoạch và quản lý dự án: Có khả năng lập kế hoạch và quản lý các dự án phân tích dữ liệu từ khâu thu thập dữ liệu đến triển khai mô hình.
- Kỹ năng giao tiếp và báo cáo: Có khả năng trình bày kết quả phân tích một cách dễ hiểu và giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan.
- Tinh thần tự học hỏi và cải tiến: Luôn cập nhật kiến thức và tìm hiểu về các công nghệ và xu hướng mới trong lĩnh vực Data Science.

Địa điểm làm việc

- Thời gian làm việc: 8:00 - 17:00, từ thứ 2 đến thứ 7, nghỉ trưa từ 12:00 - 13:00, dùng bữa trưa miễn phí tại văn phòng
- Làm việc tại Hà Nội: 90 Nguyễn Tuân, Quận Thanh Xuân, Thành phố Hà Nội
- Văn phòng Hồ Chí Minh: 495 Nguyễn Thị Thập, P. Tân Phong, Quận 7, TP. Hồ Chí Minh

Quyền lợi

+ Thưởng cuối năm, thưởng theo doanh thu, thưởng các ngày Lễ, Tết
+ Nghỉ chủ nhật, năm có 12 ngày nghỉ phép
+ Đóng bảo hiểm khi chính thức theo quy định
+ Phụ cấp Ăn trưa miễn phí tại công ty
+ Cung cấp máy tính/thiết bị làm việc
+ Được tổ chức sinh nhật, du lịch 1-2 lần/năm, hưởng các chính sách đãi ngộ đặc biệt từ công ty

Kết nối với YODY

- Hotline/Zalo - 0888 092258
- Email: tuyendung@yody.vn

YODY mời bạn tìm hiểu thêm thông tin về YODY tại:
- Website sản phẩm: https://yody.vn/
- Website văn hóa: https://yodylifestyle.com/

YODY xin cảm ơn!

Ứng tuyển vị trí này

Nộp đơn ứng tuyển công việc này

Data Scientist

Địa điểm làm việc

Quyền lợi

Kết nối với YODY

Nộp đơn ứng tuyển công việc này

Về chúng tôi

Cập nhật tin tức

Liên hệ

Kết nối với chúng tôi

Văn phòng