Клиент
Наш заказчик — e-commerce компания, развивающая онлайн-магазин и собственный маркетплейс. В команде около 60 человек, бизнес активно масштабировался, но аналитика строилась хаотично: отчёты собирались вручную, данные не совпадали между отделами, а продуктовые метрики почти не отслеживались.
Задача
Найти аналитика данных, который возьмёт на себя настройку дашбордов, выстраивание единой системы продуктовой аналитики и поможет руководству принимать решения на основе цифр. Важно было найти не только сильного технаря, но и человека, способного говорить на языке бизнеса. Сотрудника искали в офис в Москве.
Решение
Подготовка к поиску
Мы провели бриф с CPO и руководителем маркетинга, чтобы глубже понять потребности. На основании этого составили профиль кандидата:
Отдельно акцентировали внимание на soft skills — клиенту нужен был аналитик, который сможет «продавать» инсайты команде, а не только готовить цифры.
- must have: уверенный SQL, опыт с BI-системами (Power BI / Tableau), знание продуктовых метрик (CAC, LTV, Retention);
- nice to have: Python для автоматизации, опыт в e-commerce, презентационные навыки.
Отдельно акцентировали внимание на soft skills — клиенту нужен был аналитик, который сможет «продавать» инсайты команде, а не только готовить цифры.
Поиск кандидатов
Мы использовали несколько каналов:
Фокус сделали на e-commerce и product-компаниях, чтобы кандидаты уже имели опыт работы с метриками продукта.
- профессиональные сообщества аналитиков (DataTalks, ProductSense),
- LinkedIn с таргетированным булевым поиском,
- Telegram-чаты и внутреннюю базу Sayhire.
Фокус сделали на e-commerce и product-компаниях, чтобы кандидаты уже имели опыт работы с метриками продукта.
Собеседования
Первичные интервью мы проводили сами: проверяли технический уровень c помощью ИИ, мотивацию и софт-скиллы.
Дальше кандидаты проходили интервью с CPO (навыки в продуктовой аналитике) и финальное собеседование с COO, где важнее всего было умение презентовать результаты и объяснять их бизнес-языком.
Дальше кандидаты проходили интервью с CPO (навыки в продуктовой аналитике) и финальное собеседование с COO, где важнее всего было умение презентовать результаты и объяснять их бизнес-языком.
Результат
Аналитик данных был успешно трудоустроен в штат компании в Москве. Вакансия была закрыта за 3 недели. Новый аналитик уже в первый месяц настроил единый дашборд по ключевым метрикам и автоматизировал отчётность для отдела маркетинга.
Мы закрыли вакансию благодаря:
Мы закрыли вакансию благодаря:
- чётко прописанному профилю кандидата вместе с заказчиком,
- акценту на продуктовую аналитику, а не только BI,
- работе через профильные сообщества и точечный поиск на LinkedIn.
Отзывы
Рекрутер Татьяна (Sayhire):
«На первый взгляд поиск аналитика данных кажется простым — кандидатов на рынке много. Но задача была найти не просто “счётчика цифр”, а специалиста, который понимает продуктовые метрики и умеет доносить их ценность бизнесу. Этот проект был интересен именно балансом между хард- и софт-скиллами».
COO компании Данил:
«Мы были приятно удивлены скоростью поиска. Казалось, что рынок перегрет и поиск затянется, но Sayhire сумели найти нужного человека за три недели. Теперь у нас единая аналитическая система, команда оперирует одинаковыми метриками, и мы принимаем решения быстрее».
«На первый взгляд поиск аналитика данных кажется простым — кандидатов на рынке много. Но задача была найти не просто “счётчика цифр”, а специалиста, который понимает продуктовые метрики и умеет доносить их ценность бизнесу. Этот проект был интересен именно балансом между хард- и софт-скиллами».
COO компании Данил:
«Мы были приятно удивлены скоростью поиска. Казалось, что рынок перегрет и поиск затянется, но Sayhire сумели найти нужного человека за три недели. Теперь у нас единая аналитическая система, команда оперирует одинаковыми метриками, и мы принимаем решения быстрее».
Есть похожая задача? Мы готовы ее решить! Связаться с нами
