Сокращение подготовки управленческой отчётности
Автоматизация и выстраивание регулярной отчётности для топ-менеджмента по ключевым показателям цифрового B2C.
Помогаю банкам и финтех-компаниям находить точки роста, измерять эффективность маркетинга и принимать продуктовые решения на основе данных.





Более 14 лет работаю в финансовом секторе: от hands-on аналитики и управленческой отчетности до руководства аналитическими командами и построения систем метрик.
Специализируюсь на цифровом B2C, продуктовой аналитике, маркетинговой эффективности, BI, A/B-тестировании, статистике и ML-моделях. Умею одинаково уверенно обсуждать задачу с руководителем бизнеса, продуктовой командой, финансами и data/IT.
Практически использую AI и LLM-инструменты для ускорения исследований, прототипирования и автоматизации аналитической рутины — но всегда с экспертной проверкой выводов и ответственности за результат.
Автоматизация и выстраивание регулярной отчётности для топ-менеджмента по ключевым показателям цифрового B2C.
Внедрение self-service BI для продуктовых команд позволило быстрее находить ответы и ускорило принятие решений.
Универсальный дашборд клиентских путей помог командам самостоятельно анализировать воронки и искать проблемные этапы.
Работаю как независимый эксперт: быстро вхожу в контекст, помогаю уточнить постановку задачи и довожу анализ до практического решения.
Кредиты, вклады, платежи, переводы, цифровые пути клиентов, поиск узких мест и оценка потенциала роста.
Измерение эффекта рекламных каналов, инкрементальность, работа с офлайн-кампаниями и сложными сценариями без прямой атрибуции.
Оценка влияния ставок, тарифов, действий конкурентов и параметров программ лояльности на спрос и доходность.
Прогнозирование оттока, response / uplift-логика и подбор наиболее эффективных коммуникаций для разных клиентских сегментов.
Деревья метрик, методология KPI, управленческие дашборды, self-service BI и настройка аналитической функции.
Использование LLM для исследования данных, SQL / Python-прототипирования, генерации материалов и автоматизации аналитической рутины.
Все кейсы намеренно обезличены: без привязки к конкретным организациям, внутренним метрикам и конфиденциальным деталям реализации.
Разработка аналитического подхода для оценки вклада офлайн-рекламы в ипотечный спрос при отсутствии встроенной атрибуции: выделение косвенных сигналов, сравнение динамики и отделение рекламного эффекта от фоновых факторов.
Построение модели зависимости спроса от ценовых параметров рынка с целью оценки чувствительности заявок, сценарного анализа и поддержки решений по продуктовой и ценовой политике.
Исследование того, как процент бонусного вознаграждения влияет на клиентскую активность, обороты и удержание. Результат — понимание чувствительности ключевых метрик к настройкам программы лояльности.
Создание системы прогнозирования риска оттока, а затем — uplift-моделей, позволяющих оценивать инкрементальный эффект различных предложений и коммуникаций для разных категорий клиентов.
Декомпозиция клиентских путей и продуктовых воронок, поиск точек потери конверсии и формирование перечня изменений, способных дать наибольший эффект для продаж и клиентского опыта.
Если у вас есть задача в продуктовой, маркетинговой или клиентской аналитике — напишите. Обсудим контекст, доступные данные и формат результата, который поможет принять решение.