- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Product Manager (Retention & Monetization)
Оценка ИИИнтересная роль в перспективной нише AI с четко очерченными зонами ответственности. Требуется высокий уровень компетенций, но это компенсируется работой над современным технологичным продуктом.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубокой экспертизы в Retention и монетизации, а также свободного владения английским языком. Необходимо иметь подтвержденный опыт работы с цифрами в B2C сегменте.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Product Manager уровня Middle+/Senior в Москве с английским B2+ рыночный диапазон составляет 250 000 – 400 000 рублей. Вакансия в AI-стартапе может предлагать верхнюю границу рынка или опционы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Overchat AI уже сейчас
Присоединяйтесь к Overchat AI, чтобы масштабировать инновационный AI-продукт и напрямую влиять на его экономику!
Описание вакансии
Product Manager — Overchat AI (Retention & Monetization)
Что предстоит делать:
— отвечать за D7/D30 retention, конверсию в оплату и отток платящих пользователей;
— искать точки потери пользователей через воронки, когорты, записи сессий и кастдевы;
— запускать фичи и отвечать за их влияние на метрики;
— улучшать onboarding, TTV, paywall, триггерные коммуникации и сценарии возврата;
— формулировать и проверять продуктовые гипотезы с понятным ожидаемым эффектом и критериями успеха.
Что важно:
— 3+ года опыта в Product Management, желательно в B2C-продуктах с подпиской или in-app покупками;
— реальные кейсы с цифрами: какую метрику улучшили, за счёт чего и что не сработало;
— понимание unit-экономики: CAC, LTV, окупаемость когорт;
— английский B2+;
— опыт с AI-продуктами или SaaS;
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Product Management
- Artificial Intelligence
- SaaS
- CAC
- LTV
- Unit Economics
- Monetization
- Retention
- Customer Development
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка умения работать с ключевыми метриками продукта.
Расскажите о самом успешном кейсе по улучшению Retention D7/D30: какие гипотезы проверяли и какой результат получили?
Оценка навыков оптимизации доходности.
Как вы подходите к тестированию paywall: какие элементы вы бы изменили в первую очередь для роста конверсии?
Проверка понимания финансовой модели продукта.
Как вы рассчитываете LTV для нового продукта, где еще недостаточно данных по долгосрочному удержанию?
Оценка опыта работы с современными технологиями.
Какие специфические продуктовые вызовы вы видите в Retention для AI-сервисов по сравнению с классическим SaaS?
Проверка навыков приоритизации.
