Bank Salad bietet Datendienste an, um das Leben der Nutzer zu bereichern.
Die Mission von Bank Salad ist es, eine Umgebung zu schaffen, in der die Nutzer ihre Informationen jederzeit und überall nutzen können und dabei digitale Erlebnisse zu gestalten, die den Nutzen der Nutzer maximieren. Wir konzentrieren uns besonders auf die zwei wichtigsten Werte für Menschen: ‚Geld‘ und ‚Gesundheit‘.
Ich glaube, dass ein Unternehmen, das kontinuierlich innovative Produkte herausbringt, ein Startup ist.
Wir haben unsere Innovationskraft unter Beweis gestellt, indem wir viele Produkte als Erster in unserem Land auf den Markt gebracht haben, wie z.B. das automatische Haushaltsbuch (2017), die integrierte Finanzabfrage (2018), die verbraucherbasierte Kreditkartenempfehlung (2018), den Kreditvergleichsdienst (2019), die Verbesserung der Kreditwürdigkeit (2019), den Finanzassistenten (2020), meine Daten (2022), kostenlose genetische Tests (2023), die Analyse maßgeschneiderter Gesundheitsschutzleistungen (2024), das Salad-Spiel (2025) und die Benachrichtigung über die niedrigsten Zinssätze (2025).
In den letzten zwei Jahren ist der monatliche Umsatz um 800 % gewachsen und hat den monatlichen Gewinn (BEP) überschritten, was die Nachhaltigkeit und Stabilität sichert.
Durch die Synergie von Gesundheits- und Finanzdaten planen wir, innerhalb von fünf Jahren zu einem digitalen Finanzholdingunternehmen zu expandieren und in zehn Jahren ein Datengholdingunternehmen zu werden, das verschiedene Geschäftsbereiche mit Informationen als zentralem Vermögen ausweitet.
Wir möchten mit wunderbaren Kollegen zusammenarbeiten, die den Geist der Herausforderung haben, eine Kultur des problemlosen Lösens zu schaffen und sicherzustellen, dass Daten verantwortungsbewusst genutzt werden, um greifbare Ergebnisse in Produkten und Geschäften zu erzielen.
Der Gesundheits-PA führt konkret folgende Aufgaben aus.
Die Mission von Gesundheits-PA besteht darin, verstreute Gesundheitsdaten zu sammeln und eine individuelle Gesundheitsverwaltung sowie Versicherungen zu integrieren, um eine Lösung zu schaffen. Der digitale Gesundheitsmarkt sieht sich mehreren Herausforderungen gegenüber, wie z.B. Regulierung und niedrige Zahlungsbereitschaft, während die Verbreitung von Gesundheits- und medizinischen Daten sowie die steigende Nachfrag erhöhte Chancen darstellen.
Wir bieten einen Gesundheitsverwaltungsservice, der Nutzer zu Taten motiviert.
Das bloße Anzeigen von Informationen zu Gesundheitsuntersuchungen, öffentlichen Daten, Krankenhaus-APIs reicht nicht aus, um einen Gesundheitsverwaltungsservice zu schaffen. Wir fokussieren uns nicht nur auf die Bereitstellung von Daten, sondern darauf, ‚die Nutzer tatsächlich zur Handlung zu bewegen‘. Wir entwickeln Produkte, die über die Bereitstellung von Gesundheitsinformationen hinausgehen, und die Anreizsysteme (Zielsetzung, Benachrichtigungen, Herausforderungen) berücksichtigen, um kontinuierliches Handeln zu fördern.
Wir bieten einfach zu nutzende Prüfdienste an und legen den Fokus auf die Kundenerfahrung.
Als erstes Unternehmen in unserem Land haben wir alle Verfahren unseres nicht-invasiven genetischen Tests und Mikrobiotests digitalisiert und bieten den Nutzern eine einfache Möglichkeit, ihren Gesundheitsstatus zu überprüfen und zu managen. Über 1 Million Menschen haben den nicht-invasiven Testservice genutzt, und mehr als 300.000 Menschen haben die Testergebnisse zur Gesundheitsverwaltung verwendet. Diese Zahl übersteigt die Summe aller Tests der Branche vor der Einführung des genetischen Testdienstes von Bank Salad. Wir setzen uns kontinuierlich dafür ein, die Größenordnung und den Umfang der Tests zu erweitern, um eine Welt zu schaffen, in der jeder immer und überall seine Gesundheitsdaten überprüfen und verwalten kann.
Darüber hinaus bieten wir Lösungen an, die das Management von Gesundheits- sowie finanziellen Risiken integrieren.
Gesundheitsprobleme können sofort zu finanziellen Belastungen führen. Wir möchten eine Lösung bieten, die es Nutzern erleichtert, den notwendigen Schutz zu finden, die Versicherungsprämien zu optimieren und die Anmeldung und Abwicklung von Ansprüchen einfach zu gestalten. Insbesondere haben wir unsere Dienstleistungen dahingehend erweitert, dass wir die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Krankheiten anhand einer umfassenden Analyse der Daten aus Gesundheitschecks, genetischen Tests und Gewohnheiten vorhersagen und basierend darauf die besten Versicherungsprodukte empfehlen.
Zusätzlich haben wir ein System für Fernberatung entwickelt, um negative Erfahrungen bei der Versicherungsberatung zu minimieren und den Nutzern zu helfen, die Versicherung bequem zu verstehen und abzuschließen. Trotz vieler regulatorischer Probleme haben wir durch mehrere Updates und Schulungen sowie funktionsverbesserungen letztlich ein Wachstum von über 600 % im Versicherungsbereich erreicht.
Der Datenanalyst (Gesundheit) führt konkret folgende Aufgaben aus:
Er analysiert die Beraterdaten von GA (Versicherungsberater), um die entscheidenden Faktoren zur Erhöhung der Konversionsrate zu ermitteln und Verbesserungsvorschläge zu machen, damit die Nutzer die bestmögliche Versicherungsberatung erhalten.
• Identifizierung von hoch- und niedrig-konvertierenden Beratungsmustern basierend auf den Beratungsprotokolldaten, Quantifizierung der Schlüsselfaktoren, die die Konversionsrate beeinflussen.
• Nutzung der natürlichen Sprachverarbeitung, um bedeutungsvolle Muster aus den Beratungstexten zu extrahieren und effektive Beratungstechniken und -szenarien abzuleiten.
• Durchführung der Ursachenanalyse und Hypothesenprüfung für das Geschäft/Produkt, um umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten und Strategien vorzuschlagen.
• Analyse und Modellierung von Nutzerdaten zu Gesundheit- und Versicherungsverhalten aus Bank Salad, um das Verständnis für das Produkt zu erhöhen.
Design eines Messsystems, um die Beratungsqualität schnell und präzise entscheiden zu können, Definition von Kernkennzahlen und Leitung von Experimenten.
• Design und Implementierung von Schlüsselkennzahlen, die mit dem Wachstum des Produkts verbunden sind.
• Entwurf von Ereignisprotokollen, um die Konversionsergebnisse nach Berater und Szenario zu verfolgen und das Nutzererlebnis zu messen.
• Verarbeitung und Visualisierung von Daten, damit die Mitglieder die Kennzahlen leicht verstehen und nutzen können.
• Enge Zusammenarbeit mit PM/PA des Gesundheitsteams und GA-Managern, um die Analyseergebnisse in die Beratungsoperationen zu integrieren.
• Design und Aufbau eines Data Mart zur Steigerung der Analyse-Effizienz.
Zur Überprüfung der kausalen Effekte der Beratungsansätze Entwurf von quasi-experimentellen Designs, um Szenarien zur Schaffung höherer Konversionsraten zu finden.
• Festlegung der Beratungsmethoden der Berater als Kontrollvariable, Durchführung von Quasi-Experimenten.
• Überprüfung der statistischen Signifikanz der Experimentergebnisse und Interpretation der kausalen Effekte zur Entscheidungsfindung.
• Planung und Durchführung von A/B-Tests und Überprüfung der statistischen Signifikanz der Ergebnisse.
Die folgenden Technologien (Tools) werden hauptsächlich verwendet:
• Datenverarbeitungs- und Analysetools: Snowflake, Metabase, Amplitude
• Verarbeitung natürlicher Sprache: Python (pandas, scikit-learn, KoNLPy, usw.), Analyse unter Verwendung von LLM
• Sprache: Python, SQL
Wir möchten mit Personen zusammenarbeiten, die solche Erfahrungen haben.
• Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse oder gleichwertig, mit Erfahrung in der Leitung von Analyseprojekten, die Einfluss auf Produkt-/Wachstumsentscheidungen hatten.
• Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen mit SQL und Durchführung des gesamten End-to-End-Prozesses von der Gestaltung wichtiger Kennzahlen, der Ursachenfindung bis zur strategischen Empfehlung.
• Verständnis für finanzielle Datenstrukturen und die Fähigkeit, Verhaltensdaten zu kombinieren, um den Nutzerwert und den Beitrag zum Umsatz zu erklären.
• Erfahrung in der Anwendung von statistischer Modellierung, Methoden des maschinellen Lernens oder anderen fortgeschrittenen Analysemethoden.
• Verständnis und praktische Anwendung von A/B-Tests und Hypothesentests (Definition von Kennzahlen, Versuchsdesign, Ergebnisinterpretation).
• Die Fähigkeit zur Kommunikation/Leitung, um die Entscheidungsfindung der Organisation durch datenbasierte Problemlösung und Zusammenarbeit mit verschiedenen Funktionen/Führungskräften zu steigern, ist erforderlich.
Bevorzugte Qualifikationen
Bevorzugte Qualifikationen:
• Erfahrung in der Automatisierung/Reporting von Analysen mit Python sowie in der Anwendung von statistischen und recommender, Klassifizierungs- und Vorhersagemodellen, wird bevorzugt.
• Ein Master-/Doktortitel in Informatik, Mathematik, Statistik oder Datenverarbeitung ist von Vorteil.
• Erfahrung, durch Datenanalyse oder Modellierung einen klaren geschäftlichen/nutzerbezogenen Einfluss (Umsatz, Kundenbindung, Conversion, Kostensenkung usw.) erzeugt zu haben.
• Erfahrung in der Erstellung oder Verbesserung eines Systems für Kennzahlen/Experimente/Datenqualität innerhalb einer datenbasierten Entscheidungsorganisation.
• Kenntnisse in Data Warehousing (DW) sowie Erfahrung im Aufbau von Data Marts und Design von Datenpipelines sind vorteilhaft.
• Erfahrung in systematischer Versuchsplanung und technische Fähigkeiten in statistischem Hypothesentest sowie die Fähigkeit, Kausal- und Bias-Probleme zu berücksichtigen, sind wünschenswert.
• Erfahrung in der Führung von Junior-Analysten oder im Aufbau/Verbreitung von Leitlinien im Team wären von Vorteil.
