Lamoda: добавить виртуальную примерочную (AR)

Сложный Электронная коммерция Fashion · AR 50 мин Pre-launch decision

Ситуация: Идея: AR-примерка одежды в приложении. Гипотеза: −15% returns. Cost разработки: 80M ₽ + 30M/год поддержка.

Apple продвигает AR в iOS 18. Конкуренты в США (Walmart) запустили похожее. Команда продукта горит.

Доступные данные

returns: order_id, sku, ts, reason
orders: order_id, user_id, sku, category, ts
app_devices: user_id, device_model, ar_capable
tech_complexity: feature, scope_eng_months, dependency_count

Задачи

Baseline returns: какой реальный % из-за «не подошёл размер».
Доля юзеров с AR-capable iPhone (12+).
ROI: AR cost vs ожидаемый return savings.
Pilot-дизайн: 5% юзеров получают AR в категории «куртки».
Critical metric: returns rate в pilot vs control.
Risk: tech-complexity, false expectations.

Все кейсы для подготовки →

Жанр кейса: Pre-launch / стоит ли запускать — все кейсы этого типа.

Как разбирать Pre-launch / стоит ли запускать кейсы

Что разбирают на pre-launch кейсе?

Дизайн запуска фичи: pilot-design, прогноз эффекта, юнит-экономика, риски и guardrails. Цель — получить правильный go/no-go.

Какие метрики важны до запуска?

Прогноз primary metric (на основе baseline и эластичности), guardrails (NPS, retention, cannibalization), стоимость pilot и payback период.

Когда не нужно запускать?

Если ROI отрицательный, юнит-экономика разваливается, или operational capacity не выдержит. Не нужно тестировать каждую идею A/B — некоторые сразу no-go по математике.

← Все кейсы

Lamoda: добавить виртуальную примерочную (AR)

Доступные данные

Задачи

Как разбирать Pre-launch / стоит ли запускать кейсы

Похожие задачи на собеседованиях

Похожие кейсы (Электронная коммерция)