Циан: подача заявок на просмотр квартир упала на 16%

Средний Недвижимость Classifieds 40 мин Root cause investigation

Ситуация: Заявок viewing/просмотр меньше на 16% за месяц. Звонки агентам — стабильны. Объявлений столько же.

Полтора месяца назад добавили обязательное поле «комментарий» в форму заявки (раньше можно было пустую). Продакт: «больше контекста — лучше для агента».

Доступные данные

listings: listing_id, ts_published, district, price
viewing_requests: req_id, listing_id, user_id, ts, comment_length
phone_calls: call_id, listing_id, user_id, ts, duration_sec
form_starts: form_id, listing_id, user_id, ts, completed

Задачи

Funnel: form_start → form_complete → request_sent.
Drop-off на этапе «комментарий».
Замер: сколько юзеров писали короткий комментарий «хочу посмотреть».
Каннибализация: phone_calls выросли (юзеры ушли в звонки)?
Сегмент: новые юзеры vs returning (returning знают агентов лично).

Все кейсы для подготовки →

Жанр кейса: Root cause / метрика упала — все кейсы этого типа.

Как разбирать Root cause / метрика упала кейсы

Что такое root cause кейс на собесе аналитика?

Тип кейса «метрика упала на N%, найди причину». Проверяет умение декомпозировать метрику, ставить гипотезы и системно их проверять SQL.

Как структурно разбирать root cause?

Шаги: уточнить определение метрики и окно, декомпозировать по сегментам (платформа, регион, юзер, продукт), построить дерево гипотез (продукт/техника/поведение/внешние), проверить guardrail-метрики, дать вердикт rollback/hotfix/keep.

Какие типичные ошибки на root cause кейсах?

Сравнение «эта неделя vs прошлая» без сезонности, агрегат без сегментации, доверие к одной метрике без guardrail, игнорирование каннибализации между фичами.

← Все кейсы

Циан: подача заявок на просмотр квартир упала на 16%

Доступные данные

Задачи

Как разбирать Root cause / метрика упала кейсы

Похожие задачи на собеседованиях

Похожие кейсы (Недвижимость)