Ситуация: Avg order weight вырос с 4.8 кг до 5.7 кг за 2 месяца. Курьеры жалуются — рюкзаки тяжелые, 1 заказ = 1 курьер.
Маркетинг недавно ввёл порог free delivery с 600 ₽ → 999 ₽. Юзеры стали добавлять больше штук в корзину.
orders: order_id, user_id, ts, basket_weight_kg, total, delivery_feeorder_items: order_id, sku, qtyproducts: sku, weight_g, categoryfree_delivery_threshold: ts_change, old_threshold, new_thresholdcourier_load: courier_id, ts, orders_per_shiftЖанр кейса: Root cause / метрика упала — все кейсы этого типа.
Тип кейса «метрика упала на N%, найди причину». Проверяет умение декомпозировать метрику, ставить гипотезы и системно их проверять SQL.
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.
Сравнение «эта неделя vs прошлая» без сезонности, агрегат без сегментации, доверие к одной метрике без guardrail, игнорирование каннибализации между фичами.