Ситуация: Возвраты по молочке, овощам, мясу — в 2.2x за 3 недели. Полки полные, поставщики прежние.
Команда supply chain клянётся «всё ок». Возвраты идут с жалобами «портится за день». CEO требует ответа за 48 часов.
sales: sku, store_id, ts, qty, price, expires_atreturns: order_id, sku, ts, reason_code, store_iddeliveries: store_id, sku, supplier_id, ts_received, ts_to_shelftemperature_log: store_id, fridge_id, ts, temp_cЖанр 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.