Geo-эксперимент с динамическим ценообразованием — synthetic control

Условие задания

**Контекст:** Сервис доставки продуктов запускает динамическое ценообразование (surge pricing): наценка +15-30% в часы пик. User-level рандомизация невозможна — пользователи общаются и заметят разные цены. Команда проводит **geo-эксперимент**: 5 городов-treatment, 15 городов-donor pool.

**Данные:**

Treatment-города (с surge pricing, 8 недель):

| Город | Население | Заказов/нед (до) | Заказов/нед (после) | AOV до | AOV после | Revenue/нед до | Revenue/нед после |
|-------|-----------|-----------------|--------------------|---------|-----------|--------------------|---------------------|
| Казань | 1.3M | 42 000 | 38 500 | 850 ₽ | 980 ₽ | 35.7M | 37.7M |
| Самара | 1.1M | 31 000 | 28 200 | 820 ₽ | 960 ₽ | 25.4M | 27.1M |
| Воронеж | 1.0M | 27 000 | 25 100 | 790 ₽ | 920 ₽ | 21.3M | 23.1M |
| Краснодар | 1.1M | 35 000 | 32 500 | 870 ₽ | 1010 ₽ | 30.5M | 32.8M |
| Пермь | 1.0M | 24 000 | 22 000 | 800 ₽ | 940 ₽ | 19.2M | 20.7M |

Donor pool (15 городов без surge, данные за 16 недель: 8 до + 8 после):
- Тренды по заказам: +2-4% органический рост за 8 недель
- Тренды по AOV: +1-3% инфляционный рост
- Корреляция donor-городов с treatment: R² = 0.85-0.95

**Задание:**
1. Почему user-level A/B-тест невозможен для ценообразования?
2. Постройте synthetic control для одного города (Казань).
3. Как оценить статистическую значимость geo-эксперимента?
4. Рассчитайте trade-off: рост revenue vs потеря заказов.

Темы

A/B-тест geo-experiment synthetic control causal inference динамическое ценообразование DiD

Подсказки

• Synthetic control = взвешенная комбинация donor-городов, минимизирующая расхождение с treatment до вмешательства
• Для inference в geo-экспериментах используют permutation test: переставляйте treatment/control и считайте долю перестановок с таким же или большим эффектом
• Ценовая эластичность: % изменения заказов / % изменения цены

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Geo-эксперимент с динамическим ценообразованием — synthetic control"?

Это задание для уровня Senior. Senior-уровень — глубокое понимание темы, опыт решения нестандартных задач, обсуждение trade-off на собеседовании.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «A/B-тесты» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: A/B-тест, geo-experiment, synthetic control, causal inference, динамическое ценообразование.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 30-60 минут с обсуждением подходов, оптимизаций и trade-off. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «A/B-тесты»?

На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «A/B-тесты», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания