Stickiness DAU/MAU и его подвохи — VK Vibe

Условие задания

**Компания:** VK Vibe (короткие видео, конкурент Reels)
**Позиция:** Product Analyst

**Контекст:** Команда продукта рапортует «stickiness 50%» (DAU/MAU). PM спрашивает: что эта цифра означает на самом деле, насколько она хороша, и какие подвохи?

**Задание:**
1. Объясни формулу stickiness и что она реально мерит.
2. Бенчмарки: что считается хорошей stickiness для разных продуктов (мессенджер, video app, banking app)?
3. Какие 3 подвоха в DAU/MAU и как с ними бороться?
4. Что **не** делать с DAU/MAU при product-decisioning?

Темы

DAU MAU stickiness product analytics

Подсказки

• Stickiness = DAU / MAU. 50% означает «средний MAU юзер активен 15 дней в месяце»
• Бенчмарки: WhatsApp 70%+, Instagram 50-60%, Banking 5-15%, Vibe target 40%
• Подвох 1: cohort age (новые юзеры уменьшают DAU/MAU)
• Подвох 2: definition of «active» (login vs meaningful action)
• Подвох 3: outliers (одна horse раз в месяц = 1/30 = 3.3% MAU юзер)

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Stickiness DAU/MAU и его подвохи — VK Vibe"?

Это задание для уровня Middle. Для middle-аналитиков с опытом 1-3 года, требует уверенного владения темой и понимания edge cases.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «Метрики» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: DAU, MAU, stickiness, product analytics.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 15-30 минут — оцениваются подход, корректность, обработка edge cases. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «Метрики»?

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

← Все задания