**Контекст:** Вы — аналитик в финтех-компании (платёжный сервис для бизнеса). CFO просит построить декомпозицию P&L за Q1 и выявить проблемные зоны.
**Данные:** Q1 2025:
| Метрика | Значение |
|---|---|
| Активных мерчантов | 4 200 |
| Новых мерчантов за Q1 | 680 |
| `TPV` (Total Payment Volume) | 12.8 млрд ₽ |
| Средний `take rate` | 1.8% |
| Revenue (комиссии) | 230.4 млн ₽ |
| Подписки (SaaS-часть) | 18.5 млн ₽ |
| `COGS` (interchange + processing) | 62% от revenue |
| `CAC` на мерчанта | 45 000 ₽ |
| `Fraud losses` | 8.2 млн ₽ |
| `Chargeback rate` | 0.35% от TPV |
| Операционные расходы (team + infra) | 85 млн ₽ |
**Задание:**
1. Постройте упрощённый P&L: `Revenue → Gross Profit → Contribution Margin → EBITDA`.
2. Декомпозируйте revenue по источникам и определите `blended take rate`.
3. Оцените `fraud rate` и сравните с бенчмарком (< 0.1% от TPV).
4. Какие 2 рычага дадут наибольший рост прибыли?
P&L unit-экономика revenue streams fraud CAC
Это задание для уровня Middle. Для middle-аналитиков с опытом 1-3 года, требует уверенного владения темой и понимания edge cases.
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: P&L, unit-экономика, revenue streams, fraud, CAC.
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.
На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «Метрики», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания