**Контекст:** Вы — аналитик маркетплейса услуг (аналог YouDo/Profi.ru). Нужно оценить ликвидность платформы и определить, на какой стороне (спрос или предложение) есть проблемы.
**Данные:** за март:
| Метрика | Значение |
|---|---|
| Заказов создано (спрос) | 45 000 |
| Получили хотя бы 1 отклик | 36 000 |
| Заказов выполнено (match) | 22 500 |
| Активных исполнителей | 8 000 |
| Средний чек заказа | 3 200 ₽ |
| Комиссия платформы | 18% |
| Откликов всего | 108 000 |
**Задание:**
1. Рассчитайте ключевые метрики ликвидности: `Search-to-Fill Rate`, `Reply Rate`, `Match Rate`, `Откликов на заказ`.
2. Рассчитайте `GMV`, `Net Revenue` и `Take Rate`.
3. Определите, на какой стороне (`demand` vs `supply`) проблема.
4. Предложите 3 метрики для мониторинга здоровья маркетплейса.
маркетплейс ликвидность take rate GMV search-to-fill
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: маркетплейс, ликвидность, take rate, GMV, search-to-fill.
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