**Контекст:** Финтех-приложение платит продуктовой команде бонусы за рост `MAU`. За квартал `MAU` вырос с 2.0 млн до 2.6 млн (+30%). Но CEO заметил, что выручка почти не изменилась. Вас попросили провести аудит.
**Данные:**
| Метрика | Q3 | Q4 | Δ |
|---|---|---|---|
| `MAU` | 2 000 000 | 2 600 000 | +30% |
| `DAU` | 320 000 | 340 000 | +6.3% |
| `Revenue` | 95 млн ₽ | 98 млн ₽ | +3.2% |
| `ARPU` | 47.5 ₽ | 37.7 ₽ | −20.6% |
| `Транзакций / MAU` | 2.8 | 1.9 | −32.1% |
| `Push-уведомления / мес` | 8 | 24 | +200% |
| `Технические сессии` (< 5 сек) | 120 000 | 480 000 | +300% |
Действия команды за квартал:
- Утроили количество push-уведомлений
- Добавили daily reward (зайди и получи 1 бонус-рубль)
- Изменили deep link из email — теперь открывает приложение автоматически
- Запустили реферальную программу «приведи друга — оба получат 100 ₽»
**Задание:**
1. Определите, какие из 4 инициатив являются `gaming`-ом метрики.
2. Какие метрики указывают на «дутый» рост `MAU`?
3. Предложите «защищённое» определение `MAU`, устойчивое к gaming.
4. Как перестроить систему бонусов, чтобы исключить манипуляции?
gaming манипуляция метриками Goodhart integrity аудит
Это задание для уровня Senior. Senior-уровень — глубокое понимание темы, опыт решения нестандартных задач, обсуждение trade-off на собеседовании.
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: gaming, манипуляция метриками, Goodhart, integrity, аудит.
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.
На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «Метрики», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания