**Контекст:** Вы аналитик в SaaS-продукте для управления задачами (аналог Jira). Команда запустила фичу «AI-приоритизация задач» 8 недель назад. Всего пользователей продукта: 45 000.
**Данные:**
Еженедельные данные adoption:
| Неделя | Всего попробовали (cum) | Активно используют | Отключили |
|---|---|---|---|
| W1 | 1 200 | 1 100 | 50 |
| W2 | 3 800 | 2 900 | 320 |
| W3 | 6 500 | 4 200 | 850 |
| W4 | 8 900 | 4 800 | 1 700 |
| W5 | 10 500 | 4 500 | 2 900 |
| W6 | 11 600 | 4 100 | 3 800 |
| W7 | 12 300 | 3 700 | 4 600 |
| W8 | 12 800 | 3 400 | 5 200 |
**Задание:**
1. Проанализируйте lifecycle фичи: adoption curve, activation rate, retention фичи
2. Определите стадию жизненного цикла
3. Дайте рекомендации по улучшению
feature adoption lifecycle retention activation saas
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 «Продуктовые задачи» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: feature adoption, lifecycle, retention, activation, saas.
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 «Продуктовые задачи», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания