Измерение сетевых эффектов и каннибализация в мульти-продукте

Условие задания

**Контекст:** Вы — senior-аналитик в телеком-компании с 3 продуктами: мобильная связь, домашний интернет, стриминг. Компания запустила бандл «Всё включено» (все 3 со скидкой 30%) 6 месяцев назад.

**Данные:**

До запуска (среднее за 6 мес):

| Продукт | Подписчиков | ARPU | Churn/мес | Revenue/мес |
|---|---|---|---|---|
| Мобильная связь | 5 200 000 | 450 руб. | 2.8% | 2.34B |
| Дом. интернет | 2 100 000 | 620 руб. | 2.1% | 1.30B |
| Стриминг | 800 000 | 399 руб. | 7.5% | 0.32B |
| **Итого** | — | — | — | **3.96B** |

Через 6 месяцев после запуска бандла:

| Продукт | Подписчиков | ARPU | Churn/мес | Revenue/мес |
|---|---|---|---|---|
| Мобильная (standalone) | 4 600 000 | 450 руб. | 3.1% | 2.07B |
| Дом. интернет (standalone) | 1 750 000 | 620 руб. | 2.4% | 1.09B |
| Стриминг (standalone) | 550 000 | 399 руб. | 8.2% | 0.22B |
| Бандл «Всё включено» | 620 000 | 1 029 руб.* | 1.2% | 0.64B |
| **Итого** | — | — | — | **4.02B** |

*Бандл: (450+620+399) × 0.70 = 1 029 руб.

**Задание:**

1. Оцените каннибализацию standalone-продуктов
2. Рассчитайте net revenue impact бандла
3. Оцените сетевые эффекты (снижение churn) и LTV impact
4. Стоит ли масштабировать бандл?

Темы

network effects cannibalization multi-product elasticity telecom cross-sell

Подсказки

• Каннибализация = потерянные standalone подписчики, перешедшие на бандл
• Net revenue = Revenue after − Revenue before − (Revenue from truly new users that wouldn't have existed)
• Сетевой эффект в телекоме: чем больше продуктов у клиента, тем ниже churn — считайте LTV

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Измерение сетевых эффектов и каннибализация в мульти-продукте"?

Это задание для уровня Senior. Senior-уровень — глубокое понимание темы, опыт решения нестандартных задач, обсуждение trade-off на собеседовании.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

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: network effects, cannibalization, multi-product, elasticity, telecom.

Сколько времени даётся на решение?

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.

Где ещё потренироваться по теме «Продуктовые задачи»?

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

← Все задания