**Контекст:** Вы — аналитик сервиса доставки еды. Компания хочет поднять стоимость доставки с 99₽ до 149₽ для увеличения маржинальности. Нужно оценить влияние на спрос.
**Данные:** Результаты A/B-теста (2 недели, по 100K пользователей в группе):
| Метрика | Контроль (99₽) | Тест (149₽) |
|---|---|---|
| Заказов | 280 000 | 238 000 |
| Avg. чек (еда) | 1 250₽ | 1 320₽ |
| Revenue (доставка) | 27.7M₽ | 35.5M₽ |
| Revenue (total) | 377.7M₽ | 349.7M₽ |
| Заказов с промо | 42 000 (15%) | 52 000 (22%) |
| Freq. (заказов/user) | 2.8 | 2.38 |
**Задание:**
1. Рассчитайте ценовую эластичность спроса по доставке
2. Оцените чистый P&L эффект (учтите все компоненты)
3. Дайте рекомендацию: поднимать, не поднимать, или альтернатива
эластичность pricing доставка A/B unit-экономика
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: эластичность, pricing, доставка, A/B, unit-экономика.
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