North Star Metric Tree: декомпозиция и оптимизация для EdTech

Условие задания

**Контекст:** Online-университет (курсы по программированию, аналитике, дизайну) выбрал North Star Metric: "Weekly Learners Completing a Lesson" (WLC). Нужно построить полное дерево метрик с actionable leaves.

**Данные:**
- Registered users: 500 000
- Weekly active (opened app): 120 000 (24%)
- Started lesson this week: 85 000 (71% от WAU)
- **Completed lesson this week (WLC): 52 000** (61% от started)
- Avg lessons completed/active learner: 2.3/week
- Paid users: 45 000 (9% registered)

Breakdown по этапам:

| Этап | Значение | WoW trend |
|------|---------|----------|
| Registered → WAU | 24% | −0.3% |
| WAU → Started lesson | 71% | +0.5% |
| Started → Completed | 61% | −1.2% |
| Completed → 2+ lessons | 44% | −0.8% |

Completion rate by course type:

| Тип курса | % WLC | Completion rate | Avg duration |
|-----------|-------|----------------|-------------|
| Video lectures | 45% | 72% | 18 min |
| Coding exercises | 30% | 48% | 35 min |
| Quizzes | 15% | 85% | 8 min |
| Projects | 10% | 31% | 90 min |

**Задание:**
1. Постройте полное metric tree (3+ уровня) от North Star до actionable metrics.
2. Определите bottleneck — где максимальный потенциал роста WLC?
3. Для каждого leaf-metric предложите конкретную product initiative.
4. Установите OKR на квартал с target values.

Темы

North Star metric tree декомпозиция OKR leading indicators

Подсказки

• WLC = WAU × (Started/WAU) × (Completed/Started) × (Lessons/Learner). Декомпозируйте каждый множитель
• Bottleneck — это метрика с наибольшим абсолютным потенциалом: % × volume. Completion rate падает на −1.2% WoW
• Projects completion 31% — огромный gap vs quizzes (85%). Это не значит убрать проекты — это значит переделать UX проектов

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "North Star Metric Tree: декомпозиция и оптимизация для EdTech"?

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: North Star, metric tree, декомпозиция, OKR, leading indicators.

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