**Контекст:** Вы аналитик в команде роста мобильного приложения медитаций (freemium, монетизация — подписка). Тестировали новый **paywall-экран сразу после онбординга** вместо показа на 3-й день. PM торопит с решением — спринт заканчивается.
**Результаты A/B (14 дней, по 300 000 новых юзеров в группе):**
- **Trial start rate:** контроль 9.0% → тест 10.6% (**+1.6pp, +17.8% relative**, p < 0.001)
- **Trial → Paid конверсия:** контроль 41% → тест 36% (**−5pp**, p = 0.02)
- **Итого Paid из новых юзеров:** контроль 3.69% → тест 3.82% (**+0.13pp**, p = 0.08)
- **Guardrail D1 retention:** контроль 52% → тест 49% (**−3pp**, p = 0.004)
- **Guardrail uninstall за 7 дней:** контроль 18% → тест 21% (**+3pp**, p = 0.001)
- **Средний рейтинг в сторе за период теста:** контроль 4.6 → тест 4.4
**Задание:**
1. Что вы рекомендуете PM — раскатывать, нет или иначе? Обоснуйте.
2. Разберите, почему рост trial-start не означает успех.
3. Какие дополнительные данные/анализы запросите перед финальным решением?
4. Как обоснуете решение на launch review.
ab-test launch-decision mobile guardrail decision-making
Это задание для уровня Senior. Senior-уровень — глубокое понимание темы, опыт решения нестандартных задач, обсуждение trade-off на собеседовании.
Подобные задания в категории «Product Sense» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: ab-test, launch-decision, mobile, guardrail, decision-making.
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 «Product Sense», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания