Выбор North Star для маркетплейса товаров

Условие задания

**Контекст:** Вы lead-аналитик растущего e-commerce маркетплейса (товары от множества продавцов). Сейчас вся компания смотрит на **GMV** как на главную метрику. На стратегической сессии CPO говорит: «GMV нас обманывает — мы льём деньги в скидки и платный трафик, GMV растёт, а юнит-экономика ухудшается. Нужна North Star, которая отражает настоящую ценность для пользователя, а не объём прокачки бюджета».

**Задание:**

1. Объясните, почему **GMV — плохая North Star**, на конкретных провалах.
2. Сформулируйте **критерии хорошей North Star** и предложите кандидата (или составную метрику) для этого маркетплейса.
3. Постройте **дерево метрик** (декомпозицию) от вашей North Star до операционных рычагов.
4. Назовите **2-3 контр-метрики (guardrails)**, без которых выбранную North Star начнут гейминговать.

Темы

north-star metrics-design ecommerce gmv retention

Подсказки

• GMV растёт от скидок и платного трафика, даже если пользователю стало хуже — отделите «движение денег» от «созданной ценности»
• Хорошая North Star: ведёт к долгосрочной выручке, отражает value для юзера, на неё можно влиять командами
• Подумайте про повторяемость покупок и количество счастливых покупателей, а не разовый объём
• Любую метрику начнут гейминговать — что сломается, если максимизировать вашу North Star в лоб

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Выбор North Star для маркетплейса товаров"?

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 «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: north-star, metrics-design, ecommerce, gmv, retention.

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 «Product Sense»?

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

← Все задания