**Контекст:** Вы продуктовый аналитик в B2B SaaS для управления задачами (аналог трекера команд). Продакт запускает новую фичу — треды комментариев под задачами с @-упоминаниями. Через 3 недели после раскатки на 100% к вам приходят с вопросом: «Фича успешна? Как мы вообще это поймём, мы заранее метрику не зафиксировали».
Продукт продаётся по seat-based подписке (платим за число активных мест в команде), основная бизнес-цель — снижение churn команд и рост seats.
**Задание:**
1. Предложите **одну primary-метрику успеха** именно этой фичи и обоснуйте, почему она, а не «число комментариев».
2. Предложите **2-3 secondary-метрики**, закрывающие слепые зоны.
3. Назовите **guardrail-метрики**, которые фича не должна ухудшить.
4. Объясните, как связать локальную метрику фичи с **бизнес-целью** (churn/seats), и какую проблему атрибуции вы здесь видите.
metrics-design feature-success saas engagement guardrail
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 «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: metrics-design, feature-success, saas, engagement, guardrail.
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 «Product Sense», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания