Каталог задач
95 задач из 1000. Страница 2 из 2. Тестовые задания с реальных собеседований по аналитике и алгоритмам.
051
Karpov ДЗ: Просадка выручки на 20% — план расследования
Продуктовая аналитикаAnomaly investigationСредняяMiddleKarpov.Courses
052
Хабр Кейс — ключевая метрика упала на 20%, ваши действия
Продуктовая аналитикаRoot Cause AnalysisСредняяMiddleХабр
053
Хабр Кейс — какие метрики предложить для маркетплейса
Продуктовая аналитикаДизайн метрикСредняяMiddleХабр
054
Хабр Кейс — LTV, ARPU, CAC: формулы и связи для SaaS
Продуктовая аналитикаЮнит-экономикаСредняяMiddleХабр
055
Хабр Кейс — приоритизация фич и ICE/RICE-фреймворки
Продуктовая аналитикаПриоритизацияЛёгкаяMiddleХабр
056
Aakash Gupta: как измерять успех Instagram Stories
Продуктовая аналитикаМетрики продуктаСредняяMiddleGitHub gist: lokimeyburg/pm-questions
057
Aakash Gupta: Instagram Stories упали на 7%, почему?
Продуктовая аналитикаДиагностика метрикСложнаяSeniorGitHub gist: lokimeyburg/pm-questions
058
GitHub PM gist: оценить стоимость хранения Flickr на пользователя
Продуктовая аналитикаEstimation / Market sizingСредняяMiddleGitHub gist: lokimeyburg/pm-questions
059
GitHub PM gist: какие фичи улучшат Google+
Продуктовая аналитикаProduct improvementСредняяMiddleGitHub gist: lokimeyburg/pm-questions
060
PM gist (GitHub Enterprise): оценить TAM
Продуктовая аналитикаMarket sizingСредняяMiddleGitHub gist: lokimeyburg/pm-questions
061
khangich (LinkedIn): A/B-тест главной страницы
Продуктовая аналитикаA/B-экспериментыСложнаяSeniorGitHub: khangich/machine-learning-interview (LinkedIn)
062
PM gist: запускать ли фичу при неоднозначных A/B-результатах
Продуктовая аналитикаProduct decisionsСложнаяSeniorGitHub gist: lokimeyburg/pm-questions
063
PM gist: как приоритизировать roadmap из 50 фич
Продуктовая аналитикаPrioritizationСредняяMiddleGitHub gist: lokimeyburg/pm-questions
064
PM case: запускать ли Uber в новом городе
Продуктовая аналитикаMarket entryСложнаяSeniorGitHub gist: lokimeyburg/pm-questions
065
PM case: retention D7 упал с 40% до 32% — что делать
Продуктовая аналитикаRetentionСложнаяSeniorGitHub gist: lokimeyburg/pm-questions
066
Сценарий: deep-dive в DAU/MAU stickiness — что 20% значит на самом деле
Продуктовая аналитикаМетрикиСредняяMiddleУчебная
067
Сценарий: K-фактор и виральность — как считать и где ловушки
Продуктовая аналитикаМетрикиСредняяMiddleУчебная
068
Сценарий: NPS, CSAT, CES — когда что использовать
Продуктовая аналитикаМетрикиЛёгкаяJuniorУчебная
069
Сценарий: payback period — за сколько окупится CAC
Продуктовая аналитикаМетрикиСредняяMiddleУчебная
070
Сценарий: contribution margin — что такое и зачем продуктовому аналитику
Продуктовая аналитикаМетрикиСредняяMiddleУчебная
071
Сценарий: дроп на 3-м шаге воронки — как разобрать
Продуктовая аналитикаFunnel and conversionСредняяMiddleУчебная
072
Сценарий: multi-touch attribution — какую модель выбрать
Продуктовая аналитикаFunnel and conversionСложнаяSeniorУчебная
073
Сценарий: отложенная конверсия — как мерять и не накосячить
Продуктовая аналитикаFunnel and conversionСредняяMiddleУчебная
074
Сценарий: micro-conversion как proxy для длинной воронки
Продуктовая аналитикаFunnel and conversionСредняяMiddleУчебная
075
Сценарий: conversion lift — измерить incremental, а не наблюдательный эффект
Продуктовая аналитикаFunnel and conversionСложнаяSeniorУчебная
076
Сценарий: cohort retention curves — что видно и как читать
Продуктовая аналитикаRetention deep-diveСредняяMiddleУчебная
077
Сценарий: lifetime curves и LTV — экстраполяция от 30 дней до 12 месяцев
Продуктовая аналитикаRetention deep-diveСложнаяMiddleУчебная
078
Сценарий: churn vs disengaged — это не одно и то же
Продуктовая аналитикаRetention deep-diveСредняяMiddleУчебная
079
Сценарий: реактивация спящих пользователей — что работает
Продуктовая аналитикаRetention deep-diveСредняяMiddleУчебная
080
Сценарий: retention quality vs quantity — за что бороться
Продуктовая аналитикаRetention deep-diveСредняяMiddleУчебная
081
Сценарий: A/B на цене — почему это не обычный тест
Продуктовая аналитикаPricing strategyСложнаяSeniorУчебная
082
Сценарий: ценовая эластичность — как измерить и применить
Продуктовая аналитикаPricing strategyСредняяMiddleУчебная
083
Сценарий: ценовые тарифы (tiers) — как спроектировать
Продуктовая аналитикаPricing strategyСредняяMiddleУчебная
084
Сценарий: anchor pricing и психологические эффекты в цене
Продуктовая аналитикаPricing strategyСредняяMiddleУчебная
085
Сценарий: self-serve growth loop — как спроектировать
Продуктовая аналитикаGrowth loopsСредняяMiddleУчебная
086
Сценарий: дизайн виральности — как поднять K от 0.3 до 0.8
Продуктовая аналитикаGrowth loopsСложнаяSeniorУчебная
087
Сценарий: paid acquisition + organic — как балансировать
Продуктовая аналитикаGrowth loopsСредняяMiddleУчебная
088
Сценарий: пошаговый разбор просадки метрики
Продуктовая аналитикаDiagnose dropСредняяMiddleУчебная
089
Сценарий: внутренняя или внешняя причина просадки — как отличить
Продуктовая аналитикаDiagnose dropСредняяMiddleУчебная
090
Сценарий: внезапная просадка ночью — runbook для on-call
Продуктовая аналитикаDiagnose dropСредняяMiddleУчебная
091
Сценарий: двусторонний маркетплейс — матчинг supply и demand
Продуктовая аналитикаMarketplaceСложнаяSeniorУчебная
092
Сценарий: баланс supply и demand на маркетплейсе
Продуктовая аналитикаMarketplaceСложнаяSeniorУчебная
093
Сценарий: оптимизация take rate маркетплейса
Продуктовая аналитикаMarketplaceСложнаяSeniorУчебная
094
Сценарий: листинги — quantity vs quality на маркетплейсе
Продуктовая аналитикаMarketplaceСредняяMiddleУчебная
095
Сценарий: cold-start ликвидности нового города на маркетплейсе
Продуктовая аналитикаMarketplaceСложнаяSeniorУчебная