10 ситуаций в формате кейс-интервью. DAU, ARPU, retention, churn, NPS — выбери правильный первый шаг диагностики в каждом случае.
DAU / MAUARPU / RevenueRetentionChurnNPSКонверсия
Вопрос 1 из 100 правильных
Сценарий 01 / 10 · DAU
DAU упал на 23% в понедельникУтром пришёл алерт — DAU за воскресенье ниже обычного на 23%. Команда на взводе. Твой первый шаг?
Что делаешь первым делом?
// Правильный ответ: B
Первый шаг при любом резком падении — исключить проблему с данными. Трекинг, pipeline, баги в логировании событий дают ложные падения в 30–40% случаев. Только убедившись, что данные корректны — идёшь дальше. Писать продакту до проверки — это будить всю команду из-за битого пайплайна.
Сценарий 02 / 10 · ARPU
ARPU −15%, DAU стабильный, число заказов стабильноеARPU упал на 15% за последние 2 недели. DAU и число заказов не изменились.
Что ищешь первым?
// Правильный ответ: B
ARPU = (orders / DAU) × (revenue / order). DAU стабильный, orders стабильные → orders/DAU стабильный. Значит упал средний чек (revenue/order). Причины: скидочные механики, промо-коды, изменение продуктового микса — больше дешёвых товаров в корзине.
Сценарий 03 / 10 · Конверсия
Конверсия в оплату −8% после деплоя новой версии checkoutВчера задеплоили новую версию страницы оплаты. Сегодня конверсия в покупку упала на 8%.
Как действуешь?
// Правильный ответ: B
Корреляция с деплоем — сильный сигнал, но не доказательство. Сначала: (1) падение началось ровно после деплоя? (2) падает на всех платформах или только там, куда деплоился? Если только iOS — явный баг, откат. Если везде — возможны другие причины. Откатывать без локализации — терять время и данные.
Сценарий 04 / 10 · Retention
Retention 7-day упал у когорт последних 2 недельRetention 7-day стабилен у когорт 3+ месяцев назад. Но у когорт последних 2 недель — на 12% ниже.
Твоя первая гипотеза?
// Правильный ответ: B
Падение только у новых когорт при стабильном у старых → проблема на входе, не в продукте для существующих. Первая гипотеза: изменился источник трафика — новый платный канал, промо, вирусная кампания с нецелевой аудиторией. D тоже возможен, но изменение качества трафика встречается чаще. Проверяй оба, начиная с каналов.
Сценарий 05 / 10 · CTR vs время в сессии
CTR в ленте +5%, время в сессии −10%После редизайна ленты CTR на контент вырос на 5%, но среднее время в сессии упало на 10%.
Как интерпретируешь эти два сигнала?
// Правильный ответ: B
Это классический trade-off «кликбейт vs качество». Люди кликают чаще (CTR ↑), но быстро уходят (время ↓) — контент не оправдывает ожидания. Это сигнал деградации, а не победы. Следующий шаг: смотреть на downstream-метрики — bounce после клика, конверсию в следующий клик, retention. CTR в изоляции от качества — ванильная метрика.
Сценарий 06 / 10 · Activation
Signup +30%, activation rate −15%Маркетинговая кампания дала +30% к регистрациям. Но activation rate (доходимость до ключевого действия) упала на 15%.
В чём проблема?
// Правильный ответ: B
Рост регистраций + падение activation → качество трафика ухудшилось. Люди приходят, регистрируются, но не находят ценность. Типично для широкой охватной кампании, которая цепляет не ЦА. Проверка: сравни ARPU/LTV пользователей из кампании vs органика через 30 дней. Онбординг упрощать без этого понимания — чинить симптом, а не причину.
Сценарий 07 / 10 · Revenue
Revenue −20%, число заказов стабильноRevenue упал на 20% за последний месяц. Но число заказов осталось прежним.
Что проверяешь первым?
// Правильный ответ: A
Revenue = orders × AOV (Average Order Value). Orders стабильны → упал AOV (средний чек). Причины: промо-коды, скидочные акции, изменение продуктового микса (больше дешёвых товаров), отток premium-покупателей. Декомпозиция — первый шаг, не угадывание причины.
Сценарий 08 / 10 · Churn
Churn +5%, регистраций +20%Churn rate вырос на 5% (больше пользователей уходит), но регистраций стало на 20% больше.
Это проблема или нет?
// Правильный ответ: B
Рост новых при росте churn — это «вытекающее ведро». MAU краткосрочно растёт, но: (1) unit economics ухудшается — дороже привлечь юзера, который уходит; (2) если привлечение замедлится — MAU начнёт падать. Правильная метрика: LTV / CAC ratio и когортный retention. Net growth — недостаточно, потому что скрывает качество.
Сценарий 09 / 10 · MRR
Active платящих −10%, MRR плоскийЧисло активных платящих пользователей упало на 10%, но MRR (ежемесячная выручка) осталась прежней.
Как такое возможно?
// Правильный ответ: B
MRR = active_users × ARPPU. Active users ↓, MRR = const → ARPPU вырос. Классика: отток дешёвых тарифов + рост или удержание дорогих. Это не обязательно плохо — если уходят low-value пользователи, а остаются и апгрейдятся high-value. Следующий шаг: сегментация по тарифам и LTV.
Сценарий 10 / 10 · NPS
NPS упал с 45 до 28 за кварталИндекс потребительской лояльности просел на 17 пунктов. Команда хочет быстрых ответов.
Твой первый шаг расследования?
// Правильный ответ: B
NPS — агрегированная метрика. Сначала локализуешь: у каких сегментов упало сильнее? Новые vs старые когорты, iOS vs Android, платные vs бесплатные, по каналу привлечения. После локализации — качественное исследование (интервью, открытые ответы по сегменту). Запускать A/B без понимания причины — преждевременно.