База Hintsage

Продуктовая аналитика

Метрики продукта, эксперименты, воронки, когортный анализ и принятие решений по данным.

Практика

Вопросы: Продуктовая аналитика

Команда сравнивает конверсию вариантов A и B по платформам. Какой механизм может сделать вариант B хуже в общей таблице, хотя внутри каждой платформы он лучше?

WITH data(platform, variant, users, conversions) AS (
  VALUES
    ('mobile', 'A', 900, 90),
    ('mobile', 'B', 100, 11),
    ('web',    'A', 100, 1),
    ('web',    'B', 900, 18)
)
SELECT variant,
       SUM(conversions) * 1.0 / SUM(users) AS conversion_rate
FROM data
GROUP BY variant;
АналитикаПродуктовая аналитикаПродуктовый аналитик

В отчёте сравнивают D7-retention когорт на дату 4 января. Определите, почему расчёт для свежей когорты нельзя сопоставлять со старой.

WITH events(user_id, cohort_date, event_date) AS (
  VALUES
    (1, DATE '2025-01-01', DATE '2025-01-01'),
    (1, DATE '2025-01-01', DATE '2025-01-08'),
    (2, DATE '2025-01-03', DATE '2025-01-03'),
    (3, DATE '2025-01-03', DATE '2025-01-04')
), report AS (
  SELECT DATE '2025-01-04' AS report_date
)
SELECT cohort_date,
       event_date - cohort_date AS day_n,
       COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users
FROM events, report
WHERE event_date <= report_date
GROUP BY cohort_date, event_date - cohort_date;
АналитикаПродуктовая аналитикаПродуктовый аналитик

В продуктовой воронке один пользователь может отправить событие шага несколько раз. Какую ошибку в конверсии создаёт этот расчёт?

WITH events(user_id, step) AS (
  VALUES
    (1, 'open'), (1, 'checkout'), (1, 'checkout'),
    (2, 'open'), (2, 'checkout'),
    (3, 'open')
)
SELECT step,
       COUNT(*) * 1.0 /
       (SELECT COUNT(*) FROM events WHERE step = 'open') AS conversion
FROM events
GROUP BY step;
АналитикаПродуктовая аналитикаПродуктовый аналитик

Рассмотрите расчёт DAU: событие app_open отправляется и при ручном запуске приложения, и при его фоновом восстановлении. Какой главный вывод о качестве метрики следует сделать из этого запроса?

WITH events(event_date, user_id, event_name, source) AS (
  VALUES
    (DATE '2025-04-01', 1, 'app_open', 'foreground'),
    (DATE '2025-04-01', 2, 'app_open', 'background'),
    (DATE '2025-04-01', 3, 'app_open', 'foreground'),
    (DATE '2025-04-02', 1, 'app_open', 'background'),
    (DATE '2025-04-02', 3, 'app_open', 'foreground')
)
SELECT event_date, COUNT(DISTINCT user_id) AS dau
FROM events
WHERE event_name = 'app_open'
GROUP BY event_date;
АналитикаПродуктовая аналитикаПродуктовый аналитик

Показано 1–20 из 47