Тестовое задание
на маркетингового аналитика
Flowwow

Данные:

Даны следующие сырые данные в датасете task1 (доступа к датасету сейчас нет):

1. adjust_client – таблица, в которой хранятся события пользователей нашего
клиентского приложения от сервиса мобильной аналитика Adjust (Данные по
транзакциям передаются с серверным событием event_name = “purchase”)
2. ga_events – таблица, в которой хранятся события пользователей нашего веб-сайта,
Google Analytics 4 (Данные по транзакциям передаются с серверным событием
event_name = “s2s_ecommerce_purchase_paid”)
3. crm – база данных заказов пользователей (как реализованных, так и отмененных)
4. order_sku – база данных проданных товаров
5. categories – словарь категорий товаров
6. subcategories – словарь подкатегорий товаров

Задание:

Собрать витрину данных по совершенным заказам, которая будет содержать следующую
информацию (агрегация данных должна идти от первого поля к последнему):
● Дата (ГГГГ-ММ-ДД)
● Номер заказа
● Название категории товара
● Название подкатегории товара
● Название товара (учитывать только позиции с product_type = “main” в таблице
order_sku)
● Выручка с товара (если в заказ входят позиции с product_type = “delivery” или
“additional” в таблице order_sku, то нужно учесть стоимость этих позиций, разделив
суммарную стоимость таких позиций на кол-во позиций в заказе с product_type =
“main”. Итоговая стоимость позиции с product_type = “main” должна включать саму
стоимость этой позиции + сумму стоимостей позиций product_type = “delivery” или
“additional”, деленную на кол-во позиций в заказе с product_type = “main)
● Город доставки
● Город заказа
● Платформа
● Название источника привлечения пользователя (самое первое касание
пользователя)
● Название кампании привлечения пользователя (самое первое касание
пользователя)

Сохрани view для полученного результата и запрос, указав фамилию и номер задания

Помимо клиентского приложения, у нас есть приложение для продавцов. В датасете task2
находится таблица shops_data, в которой хранится информация о всех привлеченных
партнерах (shop_id), их дате начала регистрации (date_reg), дате прохождения модерации
(date_mod) и источник привлечения (source).

Нужно сделать когортный анализ по долям успешных прохождений модераций
относительно старта процесса регистраций с разбивкой по месяцам, c одной стороны, и
источникам привлечения, с другой.

Приложи таблицу/визуализацию когортного анализа в удобном виде. Какие выводы можно
сделать из данного анализа?

Сохрани view для полученного результата (если делаешь когортный анализ в BigQuery) и
запрос, указав фамилию и номер задания.

Тестовое задание на маркетингового аналитика в FlowWow. Ознакомьтесь с примерами реальных тестовых заданий, которые предлагаются кандидатам. Узнайте, какие задачи могут встретиться и как они связаны с будущей работой. Это поможет лучше подготовиться к собеседованию в FlowWow и понять ожидания работодателя.