Приложение - мобильная утилита для сканирования документов. Модель монетизации подписочная, есть пробный период 7 дней с дальнейшим переходом в оплату 4.99 USD в неделю.
По ссылке ниже выгрузка с базы данных по оформлениям подписок и оплат. Каждая строка представляет собой отдельное событие (либо оформление пробной подписки, либо оплата после завершения пробного периода).
Задание построено таким образом, чтобы проверить понимание принципов unit-экономики предприятия. Задание 1 предпочтительней делать с помощью Python.
Задание #1
Необходимо рассчитать текущий LTV юзера, используя когортный анализ (cohorting event - оформление пробного периода, когорта представляет собой кол-во возможных операций).
Спрогнозировать, каким будет LTV на полгода.
Построить график, который будет отображать кривую фактического LTV на фоне кривой прогнозируемого LTV.
Рассчитать ROMI на 4 недели и на полгода, если стоимость привлечения платящего пользователя 6 USD (ROMI нужно брать операционный, а не бухгалтерский, цель: узнать как окупятся наши инвестиции).
Задание #2
Ниже 2 задачи на проверку знаний SQL. Для решения заданий следует использовать синтаксис - PostgreSQL. Ответы нужно представить в виде файла с запросами.
Схема данных = структура Базы данных
Это название таблицы
Это название столбца/колонки
1. Написать 2 SQL запроса для поиска значений среднего и медианы по сумме продажи. Сумму транзакции округляем до целой части. Нельзя использовать стандартные функции среднего и медианы в SQL. Можно использовать только агр функции SUM и COUNT.
Схема данных:
orders
id
sale_amount - в центах
user_id
datetime
2. Написать SQL-запрос для поиска задублированных в результате ошибки транзакций.
Схема данных:
purchases
transaction_id
datetime
amount
user_id
3. Написать SQL-запрос для построения воронки перехода из установки в оформление пробного периода и в покупку платной версии приложения в разрезе стран. На одного юзера возможна только одно оформление пробного периода и одна покупка платной версии. Покупка возможна только после истечения срока пробного периода. На выходе должна получится таблица с колонками «country», «installs», «trials», «purchases», «conversion_rate_to_trial», «conversion_rate_to_purchase»
Схема данных:
events
transaction_id
datetime
event_type (значение может быть либо «instal», либо «trial», либо «purchase»)
user_id
country
Задание #3
Продуктовый менеджер сформировал гипотезу, что новая версия экрана продаж будет лучше перформить по сравнению со старой, в связи с тем, что на новом экране продаж более понятно описаны преимущества платной версии приложения.
Продуктовый менеджер ожидает увеличение уровня конверсии из установки в покупку платной версии приложения. Приложение тем временем уже очень активно продвигается на рынке, каждый день привлекается в среднем по 30 000 новых пользователей, текущий уровень конверсии из установки в покупку 5%.
Как бы вы предложили проверить данную гипотезу, какие инструменты и тесты бы использовали в процессе проверки?