Тестовое задание состоит из 3 блоков. Выполните хотя бы по одному заданию из каждого блока (аргументируйте выбор). Для выполнения 2 и третьего блока используйте приложенные csv c тестовыми данными. В данных могут присутствовать ошибки/аномалии.
Задание #1
Теоретический блок
Дайте развернутый ответ на вопрос.
1. Выход нового версии приложения запланирован через 2 недели. Какие метрики вы бы использовали для оценки релиза. Сколько нужно времени для принятия решения о успешном или провальном релизе?
2. В ходе анализа данных, вы замечаете в продукте снижение ARPU для страны AU, по одной месячной когорте. Какие ваши дальнейшие действия?
3. Ваше приложение интегрировано с MMP. Вам необходимо сформировать дашборд для ежедневного мониторинга приложения. Какие метрики вы вынесите на этот дашборд?
Задание #2
Практический блок (SQL)
Приложите скрипты и пример результата выполнения
Создайте скрипт-агрегацию в разрезе недельных когорт, платформы, медиаисточника, для недель
1-7
8-14
15-21
22-end
по расчету следующих метрик: установки, доход
Рассчитайте реальную конверсию из клика в установку для стран (CA, IT)
Определите номер кампании имеющую самый низкий CPI и пользователей с самым высоким чеком в период с 20.01.2021 по 1.02.2021
Задание #3
Практический блок (Аналитика)
Приложите графики, примеры расчетов, исходные скрипты или workbooks.
Проведите анализ окупаемости трафика для стран (RU, IN, MX, AU)
Проведите анализ оценки платежного поведение когорты 1.01.2021-14.01.2021 (метрики для оценки и визуализации выберите на свое усмотрение). Сделайте выводы по полученным данным.
Рассчитайте базовые метрики для когорты 8-14.01.2021:
cost
installs
buyers 3 - плательщики 3-го дня когорты
buyers
CPM
IPM
CPI
ARPU_7
ARPPU_7
ARPU
cost per buyer 1,3,5,7,14 - цена за плательщика на указанный день когорты
ROAS 1,3,5,7,14,30 - фактическая окупаемость на указанный день когорты
Описание данных:
Приложение
ads_data.csv
start_date, - дата активности рекламной кампании
campaign_id, - идентификатор рекламной кампании
ad_set_id, - идентификатор группы креативов
ad_id, - идентификатор креатива
cpm,
ctr,
spend,
clicks,
impressions,
breakdown_set, - тип разреза данных (общий или ГЕО)
breakdowns,
platform
user_data.csv
attributed_touch_time, - дата и время атрибуции касания в установку
install_time, - дата и время атрибуции установки
event_time, - дата события
event_name, - тип события
event_revenue_usd, - сумма платежа, если это покупка в приложени
media_source, - источник установки
channel, - канал установки
campaign_id, - идентификатор рекламной кампании
adset_id, - идентификатор рекламной кампании
ad_id, - идентификатор группы креативов
country_code, - страна
user_id - идентификатор пользователя