Анализ причин роста возвратов — Lamoda

Условие задания

**Компания:** Lamoda
**Позиция:** Продуктовый аналитик, Middle

**Кейс:** Return Rate вырос с 25% до 32% за последний квартал. CEO хочет понять причину.

**Вопросы:**
1. Как структурировать анализ?
2. Какие разрезы данных проверите?
3. Какие гипотезы наиболее вероятны?
4. Какие действия предложите?

Темы

метрики возвраты root cause Lamoda

Подсказки

• Разрежь по категориям: одежда vs обувь vs аксессуары
• Проверь: размерная сетка изменилась? Новый поставщик?
• Сезонность: зимняя одежда возвращается чаще

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Анализ причин роста возвратов — Lamoda"?

Это задание для уровня Middle. Для middle-аналитиков с опытом 1-3 года, требует уверенного владения темой и понимания edge cases.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «Метрики» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: метрики, возвраты, root cause, Lamoda.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 15-30 минут — оцениваются подход, корректность, обработка edge cases. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «Метрики»?

На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «Метрики», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания