Кейс: frequency упала. Разбор на собесе
Карьерник — квиз-тренажёр в Telegram с 1500+ вопросами и кейсами с реальных собесов аналитика. SQL, Python, A/B, метрики. Бесплатно.
Формулировка кейса
Средняя частота покупок (orders per active buyer per month) упала с 2.4 до 1.8. Что делать?
Типовой кейс в e-commerce, сервисах доставки, подписках. Проверяет умение работать с behavioral-метрикой и отделять active buyers от churned.
Шаг 1. Уточнения
- Как определяется «активный покупатель»? Совершил заказ в период / когда-либо.
- Период измерения? Календарный месяц vs скользящие 30 дней.
- Только оплаченные или все заказы?
- Упал у всех или в сегменте?
- Конверсия и AOV что делают?
Шаг 2. Проверка данных
- Атрибуция: не изменилось ли определение «покупателя»?
- Не считаются ли теперь отменённые заказы?
- Изменения когорты: приток новых «разовых» покупателей искажает среднее.
- Сессии ботов / тестовых пользователей не включены?
Шаг 3. Декомпозиция
Frequency = Total orders / Active buyers.
Упасть может из-за:
Снизилось Total orders при стабильных buyers
- Buyers покупают реже (основная гипотеза)
- Retention работает, но интенсивность ниже
Выросли Active buyers при стабильных orders
- Привлекли много новых «разовых» покупателей → знаменатель вырос
- Reactivation вернул спящих, которые делают по 1 заказу
Оба изменились
- Более широкая аудитория с меньшей покупательной активностью
Шаг 4. Сегменты
По давности регистрации
Старые vs новые. Новые обычно frequency ниже, чем у лояльных.
По когорте
Когорта Q1 2025 vs Q1 2026 — разная ли поведенческая картина?
По категории
Food delivery: 5–10 заказов/мес. Одежда: 1–2. E-commerce микс: 2–3.
По каналу привлечения
Organic / direct / paid / referral — разная исходная frequency.
По региону
Шаг 5. Гипотезы
Продуктовые
- Ухудшился каталог (ушли популярные SKU)
- Reset персональные рекомендации после релиза
- Проблемы с доставкой → пользователи меньше заказывают
- Поломка пуш-уведомлений / email reminder
Ценовые
- Подняли цены → покупают реже, но больше за раз (проверить AOV)
- Убрали программу лояльности / скидку на повторный
- Снизилось число промо-акций
Конкурентные
- Конкурент агрессивно сбил цены
- Появился новый сервис с бесплатной доставкой
- Пользователи «разделяются» между двумя сервисами
Когортные (mix effect)
- Приток новых «разовых» снизил среднее frequency
- Churn-ятся лояльные (top-frequency юзеры)
Шаг 6. Медиана vs среднее
Frequency — классическая метрика с длинным хвостом.
- 90% покупателей: 1–2 заказа/мес
- 10% «китов»: 10+ заказов/мес
Уход 1% китов может двинуть среднюю частоту на 20%. Обязательно смотрите:
- Медиана frequency
- P90, P95
- Сегментация по активности
На собесе: «Среднее frequency чувствительно к китам. Обязательно смотрю медиану и распределение. Иногда падение среднего — это просто уход одной крупной когорты».
Шаг 7. План действий
Краткосрочно:
- Проверить коммуникации (push, email)
- Вернуть программу лояльности
- Акции на повторные покупки
Среднесрочно:
- Сегментированные email-кампании под frequency-сегменты
- Персонализация каталога
- Subscribe & Save для регулярных покупок
Долгосрочно:
- Подписочные модели (ежемесячная доставка)
- Лояльность с ростом выгоды с каждой покупкой
- Работа с retention топ-сегмента
Что важно сказать на собесе
«Frequency — композитная behavioral-метрика. Упасть может из-за реальной смены поведения или из-за mix-effect в аудитории. Моя задача — разделить эти сценарии и найти узкое место».
Частые ошибки кандидатов
- Смотреть только среднее, игнорировать медиану
- Предлагать скидки без анализа сегментов
- Путать frequency и retention
- Забыть про mix effect при росте новых «разовых» покупателей
Связанные кейсы
Читайте также
FAQ
Что такое frequency в unit-экономике?
Среднее число покупок на активного клиента за период. Влияет на LTV: LTV ≈ AOV × frequency × lifetime.
Средняя frequency или медиана?
Обе. Среднее чувствительно к китам, медиана показывает типичного пользователя.
Как поднять frequency?
Программа лояльности, персонализация, подписка, email-коммуникации. Но быстрых побед мало.
Frequency падает, но total orders растут — хорошо или плохо?
Зависит. Если новых юзеров привлекли дёшево и они дают хоть один заказ — хорошо. Если старые перестали покупать часто — плохо.
Больше кейсов — в тренажёре с 1500+ вопросами.