Вопросы по теме «Монетизация и юнит-экономика»

LTV, CAC, ARPU, payback period, маржинальность — метрики юнит-экономики определяют, жизнеспособен ли бизнес. На собеседовании просят посчитать LTV по когортам, оценить окупаемость канала привлечения или смоделировать влияние изменения цены. Аналитик, понимающий экономику продукта, ценится особенно высоко.

Всего в этом разделе 20 вопросов. Каждый — с правильным ответом и кратким разбором теории. Разбито на 4 части по 5 вопросов.

A/B-тесты в продуктовой аналитикеОсновы продуктовой аналитикиВоронки, когорты и retentionРост, активация и онбордингИнструментация и качество данныхNorth Star, KPI и иерархия метрикПриоритизация и RICEПостановка задачи и PRDСегментация и позиционированиеСторителлинг и alignmentИсследование пользователей и JTBD

Вопросы 15 из 20

1Вы хотите протестировать два уровня `pricing`, но цену A показываете только пользователям из платного трафика, а цену B — только органике. В чём главный риск такого теста?
AРиск только в том, что цены различаются, а не в методологии
BТакой тест всегда корректен, потому что `pricing` сравнивается честно
CНет рандомизации: вы сравниваете разные аудитории, и результат будет искажён `selection bias`
DНельзя тестировать `pricing` в онлайне, это запрещено
Ответ: Без рандомизации вы смешиваете эффект `pricing` с различиями аудиторий и получаете `selection bias`.

Платный трафик и органика часто сильно отличаются по мотивации и платежеспособности, поэтому конверсии и средний чек будут различаться даже при одинаковой цене. В таком дизайне вы не сможете отделить эффект `pricing` от эффекта источника. Правильнее рандомизировать цену внутри одной и той же аудитории или хотя бы внутри каждого канала отдельно. Иначе вы рискуете принять решение на основе смещённых метрик.

2После изменения `pricing` конверсия в оплату (`conversion to paid`) упала, но `ARPU` вырос. Какое объяснение наиболее вероятно?
AЦена или микс тарифов выросли так, что рост денег на платящего перекрыл падение конверсии
BЭто невозможно: если конверсия падает, `ARPU` всегда падает
CЭто автоматически означает, что `LTV` вырос
DЭто означает, что `paywall` стал показываться чаще
Ответ: `ARPU` зависит и от `conversion to paid`, и от среднего дохода с платящего пользователя, поэтому они могут двигаться в разные стороны.

Если вы подняли цену или увеличили долю дорогих планов, выручка на платящего могла вырасти сильнее, чем упала конверсия. Тогда итоговый `ARPU` по всей базе увеличится, даже если платить стали реже. Это типичный компромисс в `pricing`: меньше платящих, но больше денег с каждого. Чтобы не ошибиться, полезно смотреть одновременно `conversion to paid`, `ARPPU` и `ARPU`.

3Как корректнее считать месячный `ARPU` в модели freemium, где платит только часть аудитории?
AМесячная выручка / число платящих пользователей за месяц
BМесячная выручка / число активных пользователей за месяц (включая бесплатных)
CМесячная выручка / число новых регистраций за месяц
DМесячная выручка / число сессий за месяц
Ответ: `ARPU` — это выручка на пользователя, поэтому знаменатель должен быть все пользователи выбранной базы, а не только платящие.

Если делить выручку только на платящих, вы получите не `ARPU`, а метрику уровня `ARPPU`. `ARPU` полезен, когда вы хотите видеть итоговую монетизацию всей базы пользователей и сравнивать изменения `pricing` или `paywall` на уровне продукта. Важно также фиксировать период: месячный `ARPU` нельзя напрямую сравнивать с дневным без приведения к одному горизонту. Для честного сравнения базу пользователей тоже нужно определять одинаково (например, активные за месяц).

4Вы тестируете новый `paywall` и хотите измерить `conversion to paid` именно из просмотра `paywall`. Что должно быть в знаменателе?
AВсе визиты в приложение за период
BВсе платящие пользователи за период
C`unique` пользователи, которые увидели `paywall` (были экспонированы)
DВсе пользователи в базе (включая давно неактивных)
Ответ: Для конверсии из `paywall` знаменатель — это аудитория, которая дошла до `paywall` и получила шанс конвертироваться.

Конверсия должна соответствовать шагу воронки, который вы измеряете: `paywall_view -> purchase`. Если взять всех пользователей или все визиты, вы смешаете эффект `paywall` с тем, как часто люди вообще до него доходят. Это затруднит интерпретацию: улучшился экран или просто изменился трафик. Для продуктовых решений обычно полезно смотреть и `paywall`-конверсию, и общий `conversion to paid`, но не путать их знаменатели.

5Как лучше всего интерпретировать `LTV` в продукте с подпиской?
AСредний доход за день на пользователя
BДоля пользователей, которые когда-либо платили
CСредний чек первой покупки
DОжидаемый суммарный доход (или маржа) от пользователя за весь период его жизни в продукте
Ответ: `LTV` — это про суммарную ценность пользователя во времени, а не про конверсию или разовый платеж.

`LTV` отражает, сколько денег пользователь принесёт за время, пока он остаётся клиентом. В подписке на `LTV` обычно влияют и уровень платежей (через `ARPU`), и удержание (через `churn`/`retention`). Это помогает оценивать окупаемость привлечения и смысл инвестиций в продукт. Важно заранее договориться, считается ли `LTV` по выручке или по марже, иначе сравнения будут некорректными.

1234

Хотите тренировать интерактивно?

В приложении — таймер, прогресс, стрики и 1700+ вопросов по всем темам.

Тренировать в Telegram

Другие темы: Продуктовая аналитика

A/B-тесты в продуктовой аналитикеОсновы продуктовой аналитикиВоронки, когорты и retentionРост, активация и онбордингИнструментация и качество данныхNorth Star, KPI и иерархия метрикПриоритизация и RICEПостановка задачи и PRDСегментация и позиционированиеСторителлинг и alignmentИсследование пользователей и JTBD