Разбор кейса интервью: Падение выручки в мобильном приложении

Делюсь кейсами с собесов, и как на них отвечали бы продакты разных грейдов. Первый - классика:

Вы — продакт первого опыта мобильного приложения с платными услугами. Последние 3 месяца выручка плавно снижается (–30%), явных изменений в продукте не было.
Назовите гипотезы, почему это могло произойти. Чем глубже и детальнее — тем лучше.

Junior Product Manager
— Упала конверсия в платеж – возможно, есть баг в процессе оплаты.
— Конкуренты – появился кто-то с более выгодным предложением.
— Сезонность – возможно, это временное падение из-за времени года.
— Средний чек снизился – возможно, пользователи стали покупать меньше из-за роста цен.
— Меньше трафика – реклама или другие каналы привлечения стали работать хуже.

Middle Product Manager
— (Все гипотезы джуна) +
— Проблема в UX оплаты – пользователи не понимают, как оплатить, или процесс стал сложнее.
— Проблема с трекингом — проверить, не сломался ли сбор данных после обновления.
— Внешние события – санкции, ограничения в стране, проблемы с устройствами/ОС.
— Технические ограничения – например, старые версии iOS не могут оплатить.
— Изменение качества трафика – маркетинг привлекает нецелевых пользователей.
— Снижение удержания – пользователи перестали возвращаться из-за скучного контента.

Senior Product Manager
— (Гипотезы джуна и миддла) +
— Сбой автосписаний – платежный шлюз не списывает деньги, но пользователи не видят ошибку.
— Фрод или блокировки – участились мошеннические платежи, и системы стали агрессивнее блокировать легальные транзакции.
— Экономика продукта – LTV упал, а CAC вырос → маркетинг стал убыточным, нужно выполнить когортный анализ.
— Скрытый A/B-тест – кто-то запустил эксперимент, который случайно повлиял на выручку.
— Репутационные риски – негативные отзывы снизили доверие.

Уровень продакта определяется не количеством гипотез, а шириной взгляда: Технические риски (платежи, баги) → Тактика (маркетинг, UX) → Стратегия (модель, рынок).

А какие гипотезы первыми пришли вам в голову?

Разбор классического кейса интервью: оптимизация работы лифтов в небоскребе

В небоскребе со стандартной системой лифтов пользователи жалуются на долгое время ожидания. Лифты работают по классическому алгоритму (FIFO или "ближайший свободный"), что приводит к избыточным остановкам и задержкам в часы пик. Спроектируй новую систему управления лифтами.

Вариант решения:

1. Понимание пользователей и их проблем
- Кто пользователи? Офисные сотрудники, посетители, курьеры, уборщики.
- Когда боль? Утро (все едут наверх), обед (много поездок вниз/вверх), вечер (все едут вниз).
- Какие боли? Долгое ожидание, переполненные лифты, лишние остановки.

2. Метрики успеха
- Среднее время ожидания лифта
- Среднее время в пути
- Количество перевезенных людей за час
- Удовлетворенность пользователей (NPS)

3. Анализ текущей системы
Стандартные алгоритмы имеют недостатки:
- Лифт может ехать полупустым, останавливаясь на каждом этаже.
- Нет приоритезации по направлению (вверх/вниз).
- Нет адаптации под нагрузку (например, утро vs. день).

4. Генерация идей

Вариант 1: Алгоритм "Группировки по направлению"
Лифты делятся на "верхние" и "нижние" в часы пик.
- Утром лифты сначала собирают людей внизу и везут их на выбранные верхние этажи без остановок (экспресс-режим).
- В обед — смешанный режим.
- Вечером — обратная логика (собирают сверху вниз).

Плюсы:
+ Меньше остановок, быстрее перемещение.
+ Лучшая пропускная способность в пик.

Минусы:
- Нужна адаптивная логика (как определить часы пик?).
- Если человек ошибся с выбором направления — долгое ожидание.

Вариант 2: Динамическое назначение лифтов (как в метро)
Датчики на этажах считают очередь. Алгоритм назначает ближайший лифт, но с учетом загруженности.
Можно ввести "умные очереди" — если на этаже >10 человек, отправляется отдельный лифт.

Плюсы:
+ Гибкость, адаптация под нагрузку.
+ Можно комбинировать с приоритетами (например, курьеры едут в общих, уборщики — в отдельных).

Минусы:
- Сложная реализация (нужны датчики и ML?).
- Риск "голодания" удаленных этажей.

4. Оценка решений
Критерии выбора:
- Реализуемость (ресурсы на внедрение и поддержку).
- Влияние на метрики.
- Минимизация рисков (например, не ухудшить опыт для части пользователей).

Выбор: Стартуем с группировки по направлению. Почему?
- Быстрое внедрение → быстрый результат.
- Не требует сложных технологий → дешевле поддерживать.
- Уже это даст +30% к скорости перевозок.
- Если не хватит — позже добавим динамические фичи.

Как проверить успешность?
👉 A/B-тест:
>> Разделяем лифты (50% работают по новому алгоритму, 50% - по старому)
>> Замеряем метрики (7-14 дней):
- Среднее время ожидания
- Загруженность
- Отзывы
>> Оценка результатов:
- Сравнить ключевые показатели
- Оценить статистическую достоверность
- Учесть мнение пользователей
- Принятие решение на основе результатов теста и отзывов пользователей

Кейс простой, но его довольно часто дают на собесах - важно структурированно показать ход мыслей: боли → простое решение → проверка

Мифы о карьерном росте, в которые продолжают верить даже умные и амбициозные

Убеждения, которые чаще всего мешают расти

1. «Сейчас ещё подтяну хард-скиллы и пойдет карьерный рост»
Проблема в том, что люди путают рост компетенций и карьерный рост. Если бы всё решали знания, топ-менеджерами становились бы самые умные. А на практике — самые смелые, видимые и стратегически мыслящие.

2. «Моя работа говорит за меня»
Говорит. Но шёпотом.
Хорошая работа — это необходимый минимум. Но по-настоящему замечают тех, кто умеет сформулировать, какой вклад он внёс, и объяснить, почему это важно.

3. «Лучше не конфликтовать. Так безопаснее»
На первый взгляд, это похоже на зрелость. Но часто это просто страх: показаться неудобным, ошибиться, испортить отношения.
Говорить «нет», отстаивать решения, уметь не соглашаться конструктивно — это навык, который делает вас видимым, зрелым и уважаемым. Даже если в моменте это страшно.

4. «Я отлично делаю работу в своей зоне ответственности — меня должны повысить»
Нет. Вам за это платят.
А продвижение начинается тогда, когда вы находите, что ещё можно улучшить, где помочь команде или бизнесу, где вырасти самим. Никто не даст вам новый уровень, если вы не начали в него играть заранее.

5. «Где-то есть идеальная работа, а не вот это»
Даже в классных местах бывают токсичные коллеги, завалы, глупые решения.
Карьерный рост — это в том числе рост способности справляться со сложностями.

6. «Хорошего специалиста везде найдут»
Если вы не на виду, вас не найдут.
Профессионалы, которые реально растут — умеют себя упаковать: профиль, резюме, выступления, экспертность, круг общения.
Карьера — это не только работа. Это ещё и система сигналов рынку о том, кто вы.

Инструменты для анализа и улучшения профиля LinkedIn

Если вы пропустили:
Как мой профиль попал в топ-1% — и что это дало
Что такое SSI Linkedin и как его поднять?

Ранее делилась, как пройти ATS-отбор и какие сервисы помогают адаптировать резюме под вакансию. Теперь — подборка инструментов для LinkedIn:

>> Resume Worded – LinkedIn Review — бесплатный анализ
- AI сканирует ваш профиль и выставляет оценку по нескольким критериям.
- Дает рекомендации по улучшению заголовка, саммари, навыков и достижений.
- Отмечает недостающие элементы и слабые места.

>> Jobscan — условно бесплатно
- Основной функционал по LinkedIn доступен по подписке, но можно пройти демо-скан.
- Даёт продвинутый анализ оптимизации профиля под ATS и LinkedIn search.
- Особенно полезен для международных карьерных переходов.

Еще несколько бесплатных инструментов которые помогут улучшить отдельные блоки профиля:
Teal HQ
SkillSyncer

Видео анализа моего профиля под 3 условно интересных вакансии:

На днях исполнилось ровно 10 лет с моего первого рабочего дня в IT

Сначала подумала, что это сомнительное достижение, но после рефлексии поняла — это отличный повод подвести итоги.

Студенткой третьего курса вмк я вышла на работу на позицию аналитика — без чёткого понимания, в чем отличие от разработчика, без карьерного плана, просто с желанием как можно раньше влиться в эту айти 😸

За 10 лет поменялись роли, проекты, компании. Появилось осознание профессии, чувство опоры на себя и возможность выбирать. Главное — появилось системное отношение к карьере.

Вот ключевые выводы, к которым я пришла (aka советы молодым):

1. Цели важны. Без них просто «работаешь». Карьеру строят осознанно — без понимания направления решения принимаются хаотично, и результат часто разочаровывает.

2. Просто хорошо делать работу — не стратегия. Растут те, кто берёт ответственность, видит картину шире своей зоны, предлагает решения и умеет выстраивать коммуникации.

3. Карьера — часть жизни, а не её синоним. Важно, чтобы работа давала энергию и возможности, но не поглощала всё остальное, иначе выгорание неизбежно.

4. Без постоянного обучения остаться в профессии невозможно. Индустрия быстро меняется, поэтому учиться — не «плюс», а базовая обязанность.

5. Устойчивость важнее скорости. На длинной дистанции выигрывают не те, кто стартует резко, а те, кто стабильно двигается и не сдаются.

6. Личный бренд и side-проекты — конкурентное преимущество. Результаты вне основной работы делают заметнее и интереснее для рынка.

7. Нетворк — актив, который работает на тебя. Связи не гарантируют результат, но повышают шансы.

8. Собеседования — отдельный навык. Даже без планов менять работу практика нужна, чтобы быть в курсе рынка.

9. Работа — это рабочие отношения. Не стоит держаться за «душевную атмосферу», если есть возможности для роста в другом месте.

И личный вывод: недооценка себя в итоге ограничивает рост сильнее, чем внешние барьеры.

Разбор кейса интервью: как работать с противоречивыми данными?
Еще один кейс с реального собеса и то как меняется подход к решению с появлением AI-инструментов

Кейс: вы запустили фичу, к тебе пришел аналитик, который провёл качественное исследование и сообщил что 3 респондента из 5 не могут найти точку входа , пришёл другой аналитик и сообщил что конверсия выросла на 1%.
Что будешь делать?

Решение:
1. Проверить статистическую значимость роста конверсии
Перед тем как искать причины, нужно убедиться, что рост действительно есть — а не просто случайная флуктуация. Нужно рассчитать доверительный интервал и p-value.

2. Проверить репрезентативность качественного исследования
5 человек — маленькая выборка. Нужно понять, кто эти респонденты и как они соотносятся с вашей аудиторией. При возможности — добавить ещё интервью для подтверждения.

3. Проанализировать, где и почему выросла конверсия
Построить воронку и сегментировать трафик «открыл → нашёл вход → продолжил».
→ Посмотреть, где именно падает конверсия.
→ Разделить пользователей на новых и старых пользователей — проверить, где проблема ярче выражена.

4. Сформулировать гипотезу и проверить её
→Быстрые тесты (A/B, кликовые).
→Анализ сессий и отзывов.
→Запуск новых интервью или опросов.

5. Принять решение на основе всех данных
→ Оценить эффект и доверительный интервал.
→ Если гипотеза сработала — внедрить. Если нет — вернуться к исследованиям.

Как AI-инструменты могут помочь:
>> Быстрый анализ интервью, support-чатов, отзывов, выявление паттернов — с помощью ChatGPT или Notion AI.
>> Автоматический анализ поведения пользователей и выделение подозрительных сессий — через Hotjar с AI.
>> Быстрая сегментация и поиск аномалий в метриках — с помощью Amplitude или Mixpanel с AI-инсайтами.
>> Генерация UX-решений — используя AI-плагины в Figma.

Больше решений кейсов - тут

Решение кейсов интервью на ML дизайн для продакта

Что проверяют?
• Продуктовый фреймворк мышления: вы начинаете с бизнес-проблемы, а не с модели.
• Системность: знаете, как проектировать ML-систему от постановки задачи до мониторинга.
• Аргументация: можете объяснить, почему выбрали определённый подход и какие trade-offs он влечёт.
• Понимание данных: знаете, какие данные нужны, где их взять и как подготовить.
• Знание типовых ML-проблем: умеете работать с дисбалансом классов, cold start, дрейфами и др.
• Интеграция в продукт: понимаете, как модель будет встраиваться в реальные процессы.

Структура ответа
1. Уточнение задачи
Начинаем с цели. Какую бизнес-метрику растим? CTR/Retention/ LTV
Функциональные требования. Что должна делать система? Предсказывать/Ранжировать/Генерировать
Ограничения. Latency/RPS/объем исторических данных/бюджет на серверы

2. Постановка ML-задачи
Тип задачи. Классификация/регрессия/кластеризация/рекомендации
Таргет. Что именно мы предсказываем: Клик/Конверсию/Вероятность оттока
Фичи. какие признаки есть сейчас и что можно добавить? (История действий, контекст, контентные признаки)

3. Работа с данными
Источники данных. Логи, базы, API, разметка, разделение на выборки
Типовые проблемы:
• Дисбаланс классов
• Cold start — новые пользователи/товары
• Пропуски, выбросы, шум
Важно продумать, как система работает на старте, когда данных мало.
Процесс преобразования данных. Что на входе → как преобразуем → что на выходе

4. Обучение модели
Бейзлайн. простая модель (логистическая регрессия, дерево решений, LightGBM), чтобы быстро проверить гипотезу.
Feature engineering. Как кодируете категориальные фичи/ Нормализуете численные
Улучшения. Ансамбли/Более сложные фичи/Персонализированные модели
Борьба с дисбалансом. Oversampling, undersampling, weighted loss.

5. Инференс и деплой
Онлайн vs офлайн. Мгновенный отклик/ночной пересчёт
Инфраструктура. FastAPI, Docker, Airflow, CI/CD
Мониторинг. Latency/Ошибки инференса/ Дрейф данных и концепции/ Деградация метрик

6. Оценка качества
Офлайн-метрики. Для классификации — Precision, Recall, ROC AUC. Для рекомендаций — NDCG, MAP@K.
Онлайн-метрики. A/B-тесты: выбор метрик, t-тест, доверительные интервалы.

Порция вопросов с собесов продактов: метрики
спрашивает один небезызвестный банк

1. Отличие среднего и медианы?
>> Среднее — сумма всех значений, делённая на их количество.
>> Медиана — значение, которое делит выборку пополам: 50% значений меньше него, 50% — больше.
Когда что использовать?
>> Среднее — для данных без аномалий (равномерное распределение).
>> Медиана — если есть выбросы (крайние значения), чтобы оценить «типичное» поведение.
Пример: Чеки 10 пользователей: [1000₽, 1200₽, 1100₽, 1000₽, 950₽, 1050₽, 900₽, 800₽, 1300₽, 100 000₽].
Средний чек = ~11 730₽ (дезориентирует из-за выброса).
Медианный чек = 1025₽ (отражает реальное положение дел).

2. Как посчитать ретеншн второго дня?
Показывает, какая доля новых пользователей вернулась на следующий день после первого визита.
Формула:
(Число пользователей, вернувшихся на 2-й день) / (Число новых пользователей в день X) × 100%.
Пример: 100 регистраций 1 сентября, 25 вернулись 2 сентября → D2 Retention = 25%.

3. Как считать ретеншн второго дня за месяц?
Правильный подход (когортный анализ):
1. Берём всех пользователей, зарегистрировавшихся за месяц.
2. Для каждого считаем, вернулся ли он на свой второй день.
3. Считаем общий процент: (Вернувшиеся / Все новые) × 100%.
Альтернатива (редко используется):
Усреднить дневные значения D2 ретеншна за все дни месяца.
Первый метод точнее, так как оценивает удержание именно месячной когорты новичков.