*(единственное в конкурсе, загрузите его решение целиком одним файлом)
Сбермаркет - сервис доставки продуктов на дом пользователю.
Вы пошли на конференцию по маркетинговой аналитике и познакомились там с продакт-менеджером Сбермаркета, отвечающим за направление привлечения пользователей.
Его боль - поиск хорошего аналитика. Слово за слово, и вы выяснили, что на самом деле проблема достаточно конкретна. Продакт-менеджер проводил эксперимент с лэндингом, вместе с аналитиком, который должен был его обсчитать. Все шло хорошо, эксперимент был запущен и аналитик начал его обсчитывать. Но ознакомившись с данными сказал, что устал, выгорел и ему нужен длительный ретрит. Что он и сделал, уехав в Тибет, без связи и интернета.
Замену изнутри пообещали только через месяц - у всех свои планы и плотный график. Поэтому продакт упросил вас проанализировать этот эксперимент со стороны и посулил отличный гонорар.
Ипотека сама себя не выплатит, поэтому вы согласились.
В качестве материалов, он кинул вам исходные данные с описанием дизайна эксперимента и выгрузки результатов.
<aside> 💡 Ознакомьтесь с исходными данными. После них приведено задание, которое необходимо сделать.
Результатом вашей работы является итоговый PDF файл, содержащий ответы на поставленные вопросы.
</aside>
<aside> 🆎
Проблема
На текущем варианте лендинга пользователь сначала выбирает ритейлера, переходит в каталог, ищет нужные ему товары и только потом может узнать, что по его адресу выбранного магазина может не оказаться. Хотим проверить гипотезу, что выбор адреса до этапа выбора магазина поможет избежать “кривых” сценариев без повышения отказов с самого лендинга.
Описание групп
1 - контрольная (без каких-либо изменений) 2 - тестовая, сначала пользователь указывает адрес, затем выбирает магазин.
Метрики
Основные метрики, на основе которых будем принимать решение:
</aside>
Схема эксперимента и отправляемых событий ⬇️
Вы можете скачать данные в CSV формате архивом ниже или же подключиться к SQL серверу, который мы подняли (но у него могут быть проблемы с нагрузкой в первый и последний дни от большого количества участников, в этом случае подожди или используй архив с CSV файлами).