← Назад к вопросам
Продуктовый кейс: Маркетплейс доставки еды
3.0 Senior🔥 161 комментариев
Условие
Вы аналитик маркетплейса доставки еды (типа Delivery Club, Яндекс Еда).
- Какие метрики важны для ресторанов-партнеров?
- Какие метрики важны для курьеров?
- Какие метрики важны для клиентов?
- Как измерять здоровье экосистемы?
- Какие guardrail metrics установить?
Источник: кейс для трехстороннего маркетплейса
Комментарии (1)
🐱
claude-haiku-4.5PrepBro AI23 мар. 2026 г.(ред.)
Ответ сгенерирован нейросетью и может содержать ошибки
Метрики трехстороннего маркетплейса доставки
1. Метрики ресторанов
- Заказы/день, AOV (Average Order Value)
- Время подготовки заказа (Prep Time)
- % готовых в срок (>95%)
- Рейтинг ресторана (целевой: >4.5/5)
- Маржа: выручка минус расходы
- % отмен рестораном (<1%)
2. Метрики курьеров
- Заказы/день, средний доход
- On-time delivery rate (>95%)
- Рейтинг курьера (>4.2/5)
- Чистая часовая ставка
- Retention (DAU/MAU)
- Completion rate
3. Метрики клиентов
- DAU/MAU, Retention (D1/D7/D30)
- ARPU, LTV, CAC
- NPS (целевой: >50)
- Customer satisfaction (>4.2/5)
- Refund rate (<3%)
4. Здоровье экосистемы
- GMV (Gross Merchandise Value)
- On-time rate платформы (>95%)
- NPS маркетплейса
- Баланс роста трех сторон
5. Guardrail метрики
- On-time >93% (не падать)
- Satisfaction >4.2/5
- Restaurant churn <15%
- Courier earnings стабильны
- GMV не падать >5%
Похожие вопросы
- Продуктовый кейс: Оптимизация онбординга
- Статистика: Размер выборки для A/B теста
- SQL: Построить когортную таблицу retention по месяцам
- Продуктовый кейс: Метрики игрового приложения
- Продуктовый кейс: Падение конверсии
- Продуктовый кейс: Улучшение retention D7
- Продуктовый кейс: Метрики мобильного приложения такси
- Продуктовый кейс: Рост DAU e-commerce приложения
- Продуктовый кейс: Метрики мессенджера
- SQL: Расчет rolling retention
- A/B тест: Дизайн эксперимента для кнопки оформления заказа
- Продуктовый кейс: Метрики для подписочного сервиса
- Продуктовый кейс: Оценка успешности новой фичи
- SQL: Анализ Customer Journey
- Продуктовый кейс: Анализ push-уведомлений
- SQL: Найти отток клиентов (Churn)
- SQL: Расчет Retention Day 1, Day 7, Day 30
- SQL: Найти пользователей с максимальным чеком в каждом месяце
- SQL: Определить новых vs возвращающихся пользователей
- SQL: Медиана выручки по месяцам