Update README.md

README.md

@@ -1,2 +1,35 @@
 # product_analytics_DA_karpov_courses
 Works completed within the Product Analytics module of the Data Analyst course on the Karpov Courses platform
+
+Задания:
+1) **Экономика продукта.** Вы устроились аналитиком в интернет-магазин одежды. Продакт-менеджер хочет добиться роста в прибыли на 25% и попросил вас помочь ему со сценариями.
+
+Данные за прошлый месяц:
+
+- Выручка – 5,1 млн. рублей
+- Себестоимость товаров – 2,8 млн. рублей
+- Расходы на рекламу – 1,5 млн рублей (не входят в себестоимость товаров, нужно учитывать отдельно)
+- Заказы – 7 060
+- Покупатели – 6 441
+- Посетители – 690 000
+
+Посчитайте плечи метрик для того, чтобы определить, что поможет продакт-менеджеру добиться цели.
+
+Решение: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1p8rorWoQCcejSTcpNTRqotqJ-YqKP1Iu/edit?usp=sharing&ouid=102784155265420610158&rtpof=true&sd=true
+
+Оценка: 5/5. Хорошо!
+
+2) **Приоритизация.** Интернет-магазин, в котором вы работаете – https://www.34play.me/ 
+
+Вам известно, что воронка в прошлом месяце была следующей:
+
+- Посетили сайт – 690 000
+- Перешли в корзину – 53 130
+- Оплатили – 6 441
+
+Сгенерируйте не меньше 7-ми гипотез, которые позволят команде вырастить ключевые метрики и приблизиться к цели  (увеличить прибыль на 25%). Проскорьте гипотезы по методу ICE (где impact = прирост прибыли) и отсортируйте их в порядке убывания  приоритетности. В оценке прибыли опирайтесь на модель юнит-экономики, которую вы построили в задании № 1. Точность оценок C и E не столь важна (важно направление и сравнение относительно гипотез в вашем бэклоге).  
+
+Решение: https://docs.google.com/spreadsheets/d/13lZIFKjseL6s5Rn2MILcTuq7TeqUaCPk/edit?usp=sharing&ouid=102784155265420610158&rtpof=true&sd=true
+
+Оценка: 3/3. Отлично!
+