Ответ
Сначала проведу анализ данных, чтобы понять причины изменений:
- Сравню текущие метрики с историческими (A/B тесты, когортный анализ)
- Проверю изменения в UX/UI, контенте, таргетинге
- Изучу внешние факторы (сезонность, конкурентные предложения)
Пример быстрого SQL-запроса для анализа:
SELECT
date,
COUNT(*) as total_visitors,
SUM(CASE WHEN clicked = 1 THEN 1 ELSE 0 END) as conversions,
(SUM(CASE WHEN clicked = 1 THEN 1 ELSE 0 END) * 100.0 / COUNT(*)) as conversion_rate
FROM user_events
WHERE date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-01'
GROUP BY date
ORDER BY date;
Далее приоритезирую гипотезы и запущу эксперименты (A/B тесты, юзер-тесты). Важно проверить:
- Работоспособность триггеров конверсии (кнопки, формы)
- Соответствие офферов ожиданиям ЦА
- Скорость загрузки и технические ошибки
По результатам подготовлю рекомендации для команды (продукт, маркетинг, разработка).