Как проводить расследования по цифрам. Практика

Я работаю в «Факторе продаж», занимаюсь в том числе имейл-рассылками. Рассылки должны приносить квалифицированных лидов в отдел продаж.

Факт такой ↓

Август: 10 квалов из емейла
Сентябрь: 5
Октябрь: 12
Ноябрь: 1
Декабрь: 4
Январь: 5

Видно, что в августе и октябре было много квалов, с ноября стало мало квалов. Надо провести расследование и выяснить, почему так.

1. Может быть, мы стали слать какие-то не такие рассылки? Берем самые успешные по квалам рассылки из лучших времен, отправляем заново. Результат: говно, не сработало.

2. Может быть, как-то по-другому стали набирать базу емейлов? Меньше людей или новые способы? Проверяем приход подписчиков. Результат: всё то же самое, ничего не поменялось, даже стал немного больше приход подписчиков.

3. Потом я увидел, что все 10 квалов в августе были с одной рассылки. В этой рассылке мы предложили скачать шаблон отчета и потом ОП прозванивал скачавших. 10 квалов было с этой механики. Для сравнения: у меня со всего контент-маркетинга за 11 дней февраля шесть.

4. Спрашиваю у руководителя отдела продаж: а ничего не менялось с точки зрения критериев квалификации? Может, раньше квалами делали кого попало, а сейчас стало строго. Ответ: нет, не поменялось.

5. И вот таким образом мы приходим к логичному итогу расследования. Почему в августе было так много квалов?

Ответ: а хуй его знает.

Просто вот так получилось. Аномалия какая-то. Можно дальше на нее не ориентироваться и жить своей жизнью.

Спасибо, что прочитали! Ставьте 💩, если любите цифры, но они порой вредничают и не дают ответов