试进行分类的有效方法 在您已经知道

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测试结果后对结果进行分类也是有风险的；这可能会导致您将假设拟合到测试结果，而不是让测试结果证明或反驳您的假设。 边界 统计是你的朋友（即数学很重要） 最后一个要注意的边界是统计数据。通过某种统计工具运行所有结果数据，以确保您在测试段之间看到的变化不仅仅是随机背景噪音。决定统计显着性的因素有很多，例如总体样本量、总体 行动 率、行动率之间的差异以及您对结果的信心程度（例如，通常更容易测量 和 之间的差异比测量 和 之间的差异要大）。 对于这个测试，我已经多次提到使用了两个控制电子邮件。这两封邮件的收件人人数大致相同（ 人并且具有。

相同的主题行和相同的正文两个细分市场的总体打开率相似但不完全相同，分别为 和 。为了确保总体结 哥斯达黎加 WhatsApp 号码列表 果有效并且在创建（应该是随机的）片段时没有无意的选择偏差，必须确保这两个控制片段之间的变化只是随机噪声。 在下图中，您可以看到两个测试单元之间打开率的这些细微变化在统计上并不显着；一个非常重要的信号，表明测试的总数据集也是有效的。 如果您没有自己的统计数据或分析资源来帮助您完成这最后一步，可以使用许多很棒的在线工具和工作表来帮助您入门，包括我在这里使用的工具和工作表，来自 现在是比赛结果！ 方法论 首先让我们回顾一下实际。



测试的内容 个主题行 测试单元格 每个主题行都收到不同的电子邮件主题行 个接收相同电子邮件主题行的主题行 控制单元格 将近 封电子邮件发送到每个测试和控制单元 总共发送了 封电子邮件 电子邮件正文副本在每个测试单元格中有一个句子不同；否则是相同的 记录的指标包括 已发送电子邮件 电子邮件打开 电子邮件点击 然后使用这三个指标来计算 打开率（打开 交付） 点击率（点击 投放） 点击打开率（点击 打开） 测试中使用的实际主题行，以及所有相应的指标 被用作两个控制单元格的主题。