明确的测试可确保获得有意义的结果足够的样本量：您的测试样本量需要足够大才能达到统计显著性。较小的样本量可能需要更长的测试周期，或者接受结果的确定性较低。许多 A/B 测试工具会指示测试何时达到显著性。
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准确的结果取决于合理的统计方法
3.记录、实施并持续迭代
激烈的数字世界中，人们的注意力 决策者电子邮件列表 转瞬即逝
测试时长运行测试足够长
的时间，以考虑收件人行为的每日波动（例如，最短 24-48 小时，对于较小的列表则需要更长时间）。
- 统计显著性：不要仅仅凭借微小的差距就选出获胜者。使用统计显著性计算器（通常内置于 ESP 中）来确保性能差异并非由随机因素造成。力争达到 90-95% 的显著性。
- 一致的测试环境：避免在重大节假日或可能影响结果的异常事件期间运行测试
- 记录一切：记录你所有的测试、假设、变量、结果以及 避免数字营销服务中的这些错误 你学到的知识。这将构建一个宝贵的知识库。
- 实施获胜者：一旦获胜者具有统计意义，就将其作为新的标准实施。
- 不要停止测试： A/B 测试是一个持续的过程。一旦你找到一个元素的最佳变体，就继续进行下一个。今天的最佳解决方案未必是明天的最佳方案。
- 特定细分市场测试：考虑在特定细分市场内运行 A/B 测试，因为对一部分受众有效的方法可能对另一部分受众无效。
根据测试结果不断迭代推动长期优化。
总而言之，对于任何认真优化电子邮件效 果的营销人员来说， A/B 测试电子邮件营销活动都是一项不可或缺的实践。通过系统地测试各个元素，采用数 无数据 据驱动的决策，并不断迭代成功的方案，企业可以更深入地了解受众的偏好，显著提高打开率、点击率和转化率，最终最大化电子邮件营销工作的投资回报率。这是一种应用于您收件箱的科学方法，将每一次发送都转化为学习机会，并为持续、可衡量的增长铺平道路。
电子邮件文案：精心撰写具有说服力的信息，推动行动
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