预测您的电子邮件数据库将做些什么来改善您在过去几年数据科学技术中的点击rateThe增长，这引起了对使用分析技术优化电子邮件活动的兴趣。无论公司是希望比较两个电子邮件模板的性能、比较多个电子邮件模板的性能，还是希望看到电子邮件的几个特征与单个指标之间的关联，预测分析技术都允许他们获得所需的答案。重要的是要对统计意义有基本的了解，以及你的测试可能需要的列表大小。基本上，样本量越大，结果就越具有统计学意义（有意义）。但是，您期望测试具有的影响越大，您认为测试结果具有“统计学显著性”所需的样本越小。例如，我们希望将电子邮件主题行从“Acme march Newsletter”更改为“您的75%折扣Acme Today Only”具有良好的影响，同时将其更改为“Acme march News”，我们希望影响更小。因此，第一个测试需要比第二个测试更小的样本大小才能“具有统计学意义”。下载专家成员资源-高级生命周期电子邮件营销GuideA面向大量企业的最佳实践简报，以便将其电子邮件营销提升到更高的水平。本指南旨在帮助那些在电子邮件营销中已经相当成熟的大型组织或企业整合不同的沟通渠道，从而增加在线收入。访问高级生命周期电子邮件营销guideThere是许多在线工具和计算器，最好的时事通讯和A/B测试都具有内置功能来评估您的测试是否具有统计学显著性，然后再决定点击发送。现在……1：入门：A/B TestingTo开始，我们将探索预测分析的最基本示例：A/B测试。这只是将一个版本的电子邮件模板显示给一组用户，将另一个版本的电子邮件模板显示给另一组用户，然后比较这两个模板的性能。执行
