在下图中您可以看到两个

在知道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根据测试结果拟合假设而不是让测试结果证明或反驳您的假设。边界统计数据是你的朋友即数学很重要最后一个需要注意的界限是统计数据。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。有很多因素可以确定统计显着性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而不是测量和之间的差异。

对于此测试我多次提到使

用了两个控制电子邮件。这些邮件的受众 斯里兰卡电报号码 数量大致相同人并且具有相同的主题行和相同的正文。这两个细分市场的总体打开率相似但不相同分别为和。为了确保总体结果有效并且在创建应该是随机的段时不会出现无意的选择偏差必须确保这两个控制段之间的变化只不过是随机噪声。测试单元之间打开率的这些细微变化在统计上并不显着这是一个非常重要的信号表明测试的总数据集也是有效的。

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如果您没有自己的统计

数据或分析资源来帮助您完成最后一步可以使用许多出色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公布比赛结果方法论首先 英国电话号码 让我们回顾一下实际测试的内容个主题行测试单元每个单元收到不同的电子邮件主题行个主题行控制单元收到相同的电子邮件主题行向每个测试和控制单元发送了不到封电子邮件总共发送了封电子邮件每个测试单元中的电子邮件正文有一个句子不同。

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