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对于邮件A/B测试，须要避免以下常见的缺点：
保证邮件列表的随便性：为了确保邮件列表的随机性，我们建议在拆分邮件列表时，尽量打破原始列表，并随便组合新邮件列表。
好的程序员可以通过编写脚原来很容易地做到这一点。A/B测试中最常见的一个误会是，发送者只是简略地把邮件列表都变成两个，然后再进行。
做A/B测试。这么做可能会使一份清单完整是非运动的吸收者，而另一份则完整是运动的吸收者，因此测试的成果不够准确和客观。
此外，当邮件列表被随便分割成两个列表时，迅速检讨两个列表，看看是否有雷同后缀名的邮件会有一大堆，比如一大堆。
是否将Hotmail邮箱堆积。如果存在，则需离开处置，否则会影响到投递率，导致检测成果不够精确和客观。总之，要确保一个邮件列表。
随便性。
一次只测试一个因素：另一种常见的毛病A/B测试是一次测试多个因素。举例来说，某人在邮件中同时测试邮件题目和某个图片。
,这么做就不能肯定毕竟哪些因素影响了邮件营销的后果。测试要准确，更好的办法是一次只测试一个因素。假如你是为了省事。
同时测试几个因素时多得，最终会导致你的测试数据因为不够准确而毫无价值。
不用太多剖析：要确保列表的随机性，并且每次只测试一个因素，你就能获得相对精确的测试成果。它表明你已经学会了刚才所说的。
这样。但是在测试中，没有太多的“如果”和“但是”，因为真正随机的A/B测试的成果才是最准确、最客观的。请记住，众多邮件营销实例。
太多的转变不会给你的邮件营销带来太大的影响。
怎样应用测试成果。
在您还没有完成A/B测试之前，先保留每一个测试成果。通过这种办法，您可以在对邮件进行多次优化测试之后得出更好的邮件营。
具有出售后果的邮件，如更佳题目、邮件主题、邮件创意、优惠信息等。
收到更好的资讯后，不要停滞测试。但是，由于观众的整体状态会随着产品价钱、产品接收度、竞争者的运动而变更，
营销，特殊是邮件营销须要遵守一个法则：测试、测试、再测试。
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