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从简单测试到统计之旅：我对数据驱动营销的认识
最初只是一个简单的想法，想测试两个电子邮件的主题，但却让我走上了一条令人着迷的统计意义的世界。

虽然我最初的想法只是划分我们的受众并比较结果，但我发现做出真正以数据为依据的决策需要更细致入微的方法。



首先，样本量比我最初想象的更重要。看似足够大的受众（甚至 5,000 名订阅者！）实际上可能无法为您提供可靠的结果，尤其是当您寻找性能上微小但有意义的差异时。

其次，统计显著性不仅仅是一个数学障碍——它是一种实用工具，有助于防止代价高昂的错误。没有它，我们可能会冒险基于巧合而不是真正的改进来扩展策略。

最后，我了解到“失败”的测试根本不是真正的失败。即使结果在统计上并不显著，它们 兼职数据 也能提供有价值的见解，帮助塑造未来的实验，并防止我们将资源浪费在不会产生任何影响的微小变化上。

这次旅程让我对统计严谨性在营销决策中的作用有了新的认识。

虽然这些数学知识乍一看可能有些吓人，但理解这些概念可以使你从猜测到知道有所差别，让你能够希望我们的营销能够奏效，并确信它能够奏效。

编者注：这篇文章最初发表于 2013 年 4 月，现已更新以提高全面性。