如果说做邮件营销什么东西最重要，笔者给出的答案就是邮箱数据的筛选和清洗。这里有2个数据的对比，从中可以明显看到经过数据筛选之后的效果：
图一
图二
图一发送的人群是不曾对我邮箱有过反馈的人，图二发送的是曾经对我发出的邮件有过打开或者点击的人，在图中可以去对比看他们的打开率和点击率的情况，可以看到的是发送经过数据筛选的邮箱它的打开率和点击率是没有过筛选的10倍以上，可见数据筛选的重要性。
那么如何进行邮箱列表的数据筛选？
核心就是要去分析出用户的反馈数据。假如说用户打开过我们的邮件，就意味着他们对我们的品牌是认知的；而如果他点击了我们的邮件，那就意味着他对于我们的邮件是感兴趣的。而这些对我们品牌有人知和对我们邮件感兴趣的人就是我们想要去筛选出来的。所以做邮箱数据的筛选，最重要的就是去分析用户的反馈情况，然后根据反馈情况导出我们需要的
实际的操作是，你去对你要筛选的邮箱数据进行2~3次的邮件测试，然后从中选出这些人群当中对我们的邮件曾经有过反馈（打开或者点击）的人群，这些就是我们清洗后的数据。
在这工程当中有两个地方要特别的注意：
1、要根据邮箱的数量来决定测试邮件的次数。正常情况下建议是2~3次，不过如果你的邮件数量过少或者过多的话，做1次测试就可以了，因为过少的邮件去做过分仔细的筛选和区分没有太大的意义，而过多的数据多次筛选在消耗上会很大，这个测试的次数需要灵活的设置。
2、用以做测试邮件的内容要是那种最难以被接受的内容，比如说产品列表类的邮件。原因是因为这种邮件本身被接受的概率最小，用户如果对这类邮件都没有表现出太多的反感，甚至经常会给出反馈，那说明他们确实对我们的所发出的营销邮件不反感，这种内容用来作为数据筛选的邮件得到的效果会是最好。
另外还想要说的是，我们的邮件列表一定要结果不断的筛选和不断的添加这才会让你的邮件营销变得更加可持续性和高回报。全文由http://www.aidai.com/爱戴网投稿。
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？
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