1. 怎樣分析郵件營銷數據
U-Mail郵件營銷平台認為，在郵件營銷中運用大數據，好處是多多的:
第一，是避免資源虛擲浪費的，在以前的傳統媒體如電視、雜志報刊上發布廣告，有點漫天撒網的味道，畢竟效果不好評估，潛在消費者的行為沒法跟蹤，而雖然可以反饋回來收視率等數據，但是很籠統沒有細化。在傳統媒體逐漸式微的當下，營銷的主戰場已經轉移到了互聯網領域，正變得越來越精細化、個性化，即使是財大氣粗的公司也懂得有的放矢這一原則的重要性，畢竟能節省下成本就可以集中資源對競爭對手擠兌和碾壓。
第二，運用大數據輔助分析也可以更好的把握潛在消費者的興趣愛好、心理特徵、經濟實力及行為習慣，從而有針對性的做出改善，提升服務水準。總而言之，大數據可以提高營銷的精準度、關聯性和決斷力。像U-Mail郵件營銷平台，按照發送成功數量計費，就相對公平，它讓用戶知道，自己的每一分錢都花在哪裡？有沒有落到實處？
那麼在一次營銷活動中，我們需要掌握哪些數據呢？U-Mail郵件營銷平台建議，應該廣泛調動多個平台軟體，接收許多渠道反饋來的數據，綜合起來為消費者建模繪圖，才能捕捉到准確清晰的輪廓。主要有這么幾個數據類型：
一、從U-Mail郵件營銷平台反饋來的數據
比如打開率、點擊率、轉換率等，U-Mail穩定高效的投遞性能，即使達到上千萬封數量，仍能確保高送達率和反饋回來准確的數據。用戶可以通過分析打開率和點擊率，結合目標群體的來源地域、閱讀時間點和時長等，來了解目標群體對哪些內容感興趣？從而對此修改自己的郵件模板、調整發送時機。
二、從網站、微博、微信、博客等反饋來的交互數據
比方說消費者的瀏覽欄目、網頁內容、瀏覽次數等，從而把握TA對什麼內容感興趣？於是在繼之的群發郵件中，發送針對性內容；同時我們也可以根據客戶的一些行為，比方說已選購商品卻放棄購物車之類行為進行補救。
三、客戶的歷史數據
我們知道，一些行業是有周期性的，比方說奶粉尿不濕之類母嬰產品，一般客戶一次性購買一批之後就得等上一段時間才有再有意向（為方便客戶選購，同時公司也更好的為客戶歸類，建議商家可以時間為單位，設計三個月套餐、半年套餐、一年套餐之類）；比方說家用電器，不可能客戶剛買了一個電冰箱，然後你還繼續向其推送冰箱品牌介紹廣告……所以營銷人員應該搜集客戶的歷史購買數據，把握TA在哪個時間段有購物習慣？以及TA購物的周期性特點。
四、客戶的興趣偏好數據
包括客戶通常接收信息的渠道，客戶做出購買決定時是聽從朋友意見還是媒體的介紹？客戶屬於哪個年齡階段？喜歡古典型還是時尚風格？……諸如此類數據同樣重要。
營銷人員建立起一個資料庫之後，還需要時時更新，排除掉那些無效的、過時的信息，最終篩選出起決定作用的數據指標，憑借這些數據給我們營銷指引方向，我們就能做到精準投遞。
2. EDM郵件營銷的數據篩選工作如何進行
首先，要根據郵箱的數量來決定測試郵件的次數。
正常情況下建議是2~3次，不過如果你的郵件數量過少或者過多的話，做1次測試就可以了，因為過少的郵件去做過分仔細的篩選和區分沒有太大的意義，而過多的數據多次篩選在消耗上會很大，這個測試的次數需要靈活的設置。
其次，核心就是要去分析出用戶的反饋數據。
假如說用戶打開過我們的郵件，就意味著他們對我們的品牌是認知的；而如果他點擊了我們的郵件，那就意味著他對於我們的郵件是感興趣的。實際的操作是，你去對你要篩選的郵箱數據進行2~3次的郵件測試，然後從中選出這些人群當中對我們的郵件曾經有過反饋(打開或者點擊)的人群，這些就是我們清洗後的數據。而這些對我們品牌有人知和對我們郵件感興趣的人就是我們想要去篩選出來的。所以做郵箱數據的篩選，最重要的就是去分析用戶的反饋情況，然後根據反饋情況導出我們需要的。
最後一點，要注意用以做測試郵件的內容要是那種最難以被接受的內容，比如說產品列表類的郵件。
原因是因為這種郵件本身被接受的概率最小，用戶如果對這類郵件都沒有表現出太多的反感，甚至經常會給出反饋，那說明他們確實對我們的所發出的營銷郵件不反感，這種內容用來作為數據篩選的郵件得到的效果會是最好。
3. 請分別概述電子郵件營銷分析送達、點擊率、轉化率是什麼它們的作用是什麼
送達率是指成功發送至目標用戶郵箱，沒有攔截、沒有進垃圾郵件的數據指回標。
點擊率是答指送達成功的郵件是否被用戶點擊瀏覽的數據指標，並不是每個人都會點擊瀏覽了你的郵件，它受到你的標題用詞、用戶行為習慣等影響。
轉化率就是通過電子郵件營銷達到的實際效果，比如的郵件是用戶調查，那麼有多少人成功的反饋了這個數據的比例就是轉化率。
4. 郵件營銷數據分析要做什麼
郵件營銷數據分析一個方面是收集的用戶郵箱地址的分析，分析用戶人群、年齡、回興趣愛好、收答入、地域等數據，分析的越詳細越好，對後期實施郵件營銷獲得的效果也更好。
另一個方面是使用EasyEDM郵件營銷平台投遞郵件以後，分析郵件的到達率、打開率、點擊率等，盡可能的分析每次郵件營銷的轉化率如何。
5. 一份edm營銷數據分析報告，都應該包括哪些內容
那麼在一次營銷活動中，我們需要掌握哪些數據呢？U-Mail劉工建議，應該廣泛調動多個平台軟體，接收許多渠道反饋來的數據，綜合起來為消費者建模繪圖，才能捕捉到准確清晰的輪廓。主要有這么幾個數據類型：
一、從U-Mail郵件營銷平台反饋來的數據
比如打開率、點擊率、轉換率等，U-Mail穩定高效的投遞性能，即使達到上千萬封數量，仍能確保高送達率和反饋回來准確的數據。用戶可以通過分析打開率和點擊率，結合目標群體的來源地域、閱讀時間點和時長等，來了解目標群體對哪些內容感興趣？從而對此修改自己的郵件模板、調整發送時機。
二、從網站、微博、微信、博客等反饋來的交互數據
比方說消費者的瀏覽欄目、網頁內容、瀏覽次數等，從而把握TA對什麼內容感興趣？於是在繼之的群發郵件中，發送針對性內容；同時我們也可以根據客戶的一些行為，比方說已選購商品卻放棄購物車之類行為進行補救。
三、客戶的歷史數據
我們知道，一些行業是有周期性的，比方說奶粉尿不濕之類母嬰產品，一般客戶一次性購買一批之後就得等上一段時間才有再有意向（為方便客戶選購，同時公司也更好的為客戶歸類，建議商家可以時間為單位，設計三個月套餐、半年套餐、一年套餐之類）；比方說家用電器，不可能客戶剛買了一個電冰箱，然後你還繼續向其推送冰箱品牌介紹廣告……所以營銷人員應該搜集客戶的歷史購買數據，把握TA在哪個時間段有購物習慣？以及TA購物的周期性特點。
四、客戶的興趣偏好數據
包括客戶通常接收信息的渠道，客戶做出購買決定時是聽從朋友意見還是媒體的介紹？客戶屬於哪個年齡階段？喜歡古典型還是時尚風格？……諸如此類數據同樣重要。
營銷人員建立起一個資料庫之後，還需要時時更新，排除掉那些無效的、過時的信息，最終篩選出起決定作用的數據指標，憑借這些數據給我們營銷指引方向，我們就能做到精準投遞。
6. 如何分析郵件營銷的基本數據
數據統計，對於郵件營銷來說是非常有必要的，因為數據統計可以幫助郵件營銷人員更好的去了解每一次郵件群發的實際效果，對郵件群發的客戶群體進行精準定位分級，有針對性的修改郵件營銷策略。
有相當一部分的郵件營銷人員做郵件營銷的效果都不大理想，其主要原因就是數據統計做得不精準或不全面。
送達數：郵件群發到達目標客戶郵件的郵件數量。
送達率：郵件群發的送達數除以郵件群發總發送數的百分比。
（這兩個數據是判斷發送效果的主要因素）
打開數（唯一打開數）：同一封郵件被不同的目標客戶打開的次數。
打開率：郵件的打開數除以郵件送達數的百分比。
點擊數（唯一點擊數）：同一封郵件裡面的鏈接被不同目標客戶點擊的次數。
點擊率：郵件鏈接的點擊數除以郵件總打開數的百分比。
（這四個數據是衡量郵件營銷效果的重要因素）
以上是郵件群發需要統計的主要數據，當然，根據實際需求，我們可能還需要統計其它的數據。
Rushmail郵件群發平台為用戶提供強大的數據統計功能，我們不僅可以統計到郵件的唯一打開數和打開率，郵件鏈接的唯一點擊數和點擊率，還能統計到郵件的總打開數和鏈接的總點擊數以及郵件發送失敗的數據，包括失敗總數，無效郵件地址，目標客戶郵件地址空間不足，目標客戶拒收等數據。
除此之外，平台還可以對郵件進行跟蹤統計，比如是哪些客戶打開我們的郵件，打開郵件的客戶IP，地區，以及對郵件的打開數和鏈接的點擊數等都可以一一跟蹤統計得到。
有了這些精準的數據，我們可以更加全面的了解實際的郵件營銷效果，幫助我們制定更加精確的郵件群發計劃，提升郵件營銷效果。
7. 怎麼分析到網路營銷郵件數據資源的分析呢
郵件營銷統計除了統計營銷郵件的送達率，閱讀率，還需要分析統計鏈接點擊率或者說是郵件里特有鏈接網址的訪問率，從而准確了解郵件推廣轉化情況。智投分析topbox告管理系統遵循以人為本的設計理念，界面簡潔、美觀，支持多個窗口及桌面快捷方式，使系統操作流程人性化，用戶可 一目瞭然，無需培訓也能輕松掌握操作方法。