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雷达卡
电子邮件数据分析的5种最佳做法
就增长和普及而言，数据分析是一个炙手可热的领域，但是该领域中有一个相对较新的领域正开始流行：电子邮件分析。
通常，电子邮件分析涉及电子邮件营销，包括诸如打开率，点击率和退订率之类的度量。但是，您每天发送给同事，上级，员工，客户和供应商的电子邮件又如何呢？
针对这种类型的分析的新工具开始出现，例如Gmail Metrics，它可以可视化有关日常电子邮件使用情况的数据。但是，即使具有直观的视觉效果，也很容易得出错误的结论或误解您面前的信息。
遵循以下最佳做法可以帮助您避免此类陷阱：
1.警惕偏见。人类的思维是一台复杂的机器，它具有许多优势，已帮助我们的物种成为优势，但不幸的是，我们的某些解释能力变得过于敏感，导致认知偏见影响了我们对世界的认识。即使通过数据可视化来简化对硬统计的了解，这些偏见仍可能蔓延并影响您最终得出的结论。这里最有力的例子之一是确认偏差。如果您对某事物的工作原理有一个先入为主的观念，或者您已经对某事物的工作方式形成了结论，那么您自然会受到验证这些结论的数据的吸引，而不是与之矛盾的更强大的数据。
2.不要过于简化。重要的是要记住，与工作场所中的大多数其他功能一样，电子邮件是一个复杂的领域，不能简化为单个数字收件箱统计信息。您正在与复杂的人打交道，以复杂的方式相互交流，没有任何条形图或饼图可以告诉您所有正在发生的事情。可视数据的简明演示能力将诱使您将这些多方面的想法简化为基本的结论，但请尽量不要让这种情况发生。查看基本视觉效果以外的数据点，并记住影响该格局的关键复杂因素和变量。
3.记住你的目标。当您打开发送电子邮件数据的门时，您会感觉自己正走进糖果店。有这么多种选择，所有这些选择都有其自身的有趣之处，并且根据当时某些数据点的吸引力，您可以轻松地在一个方向或另一个方向上进行绘制。因此，记住您的主要目标很重要-这些目标可能会因您特定组织的目标而异。例如，您的首要任务可能是改善员工之间的沟通质量。如果真是这样，那么您将专注于不同的电子邮件指标，而不必担心员工的工作方式如何。
4.提出正确的问题。数据是客观的，您根据它得出的结论可以是员工实际工作方式的中立，公正的例证。但是，仅数据并不能告诉您任何信息。您需要对数据进行有意义的分组，并得出自己的结论。因此，您有责任提出正确的数据问题。如果您正在寻找错误的指标或以错误的方式解释它们，那么所收集数据的客观性或完整性将无关紧要。
5.专注于切实可行的外卖。记住数据可视化不是玩具也很重要。细读不同的数据点，预测员工的工作方式，并查看可帮助您得出有关企业运营方式的各种结论的交互式图表，这非常着迷。但是，这一切本身都不能帮助您的组织改善。如果有什么要改变的话，您需要集中精力从得出的结论中形成可行的总结。没有行动和更改，您的电子邮件生产力统计信息将处于真空状态，并且不会对您的利润产生任何影响。
电子邮件分析是一个相对较新的领域，但不要让它导致新手失误。遵循这些最佳做法，您将能够充分利用这些见解。
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