郵件營銷活動很少進行測試

征服“大資料”是數字營銷領域已經明確需要優先解決的事情，並且“大資料”本身也意味著機會與風險並存。在郵件營銷領域，根據使用者特徵進行郵件列表細分和匹配已經不僅是一個目標，而是當前就需要著手做的事情。

美國郵件營銷公司Lyris訪談了一些數字營銷客戶（平均每月至少傳送50000封營銷郵件）。調研發現：在郵件營銷活動中，近9/10的受訪者傳送過新聞郵件，86%的受訪者傳送過促銷和打折資訊。

當被問及郵件營銷活動需要的技術方案時，約85%的受訪者表示需要對郵件列表進行細分和匹配，這在所有技術方案中是最高的。郵件列表細分同時被認為是最有效果的技術方案——80%的受訪者（幾乎是所有進行列表細分的受訪者）認為這種方式是效果最好的。

考慮到郵件營銷人員對郵件列表細分的關注以及評價，不難理解為什麼很少有人反對這個策略。僅有18%的受訪者表示，對資料庫中的郵件列表進行細分是一件很困難的事情。真正令很多受訪者感到困難的事情是：如何解讀使用者資訊，如何基於解讀提供服務和廣告。這也從另一個側面反映出，郵件營銷人員在獲取使用者資料方面有了長足的進步。

在郵件營銷領域，郵件列表細分的深度需要進一步討論。基於靜態使用者資料的細分方案：人口統計學細分，是當前使用最廣泛的細分手段。從另一個角度說明，大多數郵件營銷人員還沒有基於使用者行為資料（例如歷史消費記錄和郵件營銷指標）對郵件列表進行深度細分。

隨著郵件營銷技術的發展，僅依靠靜態使用者資料進行郵件列表細分已經不夠，而是需要依賴使用者過往行為資料資訊進行細分。

受訪者表示，大多數郵件營銷活動前，並沒有測試過營銷效果。郵件列表細分可以對郵件的營銷效果進行更精確的測試，因此營銷人員會發現進一步提升郵件的精準性是件有價值的事情。