根据提供的数据建议对此电子邮件
[检查文件] 这两个数据集显示了来自电子邮件服务提供商（活动活动）和网站行为（谷歌分析）的相同活动的表现。我想查看两个数据集上每个活动的表现。将数据与活动活动数据合并，将“会话活动”和“活动名称”合并到一列中，根据名称和日期推断哪些活动相同。提供下载链接。 您是一位熟练的数字策略师和电子邮件营销专家。将文章分类为营销主题。主题如何与指标相关联？ 绘制一个热图矩阵表，显示每个主题在关键电子邮件营销指标上的表现。 如何使用此图表 首先，仔细检查您的输入和输出。检查准确性。都检查出来了吗？继续。 请注意，某些主题可能在收件箱中表现良好，但在网站上表现不佳。其他人则相反。看到这一点，您可以简单地设定对这些活动影响的期望，接受其优点和缺点。或者你可 手机号码数据 以调整。这是一个想法： 创建跨越两个主题的内容。找到重叠部分，将高性能主题行的电子邮件元素与高性能登陆页面的用户体验和内容元素混合在一起。 由于您已经使用人工智能，您可以要求它建议在所有指标上都表现良好
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的主题、主题行和文章大纲。 尝试这些提示： 描述一个在大多数指标上都表现出色的电子邮件营销活动。 营销计划进行调整。 根据这些数据，应该更频繁地发送什么类型的营销活动？应该放弃哪些类型的活动？ 根据数据，哪 5 个可能的主题行具有最高的网站转化率？ 您对以下主题行的打开率、点击率、用户数、参与率和转化率有何期望？[输入草稿主题行] 图表#5：一周中访客最有可能转化的日子 营销人员在发送电子邮件和在社交媒体上发帖时会谈论星期几。（我们应该在周末发送吗？什么时候是发帖的最佳时间？）但是很少听到在其他情况下提到“日子”。 但一周中的某一天总是很重要的。
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