Mide el resultado del cliente
Lee el objetivo de la campaña, las reglas de inscripción, la ventana de observación y los resultados agregados. Mantén los identificadores de los destinatarios fuera de los informes comprometidos. Si faltan datos, genera una plantilla de relleno y pide los recuentos; no sustituyas con puntos de referencia inventados.
Reconciliar los datos
Define contactos únicos inscritos y elegibles, envíos intentados, envíos aceptados, contactos entregados, rebotes, quejas, exclusiones, activaciones, respuestas calificadas y conversiones pagadas según corresponda. No mezcles recuentos de mensajes con recuentos de contactos. Explica las exclusiones y la deduplicación. Lo que falta no es cero. Denominador cero significa no disponible, no 0%.
Una campaña de registro puede usar usuarios elegibles activados divididos por usuarios elegibles inscritos dentro de una ventana definida. Una campaña saliente puede usar respuestas positivas calificadas únicas divididas por contactos únicos entregados. Define calificado antes de leer los resultados. Informa los recuentos junto a los porcentajes. Las aperturas son como máximo diagnósticas; no son prueba confiable de atención humana.
Elegir el método de aprendizaje
Para audiencias pequeñas, usa temas de respuesta y fricción del producto observada. Para una prueba controlada, especifica hipótesis, unidad de aleatorización, elegibilidad, un cambio, métrica principal, evidencia base, efecto mínimo significativo, método de tamaño de muestra, ventana de observación y regla de parada antes del lanzamiento. Si los supuestos o el tamaño de muestra son insuficientes, llama a la prueba exploratoria. No infieras significancia a partir de dos porcentajes.
Distingue conversiones atribuidas de conversiones incrementales. Un grupo de retención puede ayudar a estimar el incremento cuando se manejan la asignación, la muestra y el derrame; los cambios antes/después por sí solos no pueden aislar el efecto del email. Lee el análisis trabajado.
Entregar e iterar
Guarda marketing/review.md: calidad de datos, hechos, incertidumbre, comentarios del lector, un próximo experimento y una regla de decisión. Si existe una falla de entrega o supresión, investígala antes de aumentar el volumen. Prepara cambios borrador localmente; no actives una campaña ni contactes destinatarios sin autorización de alcance existente.
Informa lo que la evidencia respalda y lo que no puede establecer. Evita promesas universales de rendimiento, "ganadores" sin respaldo estadístico y afirmaciones de ingresos que ignoren reembolsos, atribución o costos.