您发送邮件的时间几乎与您发送的内容一样重要。相同的邮件可能会因到达收件箱的时间不同而产生截然不同的结果。本指南涵盖了您需要了解的有关邮件时间的所有内容——从行业基准到找到您独特最佳发送时间的测试策略。
为什么邮件时间很重要
了解发送时间的影响。
收件箱竞争
现实情况:
- 平均专业人士每天收到 121+ 封邮件
- 邮件竞争有限的注意力
- 首先看到的邮件通常获得优先权
- 时间不佳意味着邮件被埋没
时间影响: 时间合适的邮件可以比时间不佳的邮件获得 20-30% 更高的打开率。
时间影响什么
打开率: 在收件人查看收件箱时发送的邮件会获得更多打开。
点击率: 在最佳时间与活跃读者互动会获得更多点击。
转化率: 在正确时间更好的互动会带来更多转化。
取消订阅: 时间不佳的邮件(尤其是太多)会导致取消订阅。
时间变量
星期几: 哪些天的互动最高?
一天中的时间: 早上、下午还是晚上?
时区: 您的时间还是收件人的时间?
频率: 多久发送一次是最佳的?
邮件类型: 不同的邮件需要不同的时间。
一般邮件时间基准
跨行业的数据显示。
最佳邮件发送日期
研究共识:
| 星期几 | 表现 | 备注 |
|---|---|---|
| 星期二 | 最佳 | 持续高互动 |
| 星期三 | 非常好 | 周中表现强劲 |
| 星期四 | 非常好 | 周末前表现良好 |
| 星期一 | 中等 | 收件箱清理竞争 |
| 星期五 | 中等 | 注意力转向周末 |
| 星期六 | 较低 | 个人时间,较少查看 |
| 星期日 | 可变 | 晚上可能有效 |
关键见解:星期二、星期三和星期四在大多数行业中的表现始终优于其他日期。
最佳邮件发送时间
研究共识:
| 时间 | 表现 | 原因 |
|---|---|---|
| 上午 10:00 | 优秀 | 早晨收件箱检查 |
| 下午 2:00 | 非常好 | 午餐后检查 |
| 上午 8:00 | 良好 | 清晨例行检查 |
| 下午 6:00 | 良好 | 晚间检查 |
| 上午 11:00 | 良好 | 午餐前扫描 |
时间窗口:
- 早晨高峰:上午 9-11 点
- 下午高峰:下午 1-3 点
- 晚间高峰:下午 6-8 点
重要警告
基准是起点:
- 您的受众可能存在显著差异
- 行业模式各不相同
- 测试以找到您的最佳时间
- 基准是平均值,而非保证
- 参考 邮件测试与优化 指南了解测试方法
数据来源各不相同: 不同的研究显示不同的"最佳"时间。真相是:这取决于您的特定受众。
按受众类型划分的时间
不同的受众有不同的模式。
B2B 邮件时间
专业受众行为:
- 在工作时间查看邮件
- 会议前的早晨检查
- 午餐后的赶上进度
- 工作时间外互动较少
B2B 最佳时间:
- 最佳日期:星期二至星期四
- 最佳时间:上午 10 点、下午 2 点
- 避免:周末、清晨、深夜
B2B 考虑因素:
- 时区很重要(工作时间)
- 行业影响模式(金融 vs. 创意)
- 资历影响时间表(高管查看频率较低)
B2C 邮件时间
消费者行为:
- 全天查看邮件
- 在个人时间查看个人邮件
- 移动查看增加灵活性
- 晚上和周末可行
B2C 最佳时间:
- 最佳日期:因受众而异
- 最佳时间:上午 10 点、晚上 8 点
- 周末:对休闲/零售效果很好
B2C 考虑因素:
- 人口统计影响模式
- 产品类型很重要(冲动 vs. 考虑)
- 生活方式因素(父母 vs. 单身)
移动为主的受众
移动查看模式:
- 全天查看
- 通勤时间(上午 8-9 点、下午 5-7 点)
- 午餐休息
- 晚间浏览
移动考虑因素:
- 主题行可见性有限
- 快速扫描行为
- 位置和上下文各不相同
按邮件类型划分的时间
不同的邮件需要不同的时间。
促销邮件
目标:推动即时行动(购买、注册)
最佳时间:
- 发薪日前:月底
- 高意向时间:午餐、晚上
- 促销:通常星期二至星期四
避免:
- 清晨(对购买决策太早)
- 深夜(除非特定时区)
新闻通讯/内容邮件
目标:获得阅读和互动
最佳时间:
- 读者有时间阅读时
- 早晨通勤(移动读者)
- 午餐休息
- 晚间放松
考虑:
- 将复杂性与可用时间匹配
- 长内容需要专门的阅读时间
- 快速更新可以随时进行
交易邮件
目标:传递预期信息
最佳时间:
- 触发后立即发送
- 订单确认不要延迟
- 警报和通知实时发送
注意:交易邮件应该是即时的——时间优化不适用。
欢迎邮件
目标:建立良好关系
最佳时间:
- 注册后立即发送(第一封邮件)
- 后续跟进可以战略性定时
- 考虑入门序列节奏
重新互动邮件
目标:赢回注意力
最佳时间:
- 尝试与常规发送不同的时间
- 早晨给人新开始的感觉
- 测试什么能接触到不活跃的订阅者
频率优化
发送频率与发送时间同样重要。
找到正确的频率
邮件太少:
- 订阅者忘记您
- 错过收入机会
- 失去心智份额
邮件太多:
- 列表疲劳
- 更高的取消订阅率
- 每封邮件的互动降低
- 垃圾邮件投诉
频率基准
按行业(典型范围):
- 电子商务:每周 2-5 封邮件
- B2B:每周 1-2 封邮件
- 媒体/出版:每天到每周
- SaaS:每月 1-4 封邮件
- 非营利组织:每月 1-2 封邮件
频率测试
如何测试:
- 将列表分成频率组
- 向每组发送不同数量
- 测量互动和收入
- 找到最佳平衡
要关注的指标:
- 每封邮件的打开率
- 每个订阅者的总打开次数
- 取消订阅率
- 每个订阅者的收入
偏好中心
让订阅者选择:
- 频率选项(每天、每周、每月)
- 内容类型偏好
- 沟通渠道
- 暂停选项
好处:
- 减少取消订阅
- 提高互动
- 显示对偏好的尊重
时区考虑
在正确的时间接触全球受众。
时区策略
选项 1:在收件人时区发送
为每个收件人在当地时间上午 10 点发送。
优点:
- 对每个人都是最佳时间
- 最高互动潜力
- 专业的外观
缺点:
- 实施更复杂
- 需要准确的时区数据
- 某些 ESP 不支持良好
选项 2:按地区分段
按地理区域创建细分,分别发送。
优点:
- 比单独时区更简单
- 优化和简单性的良好平衡
- 适用于任何 ESP
缺点:
- 仍需要多次发送
- 某些收件人获得不太理想的时间
选项 3:单一发送时间
选择一个时间并发送给所有人。
优点:
- 管理最简单
- 适用于小型、集中的列表
- 快速执行
缺点:
- 对某些收件人时间不佳
- 使某些地区处于不利地位
- 总体互动较低
收集时区数据
方法:
- 在注册时询问
- 从 IP 地址推断
- 从电话号码派生
- 使用活动中的位置数据
重要:如果您没有时区数据,就无法优化它。
测试您的发送时间
找到适合您的受众的方法。
A/B 测试发送时间
基本方法:
- 随机拆分列表
- 在不同时间发送相同邮件
- 比较结果
- 应用学习
要测试什么:
- 同一天,不同时间
- 同一时间,不同天
- 早上 vs. 下午 vs. 晚上
时间测试最佳实践
测试一个变量: 仅更改发送时间,而非内容。
足够的样本量: 需要足够的收件人才能获得统计显著的结果。
多次测试: 一次测试不是决定性的。通过多次实验确认。
考虑季节性: 结果可能因季节、假期、事件而异。
发送时间优化工具
AI 驱动的解决方案: 许多 ESP 提供基于机器学习的发送时间优化。
工作原理:
- 分析单个订阅者行为
- 预测每个人的最佳时间
- 在预测的最佳时间自动发送
考虑因素:
- 需要历史互动数据
- 对大型列表效果更好
- 并不总是比经过良好测试的手动时间更有效
高级时间策略
超越基本优化。
预测发送时间
个人优化: 根据每个订阅者的行为预测最佳发送时间。
使用的数据:
- 历史打开时间
- 点击时间
- 网站活动模式
- 购买时间
实施:
- 某些 ESP 提供内置功能
- 可以构建自定义模型
- 需要每个订阅者的足够数据
基于事件的时间
由行为触发: 基于行动而非时钟时间发送。
示例:
- 网站访问 → 1 小时内发送邮件
- 购物车放弃 → 在 1、24、48 小时发送邮件
- 内容下载 → 第二天跟进
- 购买 → 7 天后请求评论
好处:
- 始终相关的时间
- 基于收件人的准备情况
- 更高的互动
顺序时间
协调序列: 计划多封邮件的时间。
示例活动:
- 第 0 天:公告
- 第 2 天:详细介绍好处
- 第 4 天:社会证明
- 第 6 天:紧迫性/截止日期
考虑因素:
- 一致的时间建立期望
- 变化的时间可以增加可见性
- 将紧迫性与时间线匹配
实时优化
实时调整: 监控活动表现并在发送过程中调整。
工作原理:
- 发送到小型初始细分
- 测量早期结果
- 调整剩余收件人的时间
- 实时优化
要求:
- 快速分析
- 灵活的发送基础设施
- 足够大的列表以进行细分
时间与可送达性
时间如何影响邮件是否到达。
服务器负载考虑
ISP 处理:
- 主要 ISP 可能会限制大量发送
- 分散发送可以改善投递
- 清晨可能竞争较少
实际影响: 对于大型列表,考虑将发送分散到几个小时,而不是一次全部发送。
互动信号
时间影响互动:
- 更高的互动 = 更好的发件人声誉
- 更好的声誉 = 更好的可送达性
- 最佳时间创造良性循环
连接: 时间不佳 → 低互动 → 声誉受损 → 可送达性问题
发送间隔
活动之间:
- 不要在同一天发送多个活动
- 适当间隔促销邮件
- 平衡自动和广播发送
活动内部:
- 大型列表:分散时间
- 国际:按时区错开
- 紧急:尽快投递
常见时间错误
避免这些陷阱。
错误 1:盲目遵循基准
问题:使用行业基准而不测试您的受众。 修复:使用基准作为起点,然后测试。
错误 2:忽略时区
问题:在您的时间上午 10 点向全球受众发送。 修复:按地区细分或使用发送时间优化。
错误 3:过度发送
问题:太多邮件导致疲劳。 修复:测试频率,提供偏好,监控取消订阅。
错误 4:时间不一致
问题:随机发送时间让订阅者困惑。 修复:建立可预测的模式(除非测试)。
错误 5:不测试
问题:从不测试以找到最佳时间。 修复:定期 A/B 测试发送时间。
错误 6:一刀切
问题:所有邮件类型使用相同时间。 修复:将时间与邮件目的和受众匹配。
构建您的时间策略
优化框架。
步骤 1:了解您的受众
收集数据:
- 他们位于哪里?
- 他们通常何时互动?
- 他们的工作/生活模式是什么?
- 设备使用模式?
步骤 2:从基准开始
初始方法:
- 使用行业基准作为起点
- 考虑您的邮件类型
- 考虑受众特征
步骤 3:系统测试
测试计划:
- 测试星期几(同一时间,不同天)
- 测试一天中的时间(同一天,不同时间)
- 测试频率
- 记录所有结果
步骤 4:实施发现
应用学习:
- 更新默认发送时间
- 根据需要细分
- 设置自动化时间
- 配置时区处理
步骤 5:持续优化
持续改进:
- 定期测试节奏
- 监控变化
- 适应受众演变
- 尝试新方法
时间检查清单
发送前
- [ ] 考虑收件人时区
- [ ] 根据邮件类型选择最佳日期
- [ ] 选择测试过/基准时间
- [ ] 检查最近的发送历史(不要过度发送)
- [ ] 审查自动化时间
测试计划
- [ ] 建立测试日历
- [ ] 正确隔离变量
- [ ] 样本量足够
- [ ] 正在记录结果
- [ ] 正在应用学习
优化
- [ ] 收集时区数据
- [ ] 按地区创建细分(如果需要)
- [ ] 测试频率
- [ ] 提供偏好中心
- [ ] 评估发送时间优化工具
数据质量与时间
无效邮件会影响您的时间优化。
数据质量连接
无效邮件扭曲时间分析:
- 退信计为未打开
- 扭曲互动模式
- 使时间测试不可靠
干净数据启用:
- 准确的互动分析
- 可靠的时间测试
- 真正的优化
时间优化之前
验证您的列表: 使用 BillionVerify 确保您正在为有效的、可投递的地址优化时间。
为什么重要: 如果您的列表中有 10% 无效,您的时间分析基于有缺陷的数据。了解更多信息请参见 邮件列表清理 指南。
结论
邮件时间既是科学也是艺术。科学为我们提供基准和测试框架。艺术是了解您独特的受众并持续优化。
关键时间原则:
- 基准是起点:测试以找到您的最佳时间
- 了解您的受众:不同的受众有不同的模式
- 系统测试:一次一个变量,记录结果
- 考虑时区:尊重收件人的当地时间
- 平衡频率:找到太少和太多之间的最佳点
如果邮件没有到达收件箱,完美的时间就毫无意义。无效地址会损害 可送达性 并扭曲您的时间数据。
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