邮件发送时间优化：找到最佳发送时间

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：

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：

1. 将列表分成频率组
2. 向每组发送不同数量
3. 测量互动和收入
4. 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：

1. 随机拆分列表
2. 在不同时间发送相同邮件
3. 比较结果
4. 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：

1. 发送到小型初始细分
2. 测量早期结果
3. 调整剩余收件人的时间
4. 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：

1. 基准是起点：测试以找到您的最佳时间
2. 了解您的受众：不同的受众有不同的模式
3. 系统测试：一次一个变量，记录结果
4. 考虑时区：尊重收件人的当地时间
5. 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。

准备好确保您精心定时的邮件到达有效订阅者了吗？从 BillionVerify 开始验证您的列表并最大化您的时间优化影响。参考 邮件营销最佳实践 了解更多优化策略。