学者|如何做好邮件推送渠道的学术内容传播？( 三 )_机器|朱鹏|吴涛|郭鑫|公司|技术

在这个基础上，学者打开邮件阅读文章等一系列行为数据也被记录，这些数据都在不断补充进学者库。
除了每次为客户提供服务时获取到的数据能作为学者库的资源，另外，其他产线，如投稿平台学者投稿时提交的数据，又或者其他第三方平台的公开数据采集都是后续学者库数据的补充。
学者库的海量数据不但可以为后续推送提供支持，还可以给其他产线如审稿邀请提供服务。
2. 学者筛选学者筛选，是指为每次论文推送从学者库中选择一部分更为精准的学者推送。
每次推送密切相关的学者数量都是有限的，若选择太多人数，部分相关度不够高的学者会带来流量资源的浪费，并且过多邮件还会导致被当成垃圾邮件等问题。
所以，从节约成本提高质量的角度出发，我们要筛选出相关度最高的一批学者来推送。
学者筛选可以从领域相关的角度，也可以从关注指标的角度来入手。
从领域相关的角度，指的是找出与本次推送论文研究领域类似的学者。
如何定义或确定论文的主题和学者的研究方向有较强的相关性？
首先，可以以期刊论文的基本信息为线索来筛选。从期刊的角度，期刊通常会有所属的中信所分类（一种期刊常用的标准分类），可以筛选出该中信所分类下其他刊的学者；从期刊论文的角度，可以从论文的引用文献来找到引用引证文献的作者作为推送目标学者；从发文作者机构的角度，可以找到论文作者的同机构学者，以及引用引证机构的学者。
其次，是对论文主题的再次分析。一般从关键词、共现词、分类号，以及摘要中观点的分析，来总结出本期论文的研究领域词，再去匹配具有相同研究领域词的学者。
从关注指标的角度，是以结果为导向，来筛选学者以保证达到预期效果。
四、衡量传播效果的数据指标每推送完一次，都需要向客户反馈本次的传播效果，而衡量传播效果是需要通过一系列的数据指标的。
常用的数据指标有邮件打开量、邮件打开率、文献点击量、文献点击量等。
邮件打开量是指本次推送后，邮件被阅读的人数。阅读邮件的人数越多，表示带来的曝光量越大。邮件打开率是指阅读邮件的人数/推送成功的人数。这是一个比值，打开率越高，表示推送的精准度越高。
类似的，文献点击量是指文献被阅读的人数，文献点击率是指阅读文献的人数/推送成功的人数。
在选取指标来衡量效果时，要结合以下两个要点来考虑。
数据指标要从产品定位和价值出发。
即便是同类型的产品，其定位也是有差异的。例如做邮件推送服务的产品，有些产品的卖点是推送学者足够精准，他们推送服务按次收费，每次推送的邮件总数固定，那么匹配的学者足够精准就能带来不错的邮件打开率，因此他们将邮件打开率作为传播效果的指标。
而有些产品的卖点是覆盖范围广，他们包月或包年收费，每次推送邮件数量较多，这种情况，他们就会以每次推送邮件打开的绝对数量为关键指标来衡量。所以在指定数据指标时，要结合产品定位和价值来选取。
除了关注客户关切指标也要关注自身企业指标。
能否把客户关切指标做好关系到客户是否选用该产品从而签约的问题，因此做好客户关切指标是必要的。
但是另一方面，也要指定企业自身的数据指标，这些指标通常是有利于提升效率节约成本，从另一个角度来说，也可以引导客户关注某些和企业自身数据指标相关的指标。
还是以推送产品为例，可能客户关注的指标是阅读邮件的用户数量，这就需要保证每次推送的邮件数量要足够多，但是每次发送的数量多，可能被退信或是垃圾邮件，而且发送数量多对企业来讲成本也会更高。