測試樣本應該要多大?

在資料庫行銷活動正式推出之前，我們會先進行測試，測試的方式是自資料庫中隨機抽出小量的族群，傳遞行銷訊息給這群客戶，以回應狀況來決定是否要全面推行該活動。

但是測試的樣本族群要多少人呢？

從成本的角度來看，當然是越少越好；但是人數太少，統計的精確度就不足，這樣反而會有錯誤的判斷。

在實務上，我們會從預計活動回應人數來判斷樣本的大小，例如︰我希望有200人回應，假設回應率是1%，那我們的樣本大小就應該是200÷1%=20000人。

資料庫行銷的先驅亞瑟．休頓強調回應人數至少應有500人，他認為回應數過低，這項測試反而會帶來不可信的預測結果。

以500人為基礎數，搭配上常見的1%回應率，那麼樣本的數量，至少為50000人，若你們的平均回應率僅為千分之四，樣本數就會高達12萬5千人，雖然支持這樣的樣本測試要花不少錢，但是與未經測試就全面推廣行銷活動的風險相比，這僅是微薄的投資，千萬不要節省測試的成本，不然就會因小失大了。