对于分析邮件转化率的趋势和模式，管理者可以采取以下步骤：
收集数据：首先需要收集相关的数据，包括每封邮件的发送时间、主题、内容，以及收到邮件的用户数量、转化数量等信息。
数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、缺失值处理等，确保数据的准确性和完整性。
数据分析：利用统计学和数据分析工具，对数据进行分析，可以采用时间序列分析、回归分析等方法，分析转化率的趋势和模式。
趋势分析：通过趋势分析，可以了解转化率随时间的变化趋势，是否有明显的上升或下降趋势，从而预测未来的发展趋势。
模式识别：通过模式识别，可以发现转化率的周期性变化、季节性变化或其他规律性模式，帮助管理者制定针对性的策略。
数据可视化：将分析结果以可视化的方式呈现，如折线图、柱状图等，直观展示转化率的变化趋势和模式，便于管理者理解和决策。
制定策略：根据分析结果，制定针对性的改进策略，如优化邮件内容、改善发送时机、提升用户互动等，以提高转化率和效果。
例如，某公司通过分析邮件转化率发现，在周末发送的邮件转化率较平日更高，因此调整了发送时间策略，将重点放在周末发送邮件，从而提升了整体的转化率。