Ein wissenschaftlicher Ansatz für Ihr Marketing: So können Sie E-Mail-Kampagnen optimieren

Mit jeder Kampagne gewinnen Sie beim E-Mail-Marketing neue Daten. Diese summieren sich mit der Zeit zu wertvollen Erkenntnissen über Ihre Zielgruppen.

Die Art, wie Sie diese Daten erheben, ist entscheidend. Um sie optimal zu nutzen, müssen Sie wie ein Wissenschaftler denken, Ihren Arbeitsplatz in ein Labor für E-Mail-Marketing verwandeln und ein paar Experimente durchführen.

Vielleicht ist es schon eine Weile her, dass Sie das letzte Mal einen Naturwissenschaftskurs hatten. Aber keine Sorge, wir frischen Ihr Gedächtnis mit dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung auf, sodass Sie Ihre E-Mail-Kampagnen optimieren können.

Machen Sie sich mit Ihrer Laborausstattung vertraut

Spezielle Werkzeuge für das E-Mail-Marketing erleichtern Ihnen die Experimente und die Datenerhebung. Bevor Sie nun die Ärmel hochkrempeln und mit den Experimenten beginnen, sollten Sie sich mit dem Analyse-Dashboard und den Werkzeugen für A/B-Tests Ihres Anbieters gründlich vertraut machen.

Wesentliche Messgrößen

Für die Optimierung der meisten E-Mail-Kampagnen empfiehlt es sich, den Fokus auf die Click-Through-Rate als bestgeeignete Metrik zu legen.

Die Click-Through-Rate gibt an, wie viele Empfänger eine E-Mail geöffnet und auf einen darin befindlichen Link geklickt haben. Andere Messgrößen eignen sich sehr gut, um Problembereiche ausfindig zu machen. Wollen Sie aber feststellen, wie gut eine E-Mail oder eine Kampagne insgesamt gelaufen ist, dann ist die Click-Through-Rate der beste Indikator.

Wenn Sie mehr über Metriken für E-Mails und deren Verwendung erfahren möchten, lesen Sie unsere Einführung in die E-Mail-Analytik.

A/B-Tests

Um genaue Resultate zu erhalten, empfiehlt es sich, alle Variablen im direkten Vergleich zu testen. Bei einem A/B-Test werden verschiedene Versionen der gleichen E-Mail an zwei Personengruppen gesendet, um zu sehen, welche besser abschneidet. Die meisten Systeme für E-Mail-Marketing haben dieses Verfahren automatisiert, d. h. Sie müssen nur die einzelnen Versionen einrichten und auf ‘Senden’ klicken.

Sie können fast jedes Element einer E-Mail einem A/B-Test unterziehen, einschließlich Betreffzeilen, Text und Designelemente. Ein typischer A/B-Test für Betreffzeilen könnte etwa so aussehen:

Varianten anlegen – Schreiben Sie zwei Betreffzeilen. Diese sollten sich so sehr unterscheiden, dass Sie aus den Ergebnissen eine sinnvolle Schlussfolgerung ziehen können. Möglicherweise gestalten Sie eine seriös und die andere eher humorvoll.

Führen Sie den Test durch – Die erste Gruppe von Empfängern erhält die E-Mail mit der seriösen Betreffzeile. Die zweite Gruppe erhält die mit der spaßigen Betreffzeile.

Nutzen Sie die Ergebnisse – Die Betreffzeile, die mehr Klicks erhält, wird nun automatisch an den Rest der Mailingliste verschickt.

Langfristige Trends

Sie müssen nicht jedes Detail einem A/B-Test unterziehen. Ehe Sie ein aufwändiges Experiment planen, betrachten Sie frühere Kampagnen und versuchen Sie, Erkenntnisse aus den bereits gesammelten Daten zu gewinnen.

Laufen bestimmte Kampagnen grundsätzlich besser als andere, brauchen Sie keinen weiteren A/B-Test durchzuführen, um zu belegen, was Ihnen die Daten bereits signalisieren.

Bei allem anderen besteht der nächste Schritt darin, dass Sie entscheiden, was zuerst getestet werden soll.

Stellen Sie eine Hypothese auf

Wahllos Elemente Ihrer E-Mail-Kampagnen zu testen, ist keine gute Vorgehensweise. Betrachten Sie stattdessen jeden Bestandteil Ihrer E-Mail-Kampagnen kritisch und stellen Sie eine begründete Vermutung darüber an, welche Änderungen den größtmöglichen Unterschied ausmachen werden. Schließlich kennen Sie Ihre Zielgruppe und Ihre Kampagnen besser als jeder andere.

In bestimmten Fällen können die Analysedaten helfen, Problembereiche zu identifizieren. Wenn Empfänger Ihre E-Mails zwar lesen, aber nicht auf den Link klicken, dann müssen Sie sich auf die Inhalte der E-Mail selbst konzentrieren. Werden die E-Mails zu wenig geöffnet, empfiehlt es sich, die Art der E-Mails zu überdenken, die Sie versenden.

Gehen Sie Ihre größten Schwachstellen zuerst an, und prüfen Sie dann, welche Möglichkeiten für kleinere Optimierungen und Feinabstimmungen sich ergeben.

Hier einige Beispiele für fundierte Hypothesen zum E-Mail-Marketing:

• Kunden werden eher mit Inhalten interagieren, die für ihre Branche spezifisch sind.
• E-Mails mit mehr Bildern und weniger Text schneiden besser ab.
• Personalisierte Betreffzeilen erzielen eine höhere Öffnungsrate.

Wie Sie Ihre Hypothese testen, richtet sich danach, welchen Teil der E-Mail Sie testen wollen. Im nächsten Abschnitt erfahren Sie, worauf Sie dabei achten müssen.

Planen Sie Ihre Experimente

Bewährte Praktiken in der Wissenschaft

Bevor wir uns näher mit den einzelnen Arten von Versuchen befassen, möchten wir einige wissenschaftliche Grundlagen durchgehen, die auch für das E-Mail-Marketing gelten.

Testen Sie nur eine Variable auf einmal

Bestimmt haben Sie es im Physikunterricht in der Schule gelernt: Es gibt immer nur eine Variable, von der etwas abhängt. Falls Sie also mehrere Variablen auf einmal testen und dann einen Unterschied bei der Performance beobachten, können Sie nicht mit Sicherheit sagen, welche Variable die Ursache dafür ist.

Einige Programme für E-Mail-Marketing unterstützen allerdings Tests mit mehreren Variablen gleichzeitig. Das ist nützlich, wenn Sie einzelne E-Mail-Kampagnen optimieren wollen, indem Sie die beste Kombination der Variablen herausfinden. Weil sie aber die Variablen nicht isoliert betrachten, eignen sich multivariate Tests nur schlecht zur Gewinnung nützlicher Erkenntnisse für die zukünftige Entwicklung.

Wählen Sie eine ausreichend große Stichprobe

Um statistisch aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, muss Ihre Stichprobe groß genug sein.

Mailchimp empfiehlt, jede Testversion an mindestens 5.000 Kontakte zu senden, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Für viele Mailinglisten ist ein solcher Wert aber nicht realistisch. Doch keine Sorge – Sie können auch aus Testgruppen mit ein paar hundert Kontakten noch aussagekräftige Daten gewinnen.

Machen Sie alles messbar

Jeder Versuch erfordert ein messbares Ergebnis. Überlegen Sie sich also vorher, anhand welcher Messgröße Sie den Erfolg beurteilen wollen. Für gewöhnlich ist die Click-Through-Rate die beste Entscheidung.

So testen Sie jede einzelne Komponente Ihrer E-Mails

Art der Inhalte

Verschicken Sie auch die E-Mails, die Ihre Kunden wirklich erhalten wollen? Die Feinabstimmung der Betreffzeilen hilft Ihnen nämlich nicht viel, wenn die Kunden grundsätzlich kein Interesse am Inhalt der E-Mail haben.

Dieser Punkt lässt sich im A/B-Test nur schwer überprüfen. Achten Sie stattdessen auf Trends in Ihren bisherigen Kampagnen. Möglicherweise werden Ihre Produkt-Tutorials häufig angeklickt, während Ihre Newsletter ungelesen bleiben. Eine solche Erkenntnis ist sehr wertvoll.

Selbstverständlich gefallen nicht jedem Kunden die gleichen Inhalte. Genau hier setzt die E-Mail-Segmentierung an. Durch die Einteilung Ihrer Empfängerliste in verschiedene Segmente können Sie unterschiedliche Arten von Kampagnen an verschiedene Personen senden. Werfen Sie einen Blick in unseren Leitfaden zur E-Mail-Segmentierung und erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Ihre Liste sinnvoll unterteilen können.

Botschaften

Angenommen, Sie stellen fest, dass die Kunden sich sehr für E-Mails zu Produktneuheiten interessieren. Dann sollten Sie diese auf jeden Fall in regelmäßigen Abständen verschicken. Im nächsten Schritt müssen Sie die nun Ihre Botschaften hinsichtlich neuer Produkte optimieren.

Interessiert es die Kunden mehr, dass Ihr Produkt ihnen Geld spart, oder dass sie damit ihrer Kreativität freien Lauf lassen können? Diese Frage können Sie mit einem A/B-Test beantworten, bei dem Sie in einer E-Mail-Version die Kostenersparnis und in der anderen die kreative Entfaltung hervorheben.

Kadenz

Auch die Kadenz lässt sich nur schwer mittels A/B-Tests untersuchen, dennoch lohnt sich der Versuch einer Optimierung auch hier. Ein möglicher Ansatz: Erhöhen oder verringern Sie einfach die Frequenz Ihrer Marketing-E-Mails und beobachten Sie, wie das die Anzahl der Klicks und Abmeldungen beeinflusst.

Alternativ können Sie Ihre Mailingliste auch manuell aufteilen und jeder Gruppe eine Version der gleichen Kampagne mit einer unterschiedlichen Taktung zusenden. Diese Methode erfordert ein wenig mehr Arbeit, ist dafür aber auch präziser.

Welchen Ansatz Sie auch immer wählen, vergessen Sie nicht, dass Sie die gesamten Click-Through-Rates für die Kampagne vergleichen müssen. Schreiben Sie Kunden häufiger E-Mails, heißt das möglicherweise, dass Sie weniger Klicks pro E-Mail erhalten, dafür aber in der Summe mehr.

Betreffzeilen

Betreffzeilen zählen zu den beliebtesten Untersuchungsobjekten bei A/B-Tests, doch sollten Sie ihre Bedeutung nicht überschätzen. Inhalte und Messaging haben größere Auswirkungen auf die Performance.

Abgesehen davon lassen sich E-Mail-Betreffzeilen sehr einfach A/B-testen. Wenn Sie also andere Bereiche optimiert haben, können Sie ruhig ein paar verschiedene Ideen ausprobieren. Möglicherweise entdecken Sie ein paar überraschende Muster.

Text

E-Mails sind eine gute Testumgebung, um herauszufinden, welche Tonalität und Ausdrucksweise sich am besten für Ihre Marke eignet. Lassen sich Ihre Kunden durch ein bisschen Humor gewinnen, oder reagieren sie besser auf eine geradlinige Ansprache?

Achten Sie bei der Optimierung der Texte insbesondere auf die Handlungsaufforderung. Das ist Ihre letzte Möglichkeit, den Kunden zum Klicken zu bewegen, daher lohnt es sich wirklich, ihm besondere Aufmerksamkeit zu widmen. Wenn die Schaltfläche ‘Kostenlose Testversion starten’ in einem A/B-Test besser abschneidet als die Schaltfläche ‘Jetzt ausprobieren’, steht wohl eindeutig fest, welchen Text Sie künftig verwenden sollten.

Design

E-Mail-Design ist mehr als bloße Ästhetik. Mit überlegten Entscheidungen beim Design führen Sie die Leser durch Ihre E-Mail und animieren sie zum Klicken. Designbezogene A/B Tests reichen vom Vergleich zweier völlig verschiedener visueller Darstellungen bis zu peniblen Feinheiten.

Sind die großen Fragestellungen wie Art und Ansprache einer E-Mail erst einmal geklärt, eröffnen sich unendlich viele Möglichkeiten für Detailoptimierungen beim E-Mail-Design. Bringt ein bestimmtes Produktfoto mehr Klicks? Welche Farbe der Schaltfläche für die Handlungsaufforderung funktioniert am besten? Funktioniert der Text besser unterhalb oder oberhalb des Bildes?

Weitere Ideen für strategische Designverbesserungen finden Sie in unserem Leitfaden zum E-Mail-Design.

Analysieren Sie die Daten, erweitern Sie Ihr Fachwissen

Wenn Wissenschaftler ein Experiment durchführen, konzentrieren sie sich auf eine spezielle Frage in einem bestimmten Spezialgebiet. Aber alles, was sie im Laufe ihrer Karriere an Wissen gesammelt haben, macht sie zu Experten ihres Fachgebiets.

Als Marketingspezialist wollen Sie Experte für Ihre Kunden werden.

Wenn Sie Ihre E-Mail-Kampagnen optimieren, verbessert das nicht nur die Performance der einzelnen Kampagnen, sondern trägt auch dazu bei, dass Sie Ihre Kunden besser verstehen. Die Optimierung liefert Ihnen praxisrelevante Erkenntnisse darüber, wie Ihre Kunden mit E-Mails interagieren, wie sie Ihre Marke wahrnehmen und auf welche Botschaften sie reagieren.

Je mehr Erkenntnisse Sie gewinnen, desto besser werden Ihre Kampagnen (und desto geringer ist der Aufwand für Tests und Optimierungen). Bis es soweit ist, sollten Sie Ihren Laborkittel anziehen und mit dem Experimentieren beginnen.