E-Mail Marketing Optimierungen ohne Junk Mail

E-Mail Marketing Optimierung: 7 Tipps f├╝r erfolgreiche A/B Tests ­čôĘ

Wir kennen es alle. Jeden Tag erreichen uns unz├Ąhlige E-Mails, von denen nur wenige ge├Âffnet werden.

Von den E-Mails, die wir tats├Ąchlich ├Âffnen, lesen wir auch nur einen Bruchteil. Die Klickrate m├Âchte ich gar nicht erst erw├Ąhnen!

Gerade bei E-Mail Marketing Kampagnen mit aufwendig erstellten Newslettern, ist das besonders ├Ąrgerlich.

Aus diesem Grund besteht ÔÇô zumindest theoretisch ÔÇô die M├Âglichkeit, Optimierungen vorzunehmen und somit, die wirklich wichtigen KPIs zu verbessern.

Doch jetzt mal Hand auf’s Herz.

Wann hast du das letzte Mal Optimierungen an deiner E-Mail Marketing Kampagne vorgenommen?

Wenn du jetzt ins Gr├╝beln kommst, solltest du unbedingt weiterlesen. Ich zeige dir nachfolgend 7 hilfreiche Tipps, mit denen du deine A/B Tests verbessern und somit dein E-Mail Marketing optimieren kannst.

Klingt gut? Dann lass uns direkt loslegen!

 

1. Optimiere die Betreffzeilen deiner E-Mail Marketing Kampagne

Die Betreffzeile deiner E-Mail ist so ziemlich der gr├Â├čte Hebel, wenn es um die Optimierung der ├ľffnungsraten deiner E-Mailings geht.

Sie alleine entscheidet, ob eine E-Mail ge├Âffnet wird oder ohne Umwege, direkt im Papierkorb landet.

Aus diesem Grund ist es ratsam, vorab einige Betreffzeilen zu testen. Hierzu kannst du entweder Kollegen oder Freunde befragen.

Eine andere, bessere M├Âglichkeit ist der E-Mail Versand an eine ausgew├Ąhlte Testgruppe, aus deinem Newsletter-Pool.

Versende zwei oder drei E-Mailings mit klickstarken Betreffzeilen und analysiere die ├ľffnungsraten der versendeten E-Mailings.

Das k├Ânnte beispielsweise so aussehen:

  • Erste Betreffzeile: So funktioniert E-Mail Marketing
  • Zweite Betreffzeile: 5 Tipps f├╝r besseres E-Mail Marketing
  • Dritte Betreffzeile: E-Mail Marketing, wie Sie es noch nie gesehen haben

Bei der Analyse beziehungsweise bei der Auswertung stellst du fest, dass die erste Betreffzeile eine ├ľffnungsrate von 17% erreicht hat. Die zweite Betreffzeile war wesentlich erfolgreicher. Hier haben gleich 29% das E-Mailing ge├Âffnet. Die dritte Variante hat es lediglich auf eine ├ľffnungsrate von 12% gebracht.

Das bedeutet f├╝r dich, dass du dich logischerweise f├╝r die zweite Betreffzeile entscheidest, da hier die ├ľffnungsrate besonders hoch war!

 

2. Optimierungen innerhalb der E-Mail

In der E-Mail selbst gibt es eine Vielzahl an Stellschrauben, an denen gedreht werden kann ÔÇô mit dem einzigen Ziel: die Optimierung der E-Mail Marketing Kampagne.

Das bedeutet, dass du im Grunde genommen alles testen solltest, was sich testen l├Ąsst.

  • Layout und Struktur
  • Design und Farbe
  • Texte und Content
  • Call-To-Action Buttons
  • etc.

Auch hier solltest du wenn m├Âglich auf eine Testgruppe aus deinem bestehenden Newsletter-Pool zur├╝ckgreifen.

Nur so erh├Ąltst du am Ende des Tages auch valide Daten.

Umso mehr A/B Tests du durchf├╝hrst, desto besser l├Ąsst sich dein E-Mail Marketing optimieren.

Jede Kleinigkeit (und sei es nur die Farbe eines Buttons) kann den Erfolg deiner Newsletter-Kampagne massiv beeinflussen.

Eine wichtige Sache noch zum Schluss.

Ja, ich gebe zu, es ist verf├╝hrerisch mehrere Variablen auf einmal zu testen. Schlie├člich gibt es ja so viele davon.

Davon rate ich dir aber g├Ąnzlich ab. Bei einem A/B Test, solltest du den Fokus wirklich nur auf eine einzige Variable legen.

Testest du mehrere Variablen auf einmal, l├Ąsst sich bei der Auswertung nicht genau sagen, welche ├änderung zu welchem Effekt beziehungsweise zu welcher Verbesserung gef├╝hrt hat.

Aus diesem Grund ist es ratsam, sich auf eine bestimmte Variable zu konzentrieren.

 

3. Beginne mit einer einfachen Optimierung

Wenn du dich das erste Mal an das Thema A/B Tests und E-Mail Marketing Optimierungen wagst, ist es hilfreich mit etwas einfachem anzufangen.

Einfache E-Mail Marketing Optimierungen
Quelle: freepik.com

Hier macht es noch keinen Sinn gro├čartig in eine komplexe E-Mail Struktur einzutauchen.

Oftmals ist es auch so, dass gerade kleine ├änderungen, bereits gro├če Auswirkungen zur Folge haben. Au├čerdem lassen sie sich deutlich einfacher testen.

Spricht also ziemlich viel daf├╝r, mit einer einfachen Optimierung zu beginnen, oder?

Neben der Betreffzeile, die sich auch recht einfach testen l├Ąsst, kannst du zum Beispiel mit der Farbe und Gr├Â├če eines Buttoms herumexperimentieren.

Auch sehr beliebt ist das B├╝hnenbild des Newsletters ÔÇô sofern dieser eines hat. Das B├╝hnenbild ist in der Regel der erste visuelle Inhalt, den der Nutzer beim ├ľffnen des E-Mailings erfasst.

Aus diesem Grund ist ein optimiertes B├╝hnenbild auch enorm wichtig.

Trifft man mit dem Bild ins Schwarze, hat man die Aufmerksamkeit des Lesers. Ist das B├╝hnenbild jedoch langweilig und ├Âde, wird das E-Mailing auch gerne direkt wieder geschlossen und in den Papierkorb geschoben.

 

4. E-Mail Marketing Optimierung ist ein fortlaufender Prozess

Das Sch├Âne an E-Mail Marketing Optimierungen ist, dass man immer etwas zu tun hat.

Der Optimierungsprozess h├Ârt im Grunde genommen nie auf. Du solltest also, wenn m├Âglich, kontinuierlich Tests durchf├╝hren.

Das hat zwei Vorteile. Zum einen verstehst du vielleicht die Nutzer deiner Zielgruppe etwas besser.

  • Worauf legen sie Wert?
  • Was macht sie neugierig?
  • Wann ├Âffnen am meisten Nutzer den Newsletter?
  • Was funktioniert ├╝berhaupt nicht?

Zum anderen lernst du nat├╝rlich mit jedem Test auch etwas dazu.

├ťbrigens kannst du auch mehrere Variablen gleichzeitig testen ÔÇô sofern diese nicht direkt voneinander abh├Ąngig sind.

Das k├Ânnte zum Beispiel eine Formulierung im Newsletter und die Anordnung des Call-To-Action-Buttons auf der Landingpage sein.

Beide Testszenarien beeinflussen sich nicht gegenseitig und k├Ânnen dementsprechend auch das Ergebnis nicht verf├Ąlschen.

Gleichzeitig sparst du dir so etwas Zeit und kannst deine Erkenntnisse aus den A/B Tests schneller umsetzen.

 

5. Achte auf die statistische Signifikanz

Ich sehe immer wieder, dass kleinere A/B Tests gefahren werden und aufgrund der ÔÇ×ErgebnisseÔÇť irgendwelche Entscheidungen getroffen werden.

Meistens basieren die Entscheidungen jedoch auf Annahmen.

Wie kann das sein?

Statistische Auswertung
Quelle: freepik.com

Die Antwort ist recht simpel. Nicht jeder Test f├╝hrt zu statistisch signifikanten Ergebnissen.

Meist hat das auch mit der Nutzerzahl in beiden Varianten (A und B) zu tun.

Stell dir mal vor, du hast in jeder Gruppe nur eine Person. Das wird dir nicht sonderlich viele Informationen (und vor allem verl├Ąssliche Informationen) ├╝ber die getestete Variabel liefern k├Ânnen.

Es gibt immer wieder┬ágro├če Ausrei├čer, die das gesamte Ergebnis verf├Ąlschen.

Achte deshalb immer darauf, dass gen├╝gend Nutzer in deinen Testgruppen sind. Nur so k├Ânnen besagte Ausrei├čer, durch die Masse der ÔÇ×normalenÔÇť Nutzer kompensiert werden.

 

6. Lass dich bei den E-Mail Marketing Optimierungen nicht entmutigen

Bei E-Mail Optimierungen kann immer wieder vorkommen, dass die A/B Tests nicht sonderlich aussagekr├Ąftig sind.

Nehmen wir einmal an, du hast in deinem E-Mailing in der Variante A einen roten Call-To-Action und in der Variante B einen gr├╝nen CTA verwendet.

Beide Varianten f├╝hren nun zu sehr ├Ąhnlichen Ergebnissen.

Was hei├čt das nun f├╝r dich?

Im Endeffekt gibt es jetzt zwei verschiedene M├Âglichkeiten.

Du kannst den Test ein weiteres Mal mit einer gr├Â├čeren Zielgruppe durchf├╝hren. Sind auch hier die Ergebnisse sehr nah beieinander, kannst du davon ausgehen, dass die Farbe des Call-To-Action Buttons keinen gro├čen Einfluss auf die Performance deines Newsletters hat.

Nat├╝rlich kannst du auch auf den zweiten Testlauf verzichten und direkt davon ausgehen.

Ich empfehle aber sicherheitshalber immer noch einen zweiten Test zu fahren. Wenn auch hier keine gro├čen Differenzen im Ergebnis erkennbar sind, kannst du dich auf andere Variablen konzentrieren. Vielleicht f├╝hrt eine ├änderung des CTA Textes ja zu einer h├Âheren Klickrate?

Auch hier hei├čt es wieder: Testen, testen, testen!

 

7. Optimiere deinen Newsletter auf Basis der Ergebnisse

Die Analyse der Ergebnisse, die du durch den A/B Test gewinnen konntest, sind das A und O.

Nur so lassen sich logische Schlussfolgerungen treffen, die am Ende des Tages auch zu besseren KPIs f├╝hren.

Bitte achte bei der Analyse auch darauf, ob die Ver├Ąnderungen ├╝berhaupt zum jeweiligen Ergebnis passen.

Ein blauer Call-To-Action Button wird wohl kaum zu einer h├Âheren ├ľffnungsrate f├╝hren.

Logischerweise muss das Mailing erst einmal ge├Âffnet werden, bevor der Nutzer den CTA ├╝berhaupt zu Gesicht bekommt.

Sollte es dennoch vorkommen, dass Variante A eine h├Âhere ├ľffnungsrate hat als Variante B (obwohl beide E-Mailings mit demselben Betreff versendet wurden), empfehle ich dir den Test zu wiederholen.

Der Inhalt des Mailings hat keinen Einfluss auf die ├ľffnungsrate!

Vielmehr solltest du den Fokus auf die KPIs richten, die tats├Ąchlich von den ├änderungen abh├Ąngig sind.

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