20.06.2022 – Kategorie: eCommerce

Experimentation im E-Mail-Marketing: So feiern Sie binnen kurzer Zeit Erfolge

Experimentation wirkt sich positiv auf die Marketingkommunikation aus, weil damit Botschaften in der Zielgruppenansprache perfektioniert werden und damit die Wahrscheinlichkeit eines höheren durchschnittlichen Bestellwertes steigt. Und sie stellt eine wirkmächtige Möglichkeit dar, mit der auch testunerfahrene Marketer statistisch relevante Ergebnissen erzielen können.

Um Experimente gewissermaßen zu „legitimieren“ verweisen Marketer immer wieder auf ein mittlerweile geradezu ruhmreiches Beispiel: den Wahlkampf um die US-Präsidentschaft im Jahr 2009. Dort setzte das Wahlkampf-Team Barack Obamas auf extensives Testing und Experimentation, um etwa die Erfolgsaussichten verschiedenster Marketing-Maßnahmen zu ermitteln. Dadurch erzielte die Kampagne schließlich eine um 40 Prozent höhere Konversionsquote und kam auf gut drei Millionen zusätzliche Newsletter-Anmeldungen. Sie bildeten die Basis für die Einnahme zusätzlicher Spendengelder in Höhe weit über 50 Millionen US-Dollar. The rest is history, as they say!

Tests maximieren Marketing-Performance

Nicht nur das oben genannte Beispiel verdeutlicht: Experimente im Marketing rechnen sich. Und dass auf zweifache Art: Erstens verursachen sie einen verhältnismäßig geringen Zeit- und Kostenaufwand und vermeiden, zweitens, eine übermäßige Etat-Strapazierung. Der Effizienzgewinn für die gesamte Marketing-Automation ist in vielerlei Hinsicht beachtlich. Experimentation maximiert nicht nur die Kundenbindung, sondern verbessert auch die Performance von E-Mail-Marketing-Kampagnen. Und dass hat einen positive Effekt auf Umsatz und Leads.

Experimentation-Schnell-Einstieg

Für den Experimentation-Schnell-Einstieg ist zunächst ein adäquates Testobjekt erforderlich. Nur, wie lässt sich das finden? Vornweg: Die Liste infrage kommender Testgegenstände ist gerade in der E-Mail-Marketing-Kommunikation so gut wie endlos. Um sich im Dschungel der Testobjekte nicht zu verirren, hilft gerade Testneulingen ein Perspektivwechsel. Sie sollten den Blick auf die einzelnen Bausteine einer E-Mail richten, mit denen Empfänger in ihrer Inbox in Berührung kommen. Auf was achten E-Mail-Rezipienten dort sehr wahrscheinlich zuerst? Auf die Betreffzeile bzw. das E-Mail-Subject.  

Hinweis für Experimentation-Neulinge: E-Mail-Subject comes first!

Unter Marketern ist die Betreffzeile zweifellos das populärste Testobjekt. Nach einer Umfrage des E-Mail-Marketing-Spezialisten Optimizely testen über 70 Prozent der befragten Personen dieses Element regelmäßig im Rahmen von A/B-Tests. Hintergrund: Personalisierte Betreffzeilen erzielen eine durchschnittlich um mindestens 20 Prozent höhere Öffnungsrate. Ausreißer nach oben: die Reisebranche. Dort werden Öffnungsraten von weit über 40 Prozent erreicht (Vgl. hier).

Zu was Betreffzeilen-Tests tatsächlich in der Lage ist, zeigt dieses einfache Rechen-Beispiel: Mit einer Conversion Rate von 5 Prozent und einem durchschnittlichen Warenkorbwert von 80 EUR erzielt die Gewinner-Betreffzeile in der E-Mail-Kampagne eines Online-Shops bei einer durchschnittlichen Öffnungsrate von 30 Prozent etwa 260 EUR zusätzlichen Umsatz je 1.000 Empfänger. Wer will darauf schon verzichten.

Experimentation: In 6 Schritten zur erfolgreichen Test-Premiere

Bevor testunerfahrene Online-Shop-Betreiber, Unternehmer oder Marken multivariate Tests anwenden, sollten sie zunächst mit den wesentlich einfacheren A/B-Tests starten. Weil die Betreffzeile mit der Öffnungsrate korreliert, liegt ein Test unterschiedlicher Betreffzeilen-Ansprachen nahe. Deren Effekt wird bei zwei nach dem Zufallsprinzip erstellten Empfängergruppen – üblicherweise jeweils 10 Prozent des gesamten E-Mail-Verteilers – getestet. Eine Gruppe erhält eine E-Mail mit der Original-Betreffzeile (A), die zweite Gruppe die Varianten-Betreffzeile (B). Die Ansprachen-Ausprägung erfolgt also in zweifacher Ausführung: personalisiert (im Testbeispiel die Variante B) und neutralisiert (im Original A, etwa mit „Hallo“). Variablen-Ausprägungen sollten im Vorfeld exakt dokumentiert werden.

A/B-Test Schritt für Schritt

  1. E-Mail-Subject-Variante persönliche Note hinzufügen
  2. Fakten und Zahlen anstelle von Text in Variante verwenden
  3. Relevanz-Niveau in Variante erhöhen ( z. B. „Nur noch heute 10 %“)  
  4. Motivierende, direkte („Handeln Sie jetzt“) Ansprache anstatt Teaser-Text oder passiven Content  („Verpassen Sie es nicht“) prüfen
  5. Unterschiedliche Artikel in E-Mail-Subject-Variante ausprobieren
  6. Ganz wichtig! Unterschiedliche Versionen im Pre-Header prüfen

Tipp: Beim Experimentieren generell der gleichen Anleitung folgen!

Test vorbereiten

Hypothese

A/B-Tests erfordern die Benennung eines messbaren Ziels, dass mit dem Test überprüft werden soll. Das gelingt mit der Formulierung einer geeigneten Hypothese:

„Eine personalisierte Ansprache im E-Mail-Subject erzielt eine 15% höhere Open Rate als eine neutrales E-Mail-Subject.“

(Hinweis: Nicht zu komplizierte Hypothesen – zum Beispiel mit mehreren Variablen –  formulieren. Das erschwert die Nachprüfbarkeit!)

Messgröße ist in diesem Beispiel die Öffnungsrate.

E-Mail-Subject als Testobjekt, Ansprache als Variable

In dem A/B-Test werden die Test-Rezipienten per Zufall ausgewählt und in zwei gleichgroße Untergruppe aufgeteilt: die Untergruppe A (Testgruppe) und B (Kontrollgruppe). Jetzt kann das Testobjekt, hier: das E-Mail-Subject, in zweifacher Ausführung mit entsprechender Variablen-Ausprägung formuliert werden: als Original A – mit neutralem E-Mail-Subject  – und als Variante B – mit personalisiertem E-Mail-Subject. Danach erfolgt die Zustellung der beiden Muster an die jeweiligen Test-Gruppen.

Zum besseren Überblick noch einmal die formalisierte Darstellung:

  • Testgruppe A >> Original A
  • Kontrollgruppe B >> Variante B

Hinweis: Darauf achten, dass die Betreffzeilen-Proben ausschließlich in einer einzigen Ausprägung voneinander abweichen. Auf diese Weise lässt sich das Öffnungsraten-Delta auf die modifizierte Variante B zurückführen.

Aussagekräftige Experimentation

Unter den folgenden Voraussetzungen lässt der Erkenntnisgewinn von A/B-Tests vollständig abschöpfen:

  • Relevante KPIs: Stimmt die Messgröße mit dem Testziel überein? KPIs sollten schriftlich dokumentiert werden, so dass die Fachtermini allen Stakeholdern gegenüber eindeutig definiert werden und klar beschrieben ist, was quantitativ in bzw. mit den KPIs erfasst werden soll.

Bezüglich des Betreffzeilen-Beispiels: Die Öffnungsrate gibt an, wie viele Personen innerhalb der beiden Testgruppen A und B nach dem Lesen des jeweiligen E-Mail-Subjects die E-Mail tatsächlich geöffnet haben. Dabei ist es ratsam, Messgrößen wie die Click-to-open-Rate (CTOR) oder die Conversion Rate (CR) zur Bestätigung eines erfolgreich verlaufenen Test heranzuziehen, weil sie das Resultat zusätzlich untermauern.

  • Statistisch Signifikanz: Statistisch signifikant ist ein Experiment, wenn Kontroll- und Testgruppe eine Differenz von nicht weniger als 20 % (gemessen an der Kontrollgruppe) vorweisen. Liegt die Öffnungsrate der Kontrollgruppe etwa bei 15 % und die des gesamten Experiments bei 18 %, ist der A/B-Test statistisch signifikant, weil ein Delta von mindestens 20 % vorliegt.

In vier Schritten den maximalen A-/B-Test-Effekt erzielen:

  1. Variable / Testobjekt benennen und dokumentieren
  2. Prüfbare Hypothese erstellen
  3. Auf Testsystematik achten
  4. Testergebnisse interpretieren und auswerten

Experimentation im E-Mail-Marketing: Fazit

Multivariate Testverfahren stellen für Marketer eine attraktive Strategie dar, erkenntnisreiche Einblicke darüber zu gewinnen, inwieweit sich Ausprägungen  unterschiedlicher Variablen auf verschiedenste KPIs wie die Öffnungsrate auswirken können.

Aus diesem Grund greifen Unternehmen auch sehr gerne auf A/B-Test zurück. Sie perfektionieren die Omnichannel-Marketingkommunikation. Ihre Ergebnisse unterstützen beispielsweise dabei, den richtigen Font, die passende Farbgebung eines CtA-Buttons oder eben auch die attraktivere Betreffzeile einer E-Mail zu identifizieren. Dadurch erzielt Experimentation nachweislich einen große Impact bei den Klickzahlen.

Experimentation
Bild: Optimizely

Von Joanna Hoheisel, Director Business Consulting, Optimizely.

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