E-Mail-Marketing – Grundlagen

Durch Vergleichstests zu besseren E-Mails

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Das A/B-Testing ist das Einmaleins der Conversions-Optimierung. Zu oft werden etwa die Call-to-actions in E-Mails vernachlässigt und nicht getestet. Wichtig ist, dass die richtigen Hypothesen aufgestellt werden.
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Transkript

Auch in diesem Workshop geht es um eine Disziplin, die für alle Marketing-Ansätze verwendbar ist, nicht nur für E-Mail. Das Prinzip ist immer gleich: Sie erstellen zwei Varianten der jeweiligen E-Mail oder Landeseite und verteilen diese auf gleich große Teile Ihrer Zielgruppe. Dann messen Sie, welcher Ansatz besser dazu geeignet ist, mehr Erfolg zu haben. Nehmen Sie diese Variante und optimieren Sie dann von dort weiter. Es ist vermutlich der Satz, den Sie von erfahrenen Conversion-Optimierern am häufigsten hören werden: Das lässt sich nicht vorhersagen. Natürlich hat ein erfahrener Optimierer einen Erfahrungsschatz, aus dem er schöpfen kann. Aber selbst ihm werden fast täglich Effekte begegnen, mit denen er so nicht gerechnet hat. Das liegt daran, dass das Nutzerverhalten per se komplex ist und auch von vielen Faktoren abhängt, die Sie mit einer einzelnen E-Mail gar nicht beeinflussen können. Einige Faktoren aber sind durchaus beeinflussbar. Betrachten Sie diese beiden Screenshots aus der Eingangsliste einer E-Mail-Software. Hätten Sie gedacht, dass die einfache Ergänzung eines Namens in der Absenderadresse einen so gewaltigen Einfluss auf die Öffnungsrate der E-Mail hat? Die zusätzlichen Verkäufe können durch den reinen Anstieg bei der Öffnungsrate bereits erklärt werden. Vielleicht gibt es aber auch noch andere Mechanismen, z.B. im Unterbewusstsein des Empfängers, die die Verkäufe beschleunigen, sobald er erkennt, dass die E-Mail von einem Menschen und nicht von einer Maschine gekommen ist. In dieser Folie sehen Sie den schematischen Aufbau eines Vergleichstests von EmailAudience und die Schlüsse, die man daraus zog. Tatsächlich handelt es sich nicht um einen echten A/B-Test, denn es wurden in den beiden E-Mails drei Parameter verändert: der Versandzeitpunkt, der Betreff und die Menge der Handlungsaufforderungen. Man könnte nun der Auffassung sein, dass die blaue Testgruppe seltener auf die Links klickte, weil es sich um vier Handlungsaufforderungen und einen anderen Betreff handelte. Das wäre aber etwas kurz gesprungen. Tatsächlich könnte der veränderte Versandzeitpunkt und der andere Betreff dazu führen, dass sich die Gruppe der Öffnenden aus anderen Usern zusammensetzt, die eben für sich genommen eine andere Klickrate haben. Das ist wichtig zu wissen, spielt aber keine ganz entscheidende Rolle. Klar ist, dass die obere E-Mail besser funktioniert und dann verwendet wird, um für den Rest des Zielpublikums ausgespielt zu werden. Sie sehen also, hier wird nur ein Ausschnitt der Zielgruppe dem Test unterzogen. Fassen wir die wichtigsten Kriterien im praktischen Umgang mit A/B-Tests zusammen: Zwei Varianten, am besten mit nur einem Merkmal Unterschied. Zwei identische Zielgruppen oder Zielgruppenteile. Messung der Reaktion mit relevanten Messgrößen. Und dann die Ausspielung der besseren Variante an den Rest des Publikums. Wie im Beispiel von EmailAudience gezeigt, gibt es eine Steigerung zum A/B-Test und das ist der Multivariate-Test. Hier werden gleich mehrere Merkmale verändert und dann, meistens automatisch vom System, aus den veränderten Merkmalen eine Matrix von Varianten erstellt. Diese Varianten werden an eine entsprechende Menge von Zielgruppenteilen verschickt. Das funktioniert also nur, wenn man mit seinem E-Mail-Verteiler eine signifikante Reichweite hat. Mindestens 1.000 Nutzer pro Variante sollte man erreichen. Wichtig ist, dass Elemente sich gegenseitig beeinflussen. Wenn ein großer Button wie "Add to Cart" die Aufmerksamkeit anzieht, kann das von einem anderen Element wie zum Beispiel dem Aufmacherbild Aufmerksamkeit abziehen. Man sollte also in diesem Fall die Gewinnervariante genau so verwenden, wie sie getestet wurde, und nicht das scheinbare Gewinnerelement isoliert betrachten. Tatsächlich wissen wir nicht, ob der Erfolg der mittleren Kampagne, vom stimmungsvollen Bild, von der Menge der angezeigten Herzchen oder vom anders beschrifteten Button kommt. Der Schlüssel zum Erfolg eines A/B-Tests ist die richtige Hypothese. Welches Element soll variiert werden und warum? Häufig richtet sich der Blick als erstes auf den "Call to action", den Handlungsaufruf. Das ist selten ganz falsch, aber möglicherweise hat das Produktbild einen viel größeren Einfluss, wenn man es verändern würde. Also steht grundsätzlich jedes Element auf dem Prüfstand, auch Absender, Betreff und Versandzeitpunkt. Wichtig ist auch, sehr kritisch nach der Relevanz der Ergebnisse zu fragen. Sind die Unterschiede zwischen den Varianten deutlich genug? Gibt es externe Faktoren, die man herausrechnen sollte? Ein Regenschirmverkäufer wird sein Geschäft stark wetterabhängig betreiben. Vergleicht man eine Optimierungsmaßnahme über Tage mit unterschiedlichem Wetter hinweg, kann das die Aussage des Tests verzerren. André Morys hat im Laufe seines beruflichen Lebens Tausende solcher Tests durchgeführt und kommt immer wieder zu dem Schluss, dass zu kleinteilig getestet wird. Tatsächlich transportiert ja eine völlig andere Aufmachung einer E-Mail, einer Landeseite oder eines Produktangebots nicht nur das Angebot selbst, sondern auch eine andere emotionale Ansprache des Nutzers. Und da wir einen Großteil unserer Entscheidungen emotional treffen, kann eine große Veränderung und auch ein Abweichen von gelebten Branchenstandards einen gewaltigen Effekt haben. Morys zeigt gerne zwei unterschiedliche Beispiele, um die Schwierigkeit eines guten Tests herauszuarbeiten. Im vorliegenden Fall gibt es einen eindeutigen Gewinner. Das ist die Variante, die den unmittelbaren Versand verspricht. Logistisch gab es im Unternehmen hierfür keine Veränderung. Ein Artikel, der "sofort lieferbar" angezeigt wurde, wurde in der Regel noch am gleichen Tag verpackt. Nur die Kommunikation war anders. Aber so etwas passiert eben auch. Hätte man den Testzeitraum nur sehr kurz gewählt, dann wäre in diesem Beispiel die pinkfarbene Variante als eindeutiger Gewinner aus dem Test hervorgegangen. Nach einem gewissen Zeitraum aber, pendeln sich alle Kurven bei einem ähnlichen Wert ein. Das Ergebnis: Dem Kunden ist das egal. Das ist aber per se keine schlechte Nachricht, denn sie besagt ja auch, dass zumindest bis hier her die Kommunikation so gut war, dass das Potenzial einigermaßen ausgeschöpft wurde. Das kann freilich beim nächsten Test schon wieder ganz anders aussehen. Wie geht man also an einen A/B-Test heran? Zunächst konfiguriert man die passende Software. In Google Analytics heißt die Funktion "Content Experiments". Andere Analysewerkzeuge können das auch. Für das Testen einzelner Webseiten gibt es andere Werkzeuge, die sehr einfach zu bedienen sind. Optimizely und Visual Website Optimizer sind nur zwei davon. Beide können Veränderungen an der Zielseite auch direkt im Browser realisieren. Der Nutzer bekommt eine Zeile Java-Skript, die er in die Landeseite seiner Kampagne integriert. Dieses Skript leitet dann die Hälfte des Traffic auf die zweite Variante um. Beim Umgang mit externen Tools sollte man Wert darauf legen, dass die Ergebnisse der Tests in irgendeiner Form im Unternehmen so dokumentiert werden, dass sie für jedermann ersichtlich sind. Sonst kann es passieren, dass die gleichen Dinge immer wieder getestet werden, und man wertvolle Ressourcen verschwendet. Zum Abschluss dieses Workshops erhalten Sie von mir noch ein paar weiterführende Hinweise. Der Blog von André Morys konversionsKRAFT ist eine unerschöpfliche Quelle von Know-how und Inspiration zu Testmethoden, Testgegenständen und zur täglichen Praxis. Bei kissmetrics finden Sie ein Beispiel, wie ein E-Mail-A/B-Test direkt umgesetzt werden kann. Am schönsten für den Einstieg aber ist WhichTestWon. Hier finden Sie Hunderte von Experimenten und bei den meisten werden Sie den Ausgang nicht vorhersagen können.

E-Mail-Marketing – Grundlagen

Lernen Sie die Grundlagen des E-Mail-Marketings und des Newsletters und erfahren Sie, wie Sie sie am sinnvollsten einsetzen, um effiziente Mittel zur Kundenbindung zu erhalten.

2 Std. 16 min (17 Videos)
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Erscheinungsdatum:23.07.2015

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