Der Unterschied zwischen guten und sehr guten E-Mail Setups sind konstante Optimierungen und Testing. Wir können beim Aufbau von Automations und Campaigns zwar auf best-Practices zurückgreifen, tatsächlich ist aber jeder Markt und jede Zielgruppe anders. Im Prinzip ist ein Setup dann nur die erste Hypothese, also der neue Status Quo. Durch konstante A/B Tests wird dieser Schritt-für-Schritt optimiert.
Grundlagen von A/B Tests
Anstatt neue Ideen einfach zu implementieren, sollte man seine eigenen Gedanken zuerst bestätigen. Wir sollten also den Status Quo gegen unsere neue Idee testen. Dabei sendet man dann einen Teil des Traffics auf Version A und einen Teil auf Version B. Anschließend kann man sich ansehen wie sich die KPI (z.b. Öffnungsrate, Klickrate, Umsatz, etc.) verändert hat.
Dieser Prozess ist auf Websites schon sehr verbreitet und es gibt am Markt schon viele verschiedene A/B Testing bzw. Conversion Rate Agenturen. Im E-Mail Bereich wird das (aus unserer Erfahrung) noch nicht so intensiv durchgeführt.
Warum? Auf der Website ist im Vergleich zum E-Mail Kanal die Testgruppe viel größer. Viele wollen sich hier den Aufwand nicht machen. Fakt ist aber, dass Tests im E-Mail Bereich auch einfacher gestaltet werden können. Testet man zum Beispiel die Versandzeit einer Abandoned Cart E-Mail ist der Test in wenigen Minuten aufgesetzt, im Vergleich dazu müssen auf der Website idr. immer neue Features konzipiert und programmiert werden.
Hier ein Screenshot von einem Test zwischen 30 Minuten und 2 Stunden. Ein unterschied von XX% in der Order Rate. Du siehst, es lohnt sich:
Worauf sollte man achten?
- Teste eine Änderung pro Test. Wenn du sowohl den Text als auch die Farbe eines Buttons änderst, weißt du am Ende nicht was für den Uplift gesorgt hat.
- Editiere keinen Live test. Du kannst es gar nicht abwarten und möchtest direkt noch eine kleine Änderung vornehmen? A/B Testing braucht auch Geduld. Warte bis du ein signifikantes Ergebnis hast und triff dann eine datengetriebene Entscheidung.
- Teste nicht um zu testen. Überlege dir eine klare Hypothese und spiele nicht einfach einen beliebigen Test aus, denn mit jedem Text blockieren wir zeitliche Ressourcen. Optimiere lower hanging fruits zuerst, denn unser Ziel ist es mit jedem Test den maximalen Uplift zu bringen. Das bedeutet wir konzentrieren uns auf die Bereiche, wo die Werte besonders optimierbar sind.
- Vertraue nicht zu 100% auf die Technik. Tools (wie z.b. auch Klaviyo) werten oftmals A/B Tests direkt aus bzw. optimieren diese für dich. Hinterfrage auch hier immer die Daten. Ist das Ergebnis wirklich signifikant? Gibt es ev. einen tracking Fehler? Nichts ist schlimmer als ein falscher Test. Dieser sorgt nicht nur für eine Verschlechterung der Conversion Rate, sondern auch für falsche zukünftige Hypothesen.
- Werte Tests aus. Viel zu oft übernehmen wir Accounts, wo zwar A/B Tests aufgesetzt wurden, allerdings diese seit Monaten laufen und niemand sie auswertet. Was passiert? Alleine das Abstellen des A/B Tests auf die bessere Variante würde einen extremen Uplift verursachen.
Was kann ich im E-Mail Marketing testen?
Es gibt 3 Bereiche, welche du aktiv testen solltest: Signup Forms, Flows / Automations und Campaigns.
- Signup Forms: Wir stellen uns eine Frage “Wie holen wir möglichst viele User mit einem möglichst geringen Incentive in den Newsletter?”. Dabei können wir User mit eingebetteten Forms einsammeln, mit Pop Ups oder Flyouts.
- Flows / Automations: Es dreht sich alles darum, den Status Quo zu halten und zu optimieren. Als Unterschied zu Campaigns können hier verschiedene Zeitpunkte getestet werden und man kann komplette Flow Abfolgen gegeneinander testen.
- Campaigns: Black Friday rückt näher und du möchtest das Beste aus deinen Sale E-Mails rausholen? Du kannst vorab über verschiedene Campaigns testen, was besser ankommt bei deiner Zielgruppe (z.b. lange Copy, viele Grafiken, GIFs, persönliche E-Mails, Naturalrabatte, etc.)
Test Inspirationen
Ein großer Hebel sind immer die Creatives in E-Mails. Hierzu haben wir einen Test durchgeführt:
- A: Bild mit Produkt und einem Model
- B: Bild von einem Produkt Detailshot
Die Inspirationen werden laufend erweitert..
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