Den besten Zeitpunkt für den Versand eines E-Mail-Newsletters finden
Es ist die uralte Debatte in jeder E-Mail-Marketing-Diskussion: “Wann ist der beste Zeitpunkt, um einen E-Mail-Newsletter zu versenden?” Die Antwort ist: Es gibt nicht den einen besten Zeitpunkt. Ja, Sie haben richtig gelesen. Wenn Sie die E-Mail-Beteiligungsraten erhöhen möchten, ist es nicht so einfach, einen bestimmten Tag oder eine bestimmte Uhrzeit zu wählen. Ähnlich wie die Farmers Insurance wissen wir ein oder zwei Dinge, weil wir ein oder zwei Dinge gesehen haben”, wenn es um E-Mail-Marketing geht. Jedes Jahr untersuchen wir über 100 Milliarden E-Mails, um einen Jahresbericht über E-Mail-Marketingtrends und Engagement zu erstellen. Und wissen Sie, was wir herausgefunden haben? Der beste Zeitpunkt für den Versand eines E-Mail-Newsletters variiert je nach Branche, Zielgruppe, Zielsetzung. Es gibt keine pauschale Empfehlung für den Versand eines Newsletters.
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Dürfen wir bei der Erstellung Ihres Newsletters behilfsein sein, 4iMEDIA als Agentur für Newsletter, Whitepaper & E-Mail-Marketing steht Ihnen gern zur Seite. Der Kern des E-Mail-Marketing-Engagements ist ein Newsletter, der auf Ihr Produkt, Ihre Marke und Ihre Zielgruppe zugeschnitten ist. Um dies zu erreichen, ist es wichtig, Ihre E-Mail-Kampagnen kontinuierlich zu testen, zu analysieren und zu optimieren. Wie sieht das in Echtzeit aus? Gehen wir der Sache auf den Grund.
Testen Sie Ihre E-Mails
Die Grundlage für die Perfektionierung des E-Mail-Engagements ist das Testen, was bei Ihrer Zielgruppe in jeder Hinsicht funktioniert und was nicht. Dazu gehört das Testen der Sendezeit, der Betreffzeilen, der Texte, der Grafiken und anderer Schlüsselelemente der E-Mail. Beachten Sie, dass dies für jedes Zielgruppensegment, jedes Produkt und jede Art von E-Mail (z. B. Ankündigung einer neuen Funktion oder Willkommens-E-Mail), die Sie versenden, unterschiedlich sein kann. Es mag überwältigend klingen, so viele Dinge mit mehreren Segmenten zu testen, aber zum Glück gibt es einen systematischen Weg, E-Mail-Tests anzugehen, der die Aufdeckung von Trends vereinfachen wird: A/B-Tests.
1. Segmentieren Sie Ihre E-Mail-Abonnentenliste
Um Ihre Abonnentenliste zu segmentieren, unterteilen Sie sie in kleinere Listen nach wichtigen Merkmalen, wie z. B.:
- demografische Merkmale
- Geschäftsart
- Kaufverhalten
- oder Standort
Anhand der Segmente können Sie feststellen, was die größte Wirkung auf die einzelnen Marken hat, und in Zukunft ein gezielteres E-Mail-Marketing betreiben. Im Idealfall verfügt Ihre E-Mail-Marketingplattform über ein Segmentierungstool, mit dem sich diese Aufgabe leicht bewältigen lässt.
2. Bilden Sie eine Hypothese
Sobald Sie die Listen segmentiert haben, ist es an der Zeit, eine Hypothese oder eine “begründete Vermutung” aufzustellen, so wie Sie es bei einem wissenschaftlichen Test tun würden. Um Ihre Hypothese zu entwickeln, wählen Sie zunächst ein Segment Ihrer Liste aus, auf das Sie sich konzentrieren möchten, und wählen dann ein einzelnes Element aus, das für diese Gruppe entscheidend ist.
Sie können zum Beispiel eine fundierte Vermutung darüber anstellen, wie das Ergebnis aussehen würde, wenn Sie den Zeitpunkt des Versands von Begrüßungs-E-Mails ändern würden. Ähnlich wie bei der Festlegung eines Ziels sollte Ihre Hypothese S.M.A.R.T. (Spezifisch, Messbar, Erreichbar, Relevant und Zeitgebunden) sein. In diesem Fall könnte Ihre Hypothese lauten: “Das Versenden von Begrüßungs-E-Mails innerhalb von 10 Minuten nach dem Beitritt eines Nutzers wird die Öffnungsrate von E-Mails in den nächsten drei Monaten bei dem neuen Nutzersegment um 6 % erhöhen.”
3. Teilen Sie jedes Segment in eine “A”- und “B”-Testgruppe auf
Nachdem Sie nun Ihre Hypothese aufgestellt haben, teilen Sie das Abonnentensegment in zwei Gruppen auf: eine “A”-Gruppe für Ihre Kontrollgruppe und eine “B”-Gruppe für Ihre Testgruppe. Teilen Sie das Segment gleichmäßig nach dem Zufallsprinzip auf, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse nicht in die eine oder andere Richtung verzerrt werden. Am einfachsten lässt sich eine zufällige Gruppenauswahl erreichen, wenn Sie einen E-Mail-Dienstanbieter (ESP) verwenden, der über integrierte A/B-Tests verfügt.
Prüfen Sie, ob die einzelnen Gruppen groß genug sind, um statistisch signifikante Ergebnisse zu liefern, damit Sie möglichst genaue Daten erhalten. Wenn die Gruppen zu klein sind oder nicht genügend variieren, wird der Test wahrscheinlich nur die Ergebnisse des Zufalls widerspiegeln. Eine größere Gruppe hingegen erhöht die Genauigkeit der Ergebnisse, indem sie die Wahrscheinlichkeit des Zufalls verringert. Eine statistisch signifikante Gruppe wird durch einige Faktoren und eine Menge Mathematik bestimmt. Wenn Sie kein Statistiker sind oder einfach keine Lust auf Mathematik haben (denn wer hat die schon?), können Sie die richtige Größe leicht mit einem A/B-Test-Rechner ermitteln. Eine gute Ausgangsgröße sind in der Regel mindestens 1.000 Abonnenten, aber auch das kann je nach Test und Abonnentenliste niedriger oder höher sein.
4. Erstellen Sie “A”- und “B”-Testobjekte
Um einen bestimmten Aspekt Ihrer E-Mail zu testen, erstellen Sie zwei Varianten derselben E-Mail, bei denen nur dieses eine Element geändert wurde, um Ihre Hypothese widerzuspiegeln. Erstellen Sie zum Beispiel zwei identische Begrüßungs-E-Mails, aber versenden Sie eine zu dem Zeitpunkt, zu dem Sie normalerweise Ihre Begrüßungs-E-Mails versenden, und eine zu dem Zeitpunkt, der Ihrer Hypothese entspricht. Beispiel für die Hypothese: Wenn Sie Ihre Begrüßungs-E-Mails normalerweise zwei Tage nach dem Beitritt des Nutzers versenden, senden Sie Ihre Kontroll-E-Mail zu diesem Zeitpunkt. Ihre Testgruppen-E-Mail könnte 10 Minuten nach dem Beitritt des neuen Benutzers versandt werden, um die Effektivität im Vergleich zu den Ergebnissen Ihrer Kontrollgruppe zu testen.
Der einzige Unterschied zwischen den beiden E-Mails sollte der Zeitpunkt sein, zu dem Sie sie verschickt haben. Wenn Sie mehr als ein Element testen wollen, spricht man von multivariaten Tests. Ein multivariater Test wäre zum Beispiel, wenn Sie sowohl den Zeitpunkt des Versands der E-Mail als auch eine andere Betreffzeile testen. Sie sollten nur dann multivariate Tests durchführen, wenn Sie Kombinationen verschiedener Elemente testen. Und es ist am besten, multivariate Tests erst nach dem Testen jedes einzelnen Elements durchzuführen.Nachdem Sie zum Beispiel den effektivsten Zeitpunkt für den Versand Ihrer E-Mail getestet und gefunden haben, können Sie diesen mit erfolgreichen Betreffzeilen kombinieren, um die kombinierte Wirkung zu messen. Wenn Sie versuchen, alle Aspekte einer E-Mail gleichzeitig zu testen, kann es schwierig sein, festzustellen, welches Element positiv oder negativ zum Gesamtergebnis beiträgt.
5. Testen Sie auf einer Plattform, die die Ergebnisse messen kann
Jetzt ist es endlich an der Zeit, Ihren Test zu starten. Vergewissern Sie sich, dass Sie Ihre E-Mails von einem ESP versenden, der über ein leistungsfähiges Analyse-Dashboard verfügt, damit Sie die Ergebnisse leicht messen und bewerten können. Denken Sie daran, alle Variablen zu isolieren, außer der, die Sie gerade testen. Wenn Sie also den Versandzeitpunkt testen, schreiben Sie keine unterschiedlichen Betreffzeilen und versenden Sie nicht an verschiedenen Wochentagen oder zu verschiedenen Tageszeiten. Verwenden Sie in beiden E-Mails dieselben Betreffzeilen und ändern Sie nur den Zeitpunkt des Versands.
Analysieren Sie die Daten
Sobald Sie Ihren Test durchgeführt haben, müssen Sie die Ergebnisse auswerten und feststellen, ob Ihre Hypothese richtig war oder nicht. Wenn Sie die obige Hypothese testen, betrachten Sie beispielsweise die Öffnungsraten für jedes E-Mail-Segment, um die Auswirkungen der Sendezeit zu messen. Die Gruppe mit der höchsten Öffnungsrate wäre der “Gewinner”. Wenn Sie einen ESP verwenden, der über integrierte A/B-Tests verfügt, sollte die Plattform die meiste Arbeit für Sie erledigen. In den Plattformen A/B-Test-Analyse-Dashboard können Sie beispielsweise Diagramme zu Ihren Ergebnissen und Conversion-Werten gleichzeitig anzeigen.
Neben der Analyse der Ergebnisse für den einzelnen Test sollten Sie die Ergebnisse auch im Hinblick auf die Gesamtleistung Ihres E-Mail-Newsletters bewerten. So können Sie weitere Erkenntnisse über die möglichen Auswirkungen auf andere E-Mail-Segmente gewinnen. Wenn z. B. eine personalisierte Betreffzeile die Öffnungsrate bei Neukunden erhöht, sollten Sie den gleichen Test mit anderen Listensegmenten durchführen.
Optimieren Sie auf der Grundlage der Ergebnisse
Die von Ihnen gesammelten und analysierten Daten sind nur so weitreichend, wie Sie sie umsetzen. Der Schlüssel zu langfristiger Vitalität liegt in der Umsetzung der Änderungen, die sich aus den Testergebnissen ergeben, sowie in der kontinuierlichen Weiterentwicklung. Die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe ändern sich, Ihre Marke wird sich wahrscheinlich weiterentwickeln, und dementsprechend müssen sich auch Ihre E-Mail-Marketingkampagnen anpassen. Um sich effektiv anzupassen, sollten A/B-Tests eine ständige Praxis sein. Beachten Sie, dass die Art und Weise, wie Sie Ihre E-Mails optimieren, unterschiedliche Auswirkungen haben wird. Daher ist es wichtig, sich ein klares Hauptziel zu setzen, bevor Sie Änderungen an Ihrem E-Mail-Marketing vornehmen. Unsere Untersuchungen haben ergeben, dass der beste Tag und die perfekte Zeit zum Versenden einer E-Mail nicht nur von Ihrer Branche, sondern auch von Ihren Zielen abhängt.
Montags werden zum Beispiel im Durchschnitt die meisten E-Mails geöffnet, aber dienstags ist die Klickrate am höchsten. Wenn Sie also eine höhere Öffnungsrate anstreben, ist der Montag vielleicht der bessere Tag. Wenn Sie jedoch eine höhere CTR anstreben, wäre der Dienstag besser geeignet. All dies hängt von Ihrer Branche und Zielgruppe ab, daher ist es wichtig, dies mit Ihrer spezifischen E-Mail-Liste zu testen. Es ist auch wichtig, Ihre Änderungen auf jedes Zielgruppensegment zuzuschneiden, da die E-Mail-Optimierung wiederum weitgehend von der Zielgruppe abhängt. Pauschale, universelle Änderungen an Ihrem E-Mail-Marketing sind in der Regel weniger effektiv. Sie müssen personalisiert und auf die Bedürfnisse der einzelnen Zielgruppensegmente zugeschnitten sein, um die größte Wirkung zu erzielen. Laut einer Studie von Accenture sind 91 % der Verbraucher eher bereit, bei einer Marke einzukaufen, die ein personalisiertes Erlebnis bietet.
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