E-Mail-A/B-Tests: Machen wir es richtig

Was ist besser: Kurz- oder Langtext? GIFs oder statische Bilder? Weiße oder violette CTA-Buttons?

Es gibt so viele Optionen und Entscheidungen, die in die Erstellung der perfekten E-Mail-Marketing-Strategie einfließen, die Ihren Kampagnen florierende CTOR und CTR bringt. Und der Druck ist groß, da E-Mail-Kampagnen noch vor Social Media als einer ihrer wichtigsten Marketingkanäle gelten.

Wie können Sie also Ihre E-Mail-Kampagnenstrategie strategisch entwickeln?

In diesem Artikel beantworten wir diese und viele weitere Fragen, um Ihnen dabei zu helfen, intelligente A/B-Tests für Ihre Kampagnen zu erstellen und Ihre Ergebnisse effektiver zu gestalten.

Was sind A/B-Tests im E-Mail-Marketing?
Warum Sie E-Mail-A/B-Tests benötigen
Dinge, die vor dem A/B-Testen zu beachten sind
Tools zum Testen
Analysieren Sie die Ergebnisse

Was sind A/B-Tests im E-Mail-Marketing?

In einer E-Mail-Marketingkampagne ist A/B-Testing die Methode, zwei Varianten derselben E-Mail mit einer geänderten Variablen zu senden, um zu sehen, welche Version besser abschneidet. Der A/B-Test kann Änderungen umfassen in:

• Visuelles Design per E-Mail
• Unterschiedliche Betreffzeilen
• Unterschiedlicher Tonfall/Textlänge (auch bekannt als Kopie)
• Verschiedene CTA-Typen

A/B-Tests (auch Split-Tests genannt) können Vermarktern helfen, die Informationen zu sammeln, die später die besten Ergebnisse liefern, mehr Öffnungen und Klicks generieren und Informationen über die Präferenzen der Zielgruppe und die E-Mail-Performance insgesamt liefern.

Warum Sie E-Mail-A/B-Tests benötigen

Vermarkter, die E-Mail-Kampagnen einsetzen, wenden sich regelmäßig A/B-Tests zu, da dies die einzige Möglichkeit ist, statistisch nachzuweisen, welche Version einer E-Mail-Kampagne am besten abschneidet. Es ist auch eine Möglichkeit, ein Publikum schneller als gewöhnlich kennenzulernen – und die Strategie Ihres Teams entsprechend zu optimieren.

Mit anderen Worten: Sie brauchen A/B-Tests, um das Beste aus Ihrem E-Mail-Marketing herauszuholen, ohne blind zu raten. A/B-Split-Tests liefern die notwendigen Daten, um Anpassungen und Strategien zu bestimmen, die Ihre E-Mail-Kampagnen benötigen. Es bietet die Möglichkeit, zu lernen und sich zu verbessern:

• Welche Art von Betreffzeile bringt bessere Öffnungsraten
• Welche Art von Bildmaterial/Gifs/Emojis zieht die Menschen mehr an
• Zu welcher Zeit ist es am besten zu senden, um mehr Öffnungen zu erhalten
• Welche Art von CTA-Button bringt mehr Klicks?
• Welche visuellen E-Mail-Vorlagen bringen mehr Conversions?
• Was Preheader mehr bringen, öffnet sich

Dies sind nur einige „Geheimnisse“, die Ihre A/B-Tests preisgeben, aber es gibt noch so viel mehr zu sagen, je nachdem, was Sie zu messen versuchen. Herauszufinden, was mehr Konversionsverkäufe beeinflusst und antreibt – das ist das, wonach jeder Vermarkter strebt, und es sind die Daten aus A/B-Tests, die dabei helfen können.

Dinge, die vor dem A/B-Testen zu beachten sind

Wenn Sie mit Ihren E-Mail-Kampagnen experimentieren, ist es wichtig, einige Dinge zu berücksichtigen, bevor Sie mit dem A/B-Test beginnen. Hier sind einige Regeln, die Sie bei der Initiierung Ihres A/B-Tests befolgen sollten.

Gleichzeitig testen

Es ist nicht ratsam, zwei Versionen derselben E-Mail über einen längeren Zeitraum zu testen. Wenn Sie einen A/B-Mailing-Test durchführen, sollten Sie gleichzeitig testen, da Sie sonst nicht wissen, ob die Leistungsunterschiede auf die unterschiedliche Variable in der E-Mail oder auf einen externen Faktor zurückzuführen sind, den Sie nicht berücksichtigt haben, wie z an einem anderen Wochentag oder in einem anderen Monat. Die einzige Ausnahme ist, wenn Sie den optimalen Zeitpunkt für den Versand einer E-Mail testen, in diesem Fall sollten Sie Ihre E-Mails natürlich zu einem anderen Zeitpunkt testen.

Produzieren Sie Daten im Laufe der Zeit

Es ist wichtig, dem A/B-Test genügend Zeit zu geben, um die Unterschiede zwischen den beiden Varianten, die Sie versenden, statistisch zu erkennen. Eine Studie hat zum Beispiel herausgefunden, dass Wartezeiten von 2 Stunden den Gewinner aller Zeiten in mehr als 80 % der Fälle richtig vorhersagen und 12+ Stunden in über 90 % der Fälle richtig sind. Lassen Sie Ihren Test also lange genug laufen, um signifikante Ergebnisse zu sehen.

Testen Sie eine Variable nach der anderen

Vielleicht möchten Sie ein paar verschiedene Dinge gleichzeitig testen – aber es empfiehlt sich, eine Variable auszuwählen und die Leistung Ihrer A/B-Tests danach zu messen. Auf diese Weise können Sie sicher sein, was genau für die Änderungen in der Mail-Performance verantwortlich ist. Es gibt etwas, das multivariate Tests genannt wird, ein weiterer Testprozess, der für sich allein untersucht werden kann.

An gleiche Probengruppen senden

Um aussagekräftigere Ergebnisse zu erhalten, testen Sie mit ähnlichen/gleichen und gleichzeitig zufälligen Zielgruppen – insbesondere, wenn Sie zwei oder mehr Zielgruppen gleichzeitig testen.

Größe des Publikums ist wichtig

Laut Hubspot sollten Sie eine A/B-Sendeliste von mindestens 1000 Kontakten haben, um statistisch relevante Ergebnisse zu erhalten. Wenn Sie weniger haben, wird der Anteil Ihrer A/B-Testliste, der verwendet wird, um statistisch relevante Ergebnisse zu erhalten, immer größer.

Verwenden Sie ein A/B-Testing-Tool

Egal, ob Sie E-Mails, Websites oder Zielseiten testen, der beste Weg, dies mit dem geringsten Aufwand zu tun, ist der Einsatz eines A/B-Testtools wie HubSpot oder MailChimp. Auf diese Weise können Sie die Daten Ihrer Experimente einfacher testen und sammeln.

Identifizieren Sie die primäre Metrik

Es ist möglich, dass sich A/B-Tests gleichzeitig auf verschiedene Leistungsmetriken auswirken, aber es ist besser, sich auf eine primäre Metrik zu konzentrieren, bevor Sie Ihren Test durchführen. Sie wird als „abhängige“ Variable bezeichnet – die von Ihnen vorgenommene Änderung bestimmt später die Ergebnisse für das Benutzerverhalten. Die Auswahl der für Sie wichtigsten Metrik bestimmt diese Variable und hilft Ihnen, Ihre A/B-Tests optimal einzurichten.

Vorteile von A/B-Tests

Warum sollten Sie also sofort mit A/B-Tests beginnen, wenn Sie es noch nicht getan haben?

Es lohnt sich, das Handwerk des Split-Testens zu beherrschen, und hier sind einige der Vorteile:

Erhöhen Sie den Web-Traffic

Menschen auf Ihre Website, Ihr Produkt oder Ihre Zielseite zu locken, ist das oberste Ziel von E-Mail-Kampagnen. Eine gewünschte Anzahl von Personen dazu zu bringen, auf den verlinkten CTA-Button zu klicken, ist das, was Marketer hoffen, wenn sie ihre A/B-Tests erstellen und sich später die Daten ansehen.

Mehr Konvertierungen

Die Variable, die Sie in Ihren A/B-E-Mail-Tests ändern, hat einen Hauptzweck, nämlich die Anzahl der Personen zu erhöhen, die auf ein Formular klicken und es dann ausfüllen und es in einen Lead auf Ihrer Website umwandeln. Die Erhöhung der Konversionsrate ist einer der Hauptvorteile von Split-Tests.

Senken Sie die Absprungrate

A/B-Tests können helfen, die Absprungrate für Ihre Website zu senken – indem Sie einen anderen Text, Einführungen, CTA-Buttons, Layout usw. ausprobieren. Es hat alles damit zu tun, Ihren Zielkunden besser kennenzulernen und die Vorlieben Ihres zu lernen Zielgruppe durch Daten, damit Sie Ihre Strategie besser anpassen können.

Tools für A/B-Tests

Sie können kein effizientes A/B-Testing durchführen, ohne die richtigen Tools einzusetzen, um glückliche neue Kunden zu gewinnen.

Tools zum Ausführen von A/B-Tests

• Optimizely – eines der führenden A/B-Testing-Tools, das einen einfachen Bearbeitungszugriff, gespeicherte Zielgruppen, nachträgliches Filtern von IP-Adressen und intuitive Datenanzeige ermöglicht.
• SiteSpect – eine der ersten serverseitigen Testlösungen, die komplexere Tests ermöglicht (aber mehr technisches Know-how erfordert) – SiteSpect bearbeitet das HTML, bevor es den Server verlässt, und vermeidet viele Probleme, die bei browserbasierten Testplattformen auftreten
• AB Tasty – dieses Tool ermöglicht die Durchführung von A/B-Tests, Split-Tests, multivariaten Tests und visueller Bearbeitung sowie die Personalisierung von Inhalten; Es wurde speziell für Marketingteams entwickelt
• Crazy Egg – bietet A/B-Tests, Heatmapping und Usability-Tests sowie die Möglichkeit, Variationen für jede Seite Ihrer Website zu testen, indem Sie ein einzelnes Code-Snippet hinzufügen. Sie müssen keine Programmiererfahrung haben, um mit Crazy Egg zu experimentieren, da es eines der intuitivsten Tools zum Testen von Varianten ist.
• Evolv – ein erheblich neues Tool, das maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um multivariate Tests zu nutzen, und mit dem Sie Ihre Inhalte einfach personalisieren und mit ihnen experimentieren können.
• Google Optimize – ein kostenloses Tool, das standardmäßige A/B-Tests sowie multivariate Tests, Split-URL-Tests und serverseitiges Experimentieren bietet.

Tools zum Sammeln von Daten aus A/B-Tests

• UsabilityHub – ermöglicht es Ihnen, Ihre Testoptionen mit echten Benutzern zu validieren und dann die Daten aus diesen Tests bereitzustellen.
• Google Analytics – eines der beliebtesten Tools für die Datenerfassung und -analyse, mit GA können Sie die Ergebnisse Ihrer A/B-Tests aufschlüsseln und das Verhalten nach verschiedenen Segmenten (Gerät, Geografie usw.)
• HotJar – ein SaaS-Tool, das Daten über Heatmaps, Scroll-Tracking, Trichter-Tracking, Feedback-Umfragen, Umfragen und Aufzeichnungen bereitstellt
• Mouseflow – bietet erweiterte Benutzersegmentierung, einschließlich Verkehrsquelle, Standort, Plattform usw.
• SessionCam – Dieses Tool bietet eine Sitzungsaufzeichnung und fügt Heatmapping hinzu, was eine dynamischere und kostengünstigere Methode als die Verwendung herkömmlicher Datenerfassungstechniken bietet.

Aber für welche Tools Sie sich auch entscheiden, eines ist sicher – Ihre A/B-Tests werden nur durch die Datenerkenntnisse aussagekräftig, die die Geschichte darüber erzählen, was Sie bisher getan haben – und was Sie als Nächstes tun sollten.

Analysieren Sie die Ergebnisse

Testen und Testen ist oft erforderlich, wenn Sie versuchen, Ihre Kunden kennenzulernen, die Öffnungs- und Klickraten zu erhöhen und mehr Conversions zu erzielen. Aber es kommt auf die Daten an, die Sie sammeln.

Die Verwendung eines digitalen All-in-One-Arbeitsplatzes mit starken Datenanalysefunktionen ist genau das, was Ihre A/B-Tests benötigen, um die datengesteuerten Funktionen hervorzubringen, die Ihnen helfen können, Ihre E-Mail-Marketingstrategie von Anfang bis Ende umzusetzen.

Slingshot kann Ihnen dabei helfen, Ihre Ergebnisse zu verbessern, indem es Ihnen Folgendes ermöglicht:

• Behalten Sie den Überblick über Ihre Daten, indem Sie in Sekundenschnelle schöne Dashboards erstellen, Daten aus all Ihren integrierten Quellen abrufen und die gesamte Geschichte Ihrer A/B-Tests auf einen Blick anzeigen

• Teilen Sie die Ergebnisse sofort mit Ihrem Team, in demselben Bereich, in dem sich die Daten befinden, erstellen Sie Aufgaben für sie und folgen Sie mit Feedback und Aktionselementen, damit kein Fortschritt jemals verloren geht

• Erzielen Sie eine effektive Zusammenarbeit, haben Sie alles in einem und kommunizieren Sie direkt im Kontext der Aufgaben und Dashboards – erstellen Sie Diskussionen und chatten Sie um jede Aufgabe herum, um alle auf dem Laufenden zu halten.
• Vertrauen Sie dem digitalen All-in-One-Arbeitsplatz, um ein erfolgreiches E-Mail-Marketing zu erreichen, die Herausforderungen zu meistern und dabei eine Kultur datengesteuerter Entscheidungen für Ihr Team zu schaffen.