Manchmal entscheiden wenige Details darüber, ob eine E-Mail geöffnet oder im Postfach übersehen wird. Doch welche Betreffzeile macht neugierig? Welcher Call-to-Action führt in deinen Onlineshop? Und führt ein Rabatt zu mehr Bestellungen als kostenloser Versand? Was auf den ersten Blick wie eine Frage des individuellen Geschmacks wirkt, lässt sich mit echten Daten beantworten.
Beim E-Mail-A/B-Testing tritt eine Kampagnenidee gegen eine zweite Variante an. Du veränderst gezielt ein Element, sendest beide Versionen an vergleichbare Empfängergruppen und prüfst anschließend, welche besser abschneidet. So erkennst du, was deine Kund:innen tatsächlich zum Öffnen, Klicken und Kaufen bewegt.
In diesem Beitrag erfährst du, wie du einen E-Mail-A/B-Test planst, welche Elemente sich dafür eignen und wie du aus den Ergebnissen die richtigen Schlüsse ziehst.
Was ist E-Mail-A/B-Testing?
E-Mail-A/B-Testing ist eine Methode, bei der zwei Varianten einer E-Mail an unterschiedliche Empfängergruppen gesendet werden. Anhand von Kennzahlen wie Öffnungs-, Klick- oder Conversion-Rate lässt sich ermitteln, welche Version erfolgreicher ist.
Warum lohnt sich A/B-Testing im E-Mail-Marketing?
Welche Inhalte bei deinen Kund:innen gut ankommen, lässt sich nicht immer zuverlässig vorhersagen. Selbst kleine Änderungen an der Betreffzeile, dem Call-to-Action oder der Gestaltung können beeinflussen, ob eine E-Mail geöffnet oder ignoriert wird. Mit A/B-Testing überprüfst du solche Annahmen anhand des tatsächlichen Verhaltens deiner Empfänger:innen.
Die Ergebnisse helfen dir dabei, dein E-Mail-Marketing schrittweise zu verbessern. Du erkennst, welche Ansprache zu deiner Zielgruppe passt, kannst Öffnungs- und Klickraten optimieren und erfährst, welche Kampagnen mehr Besuche und Käufe in deinem Onlineshop auslösen. Gleichzeitig gewinnst du Erkenntnisse, die du für zukünftige E-Mails nutzen kannst.
A/B-Tests ersetzen kreative Ideen dabei nicht, sondern geben dir eine verlässliche Grundlage, um sie zu bewerten. So triffst du Entscheidungen seltener nach Bauchgefühl und setzt deine Zeit und dein Marketingbudget gezielter ein.
Mehr Tipps für gelungenes E-Mail-Marketing findest du in diesem Video (auf Englisch):
Welche Elemente einer E-Mail können getestet werden?
Fast jedes Element einer E-Mail lässt sich in unterschiedlichen Varianten testen. Damit du später eindeutig erkennen kannst, wodurch ein Ergebnis beeinflusst wurde, solltest du pro A/B-Test jedoch nur eine Variable verändern.
Betreffzeile
Die Betreffzeile vermittelt den ersten Eindruck deiner E-Mail und kann entscheidend dafür sein, ob sie angeklickt wird. Testen kannst du unter anderem ihre Länge, Tonalität und Satzform sowie den Einsatz von Personalisierungen oder Emojis.
Angenommen, du möchtest den kostenlosen Versand in deinem Onlineshop bewerben. Dann könntest du eine nutzenorientierte Betreffzeile wie „Heute versandkostenfrei bestellen“ mit einer anderen Variante wie „Wir übernehmen heute deine Versandkosten“ vergleichen.
Alternativ kannst du prüfen, ob eine Frage wie „Dürfen wir dir den Versand schenken?“ mehr Aufmerksamkeit erzeugt. Die Öffnungsraten zeigen dir anschließend, welche Ansprache bei deinen Empfänger:innen besser funktioniert.
Call-to-Action
Der Call-to-Action zeigt deinen Empfänger:innen, was sie als Nächstes tun sollen. Dabei kannst du nicht nur unterschiedliche Formulierungen wie „Jetzt shoppen“ und „Kollektion entdecken“, sondern auch Farbe, Größe oder Position des Buttons vergleichen. Anhand der Klickrate erkennst du, welche Variante häufiger zu deinem Onlineshop führt.
Tonalität
Sachlich, persönlich, humorvoll oder besonders eindringlich: Die Tonalität beeinflusst, wie deine Marke wahrgenommen wird. Mit einem A/B-Test kannst du herausfinden, ob deine Zielgruppe beispielsweise stärker auf eine lockere Ansprache oder auf eine klare, nutzenorientierte Formulierung reagiert. Beide Varianten sollten dabei weiterhin zu deiner Markenidentität passen.
Bilder und Design
Auch die visuelle Gestaltung kann sich auf die Wirkung deiner E-Mail auswirken. Vergleiche beispielsweise ein einzelnes großes Produktbild mit mehreren kleineren Bildern, unterschiedliche Anordnungen oder eine aufwendig gestaltete Vorlage mit einer schlichten E-Mail. Stelle sicher, dass beide Varianten auch auf mobilen Geräten gut lesbar sind.
Personalisierung
Personalisierte Inhalte können eine E-Mail relevanter erscheinen lassen. Teste beispielsweise eine persönliche Ansprache mit Namen gegen eine allgemeine Formulierung. Auch unterschiedliche Absendernamen oder personalisierte Produktempfehlungen auf Basis früherer Käufe eignen sich für einen Vergleich. Voraussetzung ist, dass dir zuverlässige Kundendaten vorliegen und die Personalisierung korrekt angezeigt wird.
Inhalt und Länge
Nicht jede Zielgruppe bevorzugt ausführliche Geschichten, und nicht jedes Angebot lässt sich in wenigen Sätzen überzeugend vermitteln. Du kannst deshalb kurze und lange Texte, verschiedene Themenschwerpunkte oder unterschiedliche Arten von Inhalten miteinander vergleichen. Teste beispielsweise, ob Produktvorteile, Erfahrungsberichte oder ein konkretes Angebot mehr Klicks und Conversions erzielen.
Versandzeitpunkt
Wann deine E-Mail im Postfach landet, kann ihre Wirkung ebenso beeinflussen wie ihr Inhalt. Vielleicht informieren sich deine Kund:innen morgens auf dem Weg zur Arbeit über neue Produkte, stöbern in der Mittagspause durch deinen Onlineshop oder nehmen sich erst abends Zeit für Angebote.
Mit einem A/B-Test kannst du beispielsweise einen Versand am frühen Morgen mit einem Versand zur Mittagszeit vergleichen. So findest du schrittweise heraus, zu welcher Tageszeit deine Zielgruppe besonders häufig öffnet, klickt und kauft.
A/B-Testing richtig auswerten: Die wichtigsten Kennzahlen im Überblick
Welche Variante erfolgreicher ist, hängt davon ab, welches Ziel du vor dem Test festgelegt hast. Eine E-Mail kann besonders häufig geöffnet werden und trotzdem nur wenige Besuche oder Käufe auslösen. Betrachte deshalb nicht nur eine einzelne Zahl, sondern ordne die Ergebnisse entlang der gesamten Customer Journey ein.
- Öffnungsrate: Zeigt näherungsweise, wie viele zugestellte E-Mails geöffnet wurden. Sie kann dir Hinweise auf die Wirkung von Betreffzeilen, Preheadern und Absendernamen geben, sollte jedoch nicht isoliert betrachtet werden.
- Klickrate: Gibt an, wie viele Empfänger:innen auf mindestens einen Link in der E-Mail geklickt haben. Sie hilft dir dabei, Call-to-Actions, Inhalte und Designs zu bewerten.
- Conversion-Rate: Zeigt, wie viele Empfänger:innen nach dem Klick die gewünschte Handlung ausgeführt haben, beispielsweise einen Kauf. Sie ist besonders wichtig, wenn du Angebote, Produktempfehlungen oder Rabattaktionen testest.
- Umsatz: Ein höherer Anteil an Öffnungen oder Klicks führt nicht automatisch zu mehr Einnahmen. Prüfe daher auch, welchen Umsatz die Varianten erzielt haben und wie hoch der durchschnittliche Bestellwert ausfällt.
- Abmelderate: Ein kurzfristig erfolgreiches Element kann gleichzeitig mehr Abmeldungen verursachen. Diese Kennzahl hilft dir, die langfristige Wirkung einer besonders häufigen oder dringlichen Ansprache einzuschätzen.
In 7 Schritten zum erfolgreichen E-Mail-A/B-Test
- Untersuche die Ausgangslage
- Lege das Ziel fest
- Formuliere die Hypothese
- Wähle eine Testvariable aus
- Teile die Zielgruppe zufällig auf
- Führe den Test durch
- Werte die Ergebnisse aus
1. Untersuche die Ausgangslage
Sieh dir zunächst die Ergebnisse deiner bisherigen E-Mail-Kampagnen an. Werden deine Nachrichten nur selten geöffnet, bleiben Klicks aus oder besuchen zwar viele Empfänger:innen deinen Onlineshop, schließen dort aber keinen Kauf ab? Anhand solcher Auffälligkeiten erkennst du, an welcher Stelle Verbesserungspotenzial besteht.
2. Lege das Ziel fest
Bestimme anschließend, was du mit dem Test erreichen möchtest. Dein Ziel kann beispielsweise darin bestehen, die Öffnungsrate zu erhöhen, mehr Klicks auf eine Produktseite zu erzielen oder zusätzliche Bestellungen auszulösen. Ein klar formuliertes Ziel erleichtert dir später die Auswahl der passenden Testvariable und Kennzahl.
3. Formuliere die Hypothese
Eine Hypothese beschreibt, welche Veränderung du vornimmst und welche Wirkung du davon erwartest. Vermutest du etwa, dass deine Kund:innen kurze Betreffzeilen schneller erfassen, könnte deine Hypothese lauten: „Eine kürzere Betreffzeile erhöht die Öffnungsrate, weil der zentrale Vorteil auf einen Blick erkennbar ist.“
4. Wähle eine Testvariable aus
Entscheide dich für das Element, mit dem du deine Hypothese überprüfen möchtest. Erstelle dafür eine Ausgangsvariante A und eine veränderte Variante B. Beide Versionen sollten sich nur in dieser einen Variable unterscheiden. Veränderst du gleichzeitig die Betreffzeile, das Bild und den Call-to-Action, lässt sich später nicht eindeutig feststellen, welches Element das Ergebnis beeinflusst hat.
5. Teile die Zielgruppe zufällig auf
Versende beide Varianten an zwei möglichst gleich große und zufällig zusammengestellte Gruppen. Dadurch sinkt das Risiko, dass Unterschiede bei Alter, Kaufverhalten oder Interessen das Ergebnis verzerren. Beide Gruppen sollten außerdem zur gleichen Zielgruppe gehören und die E-Mail unter vergleichbaren Bedingungen erhalten.
6. Führe den Test durch
Lege vor dem Versand fest, wie lange der Test laufen soll und anhand welcher Kennzahl du die Gewinnervariante bestimmst. Der Testzeitraum sollte lang genug sein, damit deine Empfänger:innen Gelegenheit zum Öffnen, Klicken oder Kaufen haben. Bei einem automatisierten Test wird die erfolgreichere Variante nach Ablauf dieser Zeit häufig an die übrigen Abonnent:innen versendet.
7. Werte die Ergebnisse aus
Vergleiche die zuvor festgelegte Kennzahl und prüfe, ob sich die Varianten deutlich voneinander unterscheiden. Berücksichtige dabei nicht nur Öffnungen und Klicks, sondern, je nach Ziel, auch Conversions und den erzielten Umsatz. Dokumentiere deine Erkenntnisse und nutze sie für zukünftige Kampagnen. Ist kein eindeutiger Unterschied erkennbar, solltest du keine voreiligen Schlüsse ziehen, sondern die Hypothese überarbeiten und erneut testen.
Besonders bei kleinen Testgruppen können geringe Unterschiede zufällig entstehen. Bevor du eine Gewinnervariante bestimmst, solltest du deshalb prüfen, ob ausreichend Daten vorliegen und das Ergebnis statistisch aussagekräftig ist.
Fazit: Kleine Veränderungen, wertvolle Erkenntnisse
E-Mail-A/B-Testing hilft dir dabei, Entscheidungen nicht allein nach Bauchgefühl zu treffen. Indem du einzelne Elemente wie die Betreffzeile, den Call-to-Action oder den Versandzeitpunkt gezielt vergleichst, erkennst du, welche Varianten deine Kampagnenziele am besten unterstützen.
Dabei geht es nicht nur darum, für eine einzelne Kampagne eine Gewinnervariante zu finden. Jeder Test liefert dir Erkenntnisse, die du für zukünftige E-Mails nutzen und schrittweise weiter überprüfen kannst. Mit einer klaren Hypothese und den passenden Kennzahlen entwickelst du so ein immer genaueres Verständnis für deine Zielgruppe und optimierst dein E-Mail-Marketing langfristig.
