Die Kennzahlen eines E-Mailings sind ungemein spannend:
Doch all diese spannenden Kennzahlen haben ein gemeinsames Problem: Sie stellen immer nur eine Momentaufnahme dar.
Die isolierte Betrachtung der Mailing-Kennzahlen kann daher im schlechtesten Fall zu falschen Rückschlüssen und – noch schlimmer – zu falschen Maßnahmen führen.
Dazu ein Beispiel: Angenommen, Sie verschicken wöchentlich einen Newsletter und beginnen dabei mit 10.000 Empfängern. Wenn Sie eine Abmelderate von nur 1% haben, wirkt das auf den isolierten Blick eines Mailings wohl nicht weiter bedrohlich.
Doch das bedeutet auch, dass nach einem Jahr von den 10.000 Empfängern weniger als 6.000 Leser übrig sind! Sie verlieren also über 40% im Laufe des Jahres (und sollten deshalb über eine Analyse der Gründe und/oder eine Kampagne zur Gewinnung neuer E-Mail-Adressen nachdenken).
Wenn man sich immer nur die Kennzahlen einzelner Mailings ansieht, fehlt oft auch ein übergeordneter Blick.
Auch dazu ein Beispiel: Angenommen, Sie verschicken monatlich einen Newsletter mit einer Öffnungsrate von 25%. Erreichen Sie dabei immer die gleichen Leser (also immer die gleichen 25%) oder erreichen Sie bei mehrmaligem Versand insgesamt deutlich mehr Leser (auch wenn diese nicht jedes einzelne Mailing öffnen)?
Und mindestens genauso wichtig ist: Wie viele Empfänger haben Sie in einem längeren Zeitraum vielleicht überhaupt nicht erreicht, wie viele sind also "Schläfer"?
Die Analyse der Kennzahlen einzelner Mailings kann diese Frage nicht beantworten. Das kann nur eine Reichweiten-Analyse.
Wie hat sich denn die Öffnungsrate in den letzten Jahren entwickelt? Ist der Anteil an Smartphones heuer deutlich größer als im vergangenen Jahr? Hat sich die Zustellquote im Zeitverlauf verbessert oder verschlechtert?
Auch solche Fragen lassen sich nur durch einen Blick auf die Kennzahlen im Zeitverlauf beantworten, da die Betrachtung einzelner Mailings eben nur eine Momentaufnahme darstellt und sich vermutlich niemand die Kennzahlen aller vergangenen Mailings merken kann.
Ähnliches gilt auch für die Feststellung der Interessen der Leser anhand der Klick-Statistik: Wenn man dabei nur einzelne Mailings analysiert, wäre das meistens irreführend, weil es in einem Mailings deutlich mehr Links zum Thema A als zum Thema B geben könnte; oder ein Leser hat sich bei einem Artikel für ein Thema interessiert, das er normalerweise nicht anklickt.
Auch solche Analysen machen nur im Zeitverlauf Sinn (Interessen-Analyse), da die Aussagekraft durch den längeren Betrachtungszeitraum wesentlich erhöht wird.
So spannend und auch aufschlussreich die Kennzahlen eines E-Mailings sind, sie verraten dennoch normalerweise nicht, ob ein Newsletter auch kommerziell erfolgreich war. Denn das lässt sich meist nur auf der Website feststellen (Stichwort: Conversions)
Denn eine hohe Öffnungs- und auch Klickrate bedeuten nicht automatisch, dass die Leser auf der Website dann auch tatsächlich aktiv tätig werden und zum Beispiel ein Produkt in den Warenkorb legen oder ein Kontaktformular abschicken.
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Aus diesen Beispielen sollte deutlich geworden sein: Die isolierte Betrachtung der Kennzahlen einzelner Mailings greift zu kurz. Daher sollten E-Mail Marketer sich ein paar Dinge zur Gewohnheit machen:
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