E-Mail A/B-Testing: Der vollständige Leitfaden für Marketer

A/B-Testing ist der Weg, wie gute E-Mail-Marketer großartig werden. Kleine Verbesserungen addieren sich im Laufe der Zeit zu signifikanten Ergebnissen. Dieser Leitfaden deckt alles ab, was Sie für effektive E-Mail-Tests benötigen.

Warum E-Mails A/B-Testen

Testing entfernt das Raten aus dem E-Mail-Marketing. Statt zu debattieren, ob eine lange oder kurze Betreffzeile besser funktioniert, testen Sie und wissen es genau.

Der kumulative Effekt ist mächtig. Eine 10%ige Verbesserung der Öffnungsraten, kombiniert mit einer 10%igen Verbesserung der Klickraten, bedeutet 21% mehr Klicks insgesamt. Führen Sie genug Tests durch, und diese Gewinne häufen sich an.

Was testen

Betreffzeilen (Höchster Impact)

Betreffzeilen bestimmen die Öffnungsraten. Testen Sie Variationen von:

• Länge: Kurz und knackig vs. länger und beschreibend
• Personalisierung: Mit Name vs. ohne
• Ton: Formal vs. locker
• Dringlichkeit: Zeitlich begrenzt vs. evergreen
• Fragen vs. Aussagen: „Wollt ihr bessere Ergebnisse?“ vs. „Holt euch bessere Ergebnisse“
• Zahlen: „5 Tipps“ vs. „Tipps für bessere E-Mails“
• Emojis: Mit vs. ohne (vorsichtig testen)

Absendername und -adresse

Oft übersehen, aber wirkungsvoll:

• Firmenname vs. Personenname
• Personenname + Firma vs. nur Person
• Teamname (Marketing-Team) vs. Einzelperson

Vorschautext

Der Text, der nach der Betreffzeile erscheint:

• Ergänzt die Betreffzeile vs. erweitert sie
• Enthält CTA vs. neckt Inhalt
• Personalisierter vs. generischer

E-Mail-Inhalt

Testen Sie ein Element nach dem anderen:

• Länge: Kurz vs. lang
• Format: Textlastig vs. bildlastig
• Layout: Einspaltig vs. mehrspaltig
• Anfang: Geschichte vs. direkter Ansatz
• Sozialer Beweis: Mit Testimonials vs. ohne

Call-to-Action

CTAs wirken direkt auf Konversionen:

• Button-Text: „Loslegen“ vs. „Kostenlos testen“ vs. „Mehr erfahren“
• Button-Farbe: Markenfarbe vs. kontrastierende Farbe
• Button-Größe und -Form: Groß vs. standard
• Button-Platzierung: Über der Falz vs. unter dem Inhalt
• Anzahl der CTAs: Einzeln vs. mehrere

Versandzeitpunkt

Wann Sie senden, beeinflusst Öffnungen:

• Morgens vs. nachmittags vs. abends
• Wochentag vs. Wochenende
• Spezifische Tage (Dienstag vs. Donnerstag)

AI-gestützte Plattformen wie Sequenzy können den Versandzeitpunkt pro Abonnent automatisch optimieren und machen manuelle Tests überflüssig.

Wie man effektive Tests durchführt

Einmal eine Variable testen

Ändern Sie sowohl Betreffzeile als auch Button-Farbe, wissen Sie nicht, welche Änderung den Unterschied in den Ergebnissen verursacht hat. Isoliieren Sie Variablen für klare Erkenntnisse.

Erstellen Sie eine Hypothese

Bevor Sie testen, prognostizieren Sie, was passieren wird und warum:

„Ich glaube, eine kürzere Betreffzeile (unter 30 Zeichen) wird die Öffnungsraten steigern, weil Mobile-Nutzer den vollständigen Text sehen.“

Hypothesen helfen Ihnen, zu lernen, selbst wenn Tests scheitern.

Stichprobengröße und statistische Signifikanz

Die meisten E-Mail-Tests erfordern mindestens 1.000 Abonnenten pro Variation, um statistische Signifikanz zu erreichen. Bei kleineren Listen:

• Konzentrieren Sie sich auf Elemente mit größerem erwartetem Impact
• Führen Sie Tests länger durch, um Daten anzusammeln
• Akzeptieren Sie, dass einige Tests nicht aussagekräftig sein könnten

Verwenden Sie einen Rechner für statistische Signifikanz, um zu bestimmen, wann Sie genug Daten haben, um einen Gewinner zu erklären.

Testdauer

Lassen Sie Tests lange genug laufen:

• Für Öffnungen: Mindestens 24–48 Stunden
• Für Klicks: Mindestens 2–3 Tage
• Für Konversionen: Eine Woche oder länger

Tests zu früh zu beenden führt zu falschen Schlussfolgerungen.

A/B-Test-Setup

Aufteilung in Prozentsätze

Gängige Ansätze:

• 50/50-Aufteilung: Schnellste Signifikanz, aber riskanter, wenn eine Version schlecht abschneidet
• 20/20/60-Aufteilung: Testen auf 20% jeweils, Gewinner an die restlichen 60% senden
• 10/10/80-Aufteilung: Konservativer, gut für kritische Kampagnen

Automatisierte Gewinnerauswahl

Die meisten E-Mail-Plattformen können automatisch:

• Testvariationen an einen Teil senden
• Eine bestimmte Zeit warten
• Den Gewinner basierend auf Ihrer gewählten Metrik auswählen
• Den Gewinner an die restliche Liste senden

Das maximiert Ergebnisse bei minimalem Risiko.

Ergebnisse analysieren

Die richtige Metrik wählen

Passen Sie Ihre Metrik an das an, was Sie testen:

• Betreffzeilen: Öffnungsrate
• Inhalt und CTAs: Klickrate
• Gesamtkampagne: Konversionsrate oder Umsatz

Über die primäre Metrik hinausschauen

Eine Betreffzeile, die Öffnungen steigert, aber Klicks senkt, ist vielleicht kein Gewinner. Prüfen Sie sekundäre Metriken:

• Klick-zu-Öffnungs-Rate (Klicks geteilt durch Öffnungen)
• Abbestellungsrate
• Spam-Beschwerden
• Nachgelagerte Konversionen

Dokumentieren und lernen

Führen Sie ein Testprotokoll:

• Was Sie getestet haben
• Ihre Hypothese
• Ergebnisse mit Konfidenzniveau
• Was Sie gelernt haben
• Nächster Test zum Durchführen

Im Laufe der Zeit bauen Sie eine Wissensbasis speziell für Ihr Publikum auf.

Häufige Testfehler

Zu viele Dinge testen

Konzentrieren Sie sich auf Elemente mit hohem Impact. Button-Randradius zu testen bewegt die Nadel nicht.

Tests zu früh beenden

Frühe Ergebnisse sind unzuverlässig. Warten Sie auf statistische Signifikanz.

Nicht auf Ergebnisse reagieren

Ein Test ist nur wertvoll, wenn Sie die Erkenntnisse umsetzen. Aktualisieren Sie Ihre Standards basierend auf Gewinner-Variationen.

Testen ohne Plan

Zufälliges Testen ist ineffizient. Erstellen Sie einen Test-Roadmap und priorisieren Sie Elemente mit hohem Impact.

Test-Roadmap

Priorisieren Sie Tests nach Impact und Aufwand:

1. Betreffzeilen: Hoher Impact, einfach zu testen
2. Versandzeitpunkt: Hoher Impact, einfach zu testen
3. Absendername: Mittlerer Impact, einfach zu testen
4. CTA-Button: Mittlerer Impact, einfach zu testen
5. E-Mail-Länge: Mittlerer Impact, mehr Aufwand
6. Design-Layout: Variabler Impact, mehr Aufwand

Tools für Tests

Die meisten E-Mail-Plattformen enthalten A/B-Testing. Achten Sie auf:

• Automatische Gewinnerauswahl
• Indikatoren für statistische Signifikanz
• Unterstützung für mehrere Variationen
• Testplanung

Sequenzy bietet AI-gestütztes Testing, das Variationen automatisch generiert und basierend auf Ergebnissen optimiert und die manuelle Testarbeit reduziert.

Heute mit dem Testen beginnen

Wählen Sie ein Element für Ihre nächste Kampagne zum Testen aus. Betreffzeilen sind der einfachste Einstieg. Bauen Sie die Gewohnheit des Testens auf, und Sie verbessern Ihre Ergebnisse kontinuierlich.