„Growth Hacking“ bei triggerbasierten E-Mails des QUELLE Online Store: bis zu 45,1 % mehr Conversions!

Die „Growth Hacking“-Experten von Retail Rocket führen Tag für Tag Dutzende von A/B-Tests durch, um zu ermitteln, wie Internetshops durch ein optimales Design ihrer E-Mail-Newsletter höhere Umsätze erzielen können. Am Beispiel des Onlinestore von QUELLE erfahren Sie, wie wichtig der Betreff, die Nachrichtensendezeit, die Größe der Produktbilder und das Vermeiden irrelevanter Inhalte sind.

Warum führen wir so viele Tests durch? Weil wir wissen wollen, wie bestimmte Änderungen an E-Mail-Vorlagen je nach Szenario unterschiedliche Auswirkungen auf die Indikatoren haben. Heute testen wir zum Beispiel eine Hypothese bezüglich des E-Mail-Marketings in drei unterschiedlichen Szenarien. Und dabei erhalten wir – wenig überraschend – unterschiedliche Ergebnisse.

Die Experimente werden in Form von A/B-Tests durchgeführt, bei denen die E-Mail-Empfänger in Echtzeit in zwei verschiedene Segmente unterteilt werden. Die Empfänger im Segment A erhalten die aktuelle E-Mail-Version, die in Segment B eine Alternative, die eine Hypothese enthält.

Optimieren von E-Mails bei abgebrochener Suche nach Artikeln

Wenn ein Kunde sich die Website angesehen, aber keine Artikel in den Einkaufswagen gelegt oder auf die Wunschliste gesetzt hat (also keine „nützlichen“ Handlungen vorgenommen hat), ist der ideale Zeitpunkt gekommen, diesem Kunden eine personalisierte E-Mail zu den gesuchten Artikeln mit entsprechenden Produktempfehlungen zu schicken. So wird der Kunde nicht nur an die Produkte erinnert, für die er sich interessiert hat, sondern es können ihm auch Artikel vorgestellt werden, die er bei seinem Websitebesuch nicht gesehen hat.

Fallstudie 1 Der Einfluss des E-Mail-Betreffs auf die Öffnungsrate – der „Dringlichkeits“-Trigger

Hypothese:

Durch das Ändern der Betreffzeile und das Einfügen einer Dringlichkeitsnachricht steigt das Interesse des Kunden an einem Einkauf und damit auch sein Interesse daran, die E-Mail zu öffnen.

Segment A (keine Änderung): „Sie haben den gesuchten Artikel gefunden!“

Segment B (alternativer Betreff): „Die Artikel, an denen Sie Interesse gezeigt haben, sind demnächst vielleicht nicht mehr verfügbar“

Ergebnis

Der A/B-Test führte zu folgenden Ergebnissen:

	Öffnungsrate (%)
Gruppe A	38,1
Gruppe B	39,6
Δ	+ 3,9 %

Durch die Verwendung eines alternativen Betreffs in der Vorlage für das Szenario „Abgebrochene Suche“ konnte die Öffnungsrate um 3,9 % gesteigert werden. Die statistische Zuverlässigkeit der Testergebnisse betrug 99 %.

Fallstudie 2 Der optimale Zeitpunkt für das Versenden von E-Mails

Hypothese:

Wenn ein Nutzer, der die Website ohne einen Kauf zu tätigen verlassen hat, eine E-Mail innerhalb von 30 Minuten anstelle von einer Stunde erhält, kann damit das Interesse an einer Bestellung wieder geweckt werden. Zudem steigt die Wahrscheinlichkeit, dass der Empfänger als Reaktion auf die E-Mail eine Aktion durchführt.

Ursprüngliche Verzögerung beim Senden einer E-Mail (Segment A): 1 Stunde

Alternative Verzögerung beim Senden einer E-Mail (Segment B): 30 Minuten

Ergebnis

Der A/B-Test führte zu folgenden Ergebnissen:

	Öffnungsrate (%)
Gruppe A	39,5
Gruppe B	41,5
Δ	+ 5,1 %

Durch die Reduzierung der Verzögerung beim Senden der E-Mail im Szenario „Abgebrochene Suche“ von einer Stunde auf 30 Minuten wurde die Öffnungsrate um 5,1 % erhöht. Die statistische Zuverlässigkeit der Testergebnisse betrug 99 %.

Fallstudie 3 Verändern der Größe von Produktbildern und Einfügen des Elements „Heute gekauft“

Hypothese:

Durch das Vergrößern der Produktbilder und das Einfügen des Elements „Heute gekauft“ wird das Interesse an diesen Artikeln gesteigert, weil der Nutzer erfährt, dass auch andere Kunden an diesen Artikeln interessiert sind („sozialer Beweis“).

Segment A (keine Änderungen)	Segment B (alternatives Design der Produktbilder)

Ergebnis

Der A/B-Test führte zu folgenden Ergebnissen:

	Click-to-Open-Rate (%)	Click-through-Rate (%)
Gruppe A	46,4	27,3
Gruppe B	56,1	30,1
Δ	+ 20,9 %	+ 10,3 %

Durch die Vergrößerung der Produktbilder im Szenario „Abgebrochene Suche“ und das Einfügen des Elements „Heute gekauft“ stiegen die Click-to-Open-Rate um 20,9 % und die Click-through-Rate um 10,3 %. Die statistische Zuverlässigkeit der Testergebnisse betrug 99 % bzw. 98,3 %.

Optimieren von E-Mails durch das Element „Abgebrochene Kategoriesuche“

Es kann vorkommen, dass Kunden nicht nur die Seite mit den Produktdetails verlassen, sondern auch die Seite mit der Produktkategorie. In diesem Fall gelten unterschiedliche Regeln, und die Lösungen für das Szenario „Verlassene Produktseite“ führen bei der Zielgruppe „Verlassene Kategorieseite“ möglicherweise zu ganz anderen Ergebnissen. Doch wie immer lässt sich diese Frage mithilfe eines Tests beantworten.

Fallstudie 4 Die Größe der Produktbilder verändern und das Element „Heute gekauft“ einfügen

Wir wollten herausfinden, ob die Hypothese zur letzten Fallstudie auch bei Kunden gilt, die bestimmte Artikelseiten nicht geöffnet, sondern nur die Kategorie aufgerufen haben.

Hypothese:

Durch das Vergrößern der Produktbilder und das Einfügen des Elements „Heute gekauft“ wird das Interesse an diesen Artikeln gesteigert, weil der Nutzer erfährt, dass auch andere Kunden an diesen Artikeln interessiert sind.

Da der erste Test nicht zu positiven Ergebnissen führte, entschieden wir uns, das Element „Heute gekauft“ wegzulassen und den Test nur mit vergrößerten Produktbildern in der E-Mail durchzuführen.

In diesem Format war der Test erfolgreich. Daraus lässt sich der Schluss ziehen, dass das Element „Heute gekauft“ nur dann funktioniert, wenn es darum geht, die Motivation zum Kauf eines Artikels zu untermauern – und nicht darum, ein erstes Interesse zu wecken.

Segment A (keine Änderungen)	Segment B (alternatives Design der Produktbilder)

Ergebnis

Der A/B-Test führte zu folgenden Ergebnissen:

	Conversion-Rate (%)
Gruppe A	3,17
Gruppe B	4,6
Δ	+ 45,1 %

Den Testergebnissen zufolge führte die Vergrößerung der Produktbilder in E-Mails im Szenario „Abgebrochene Suche“ bei Artikelkategorien zu einer Steigerung der Conversion-Rate um 45,1 %. Die statistische Zuverlässigkeit der Testergebnisse betrug 97,2%.

Optimieren von E-Mails durch das Element „Wiederherstellung verlassener Einkaufswagen“

Verlassene Einkaufswagen stellen für Onlineshops ein ständiges Problem dar. Untersuchungen zufolge verlassen 70 bis 75 % aller Käufer ihren Einkaufswagen, ohne einen Kauf abzuschließen. Das bedeutet, dass die Onlineshops zwei Drittel der potenziellen Käufer verlieren. Leider werden Nutzer auch in Zukunft Onlineshops verlassen, ohne etwas zu kaufen. Die gute Nachricht ist jedoch, dass sich der Anteil der „Verlassenen Einkaufswagen“ mithilfe von E-Mails, mit denen potenzielle Käufer an vergessene Artikel erinnert werden und alternative Vorschläge erhalten, erheblich senken lässt.

Fallstudie 5 Entfernen irrelevanter Elemente

Hypothese:

Durch das Entfernen von Banner-Anzeigen zu neuen Produkten wird der Nutzer nicht vom beabsichtigen Kauf eines Produkts abgelenkt, an dem er bereits ein gesteigertes Interesse gezeigt hat. So ist zwar mit einer niedrigeren Click-through-Rate zu rechnen, doch die Conversion-Rate wird steigen.

Segment A (keine Änderungen)	Segment B (alternatives Design der Fußzeile)

Ergebnis

Der A/B-Test führte zu folgenden Ergebnissen:

	Conversion-Rate (%)
Gruppe A	12,8
Gruppe B	15,4
Δ	+ 20,3 %

Die Testergebnisse zeigen, dass sich die Conversion-Rate durch die Verwendung einer Fußzeile ohne Banner-Anzeige um 20,3 % steigern lässt. Die statistische Zuverlässigkeit der Testergebnisse betrug 96,1 %.

Fallstudie 6 Verändern des Layouts der Produktbilder im Einkaufswagen

Hypothese:

Wenn man das Layout der Produktbilder im Einkaufswagen von der klassischen vertikalen Anordnung in eine horizontale verändert, werden die Artikel, die bereits gesucht und in den Einkaufswagen gelegt wurden, seltener aufgerufen. Dadurch steigt die Anzahl der Klicks auf den Call-to-Action zum Einkaufswagen bei Artikeln, die bei vorherigen Empfehlungen nicht ausgewählt wurden.

Segment A (keine Änderungen)	Segment B (mit alternativem Layout der Produktbilder im Bestellungsinhalt)

Ergebnis

Der A/B-Test führte zu folgenden Ergebnissen:

	Conversion-Rate (%)
Gruppe A	10,2
Gruppe B	13,5
Δ	+ 32,4 %

Die Testergebnisse zeigen, dass sich die Conversion-Rate durch die Verwendung eines alternativen Layouts des Einkaufswagens um 32,4% steigern lässt. Die statistische Zuverlässigkeit der Testergebnisse betrug 97,5%.

Fallstudie 7 Verändern der Größe von Produktbildern und Einfügen des Elements „Heute gekauft“

Hypothese:

Durch das Vergrößern der Produktbilder und das Einfügen des Elements „Heute gekauft“ wird das Interesse an diesen Artikeln gesteigert, weil der Nutzer erfährt, dass auch andere Kunden an diesen Artikeln interessiert sind. Dabei sollte selbst eine Verringerung der Empfehlungsanzahl keinerlei Auswirkungen auf die Anzahl der Klicks haben.

Segment A (keine Änderungen)	Segment B (alternatives Produktbild)

Ergebnis

Der A/B-Test führte zu folgenden Ergebnissen:

	Conversion-Rate (%)
Gruppe A	7,4
Gruppe B	10,2
Δ	+ 37,8 %

Die Testergebnisse zeigen, dass die Verwendung eines alternativen Produktbilds zu einer Steigerung der Conversion-Rate um 37,8 % führt. Die statistische Zuverlässigkeit der Testergebnisse betrug 94 %.

Zusammenfassung

Automatisierte, triggerbasierte Kampagnen sind für eine erfolgreiche E-Mail-Marketingstrategie unerlässlich. Die Retail Rocket Triggered Emails Platform ist eine E-Commerce-Lösung, mit der Sie in der Lage sind, jedem Nutzer seinem Websiteverhalten und Einkaufserlebnis entsprechend eine personalisierte E-Mail zu senden: Remarketing für abgebrochene Websitesuchen, E-Mails zur Wiederherstellung verlassener Einkaufswagen, Erinnerungen und viele andere triggerbasierte Szenarien. Dabei reicht es allerdings nicht aus, lediglich eine Kampagne mit automatisierten E-Mails zu starten – erfolgsentscheidend ist vielmehr die kontinuierliche Optimierung der Marketing-Kommunikation.

Kommentare von Quelle

Rein theoretisch kann jeder Onlineshop unabhängig von externen Anbietern operieren, allerdings erfordern die Entwicklung und Verwaltung viel Geduld und umfangreiche interne Ressourcen.

Es gibt aber noch eine andere Möglichkeit: Man kann die wichtigen Prozesse der Kundenkommunikation einem Partner anvertrauen, der viel Erfahrung und ein Team mitbringt, bei dem die Effektivität im Mittelpunkt steht.

Bei unserer Zusammenarbeit mit Retail Rocket geht es vor allem darum, im Rahmen einer kontinuierlichen Verbesserung auch ganz alltägliche Prozesse effizienter zu gestalten. Und weil der E-Commerce immer komplexer wird, können schon kleinste Nuancen über den Erfolg am Markt entscheiden.

Andrew Osokin, Marketing Director bei Quelle