E-Mail: Die 5 häufigsten Fehler bei der Kennzahlen-Interpretation
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Einer der riesigen Vorteile von E-Mail-Marketing ist die Verfügbarkeit einer Vielzahl von spannenden Kennzahlen. Erst diese Kennzahlen machen es möglich, die Newsletter einer Erfolgskontrolle zu unterziehen und eine Verbesserung Ihrer eMailings zu erreichen. Denn was man nicht messen kann, kann man auch nicht optimieren.
Doch bei der Interpretation der Kennzahlen werden immer wieder Fehler gemacht. Die häufigsten Irrtümer haben wir hier für Sie zusammengefasst – damit Sie es richtig machen!
Die Klickrate eines Newsletters wird normalerweise auf Basis der erfolgreich zugestellten Mails berechnet. Die Formel lautet also: Anzahl Empfänger mit mindestens einem Klick / versendete Mails minus Bounces.
Doch dabei wird oft übersehen, dass damit die Öffnungsrate eine direkte Auswirkung auf die Klickrate hat: Wenn die Öffnungsrate sehr gering ist, kann die Klickrate nie hoch werden.
Ein Beispiel: Angenommen, 100 Empfänger bekommen Ihr Mailing und 10 Prozent davon öffnen es. Auch wenn jeder dieser Öffner auf einen Link klickt, beträgt die Netto-Klickrate dennoch nur 10 Prozent. Das sieht nach einer geringen Klickrate aus, obwohl die Klickrate bei mehr Öffnungen auch deutlich höher ausfallen könnte.
Daher sollte neben der "normalen" Klickrate auch eine weitere Kennzahl berechnet werden: Die "Click-to-Open-Rate" (CTO). Denn diese setzt die Anzahl der Klicks nicht in Relation zu den zugestellten Mails, sondern zu den geöffneten. Der Gedanke dahinter: Nur ein Empfänger, der ein Mailing geöffnet hat, kann darin auf einen Link klicken!
In unserem Beispiel oben wäre die CTO-Rate also 100 Prozent - denn alle Öffner haben auf einen Link geklickt.
Zuerst die schlechte Nachricht: Es gibt mehrere Faktoren, die eine Ermittlung der Öffnung verzerren können.
Ein Beispiel sind Mail-Programme, die Bilder blockieren (wie z.B. Microsoft Outlook ab der Version 2007). Denn viele Software-Systeme arbeiten mit einem unsichtbaren personalisierten Bild (in der Fachsprache "Tracking Pixel" genannt), das in das Mailing eingefügt wird; wenn dieses jedoch nicht vom Empfänger heruntergeladen wird, kann die Öffnung auch nicht festgestellt werden.
Ein weiterer Faktor ist die Vorschau, die man von einigen Mail-Programmen kennt und die in einem kleinen Fenster einen Teil des Mailings anzeigt: Denn wenn hier die Bilder heruntergeladen werden, werten Newsletter-Systeme dies häufig als geöffnet – obwohl der Empfänger das Mailing vielleicht gar nicht wirklich wahrgenommen hat.
Nun aber die gute Nachricht: In der Praxis ist die Verzerrung der Öffnungsrate relativ gering – und vor allem sehr konstant (womit Vergleiche über einen längeren Zeitraum sehr aussagekräftig sind).
Professionelle E-Mail-Marketing-Anbieter setzen außerdem mehrstufige Verfahren ein, verlassen sich also nicht ausschließlich auf das Tracking-Pixel. Daher empfiehlt es sich, bei dem Anbieter kritisch nachzufragen, wie genau die Erkennung der Öffnungsrate erfolgt und wie hoch die vermutete Abweichung ausfällt.
Wenn Sie Kennzahlen nicht für ein einzelnes Mailing, sondern für einen längeren Beobachtungs-Zeitraum analysieren, dann beeinflusst die Dauer des gewählten Zeitraums einige Kennzahlen.
Für die absoluten Zahlen (z.B. die Anzahl der Öffnungen) ist das ja offensichtlich: Je länger der Zeitraum, desto größer ist die absolute Anzahl der Öffnungen – denn in einem längeren Zeitraum werden ja mehr Mailings verschickt als in einem kurzen. Doch der Analyse-Zeitraum kann auch bei relativen Kennzahlen eine Rolle spielen!
Ein Beispiel: Wenn Sie die Netto-Klickrate Ihrer Mailings für das aktuelle Jahr analysieren möchten, dann steigt dieser Anteil normalerweise mit der Dauer des Analyse-Zeitraumes. Denn wenn der Zeitraum länger ist, haben die Mailing-Empfänger einfach mehr Gelegenheit, um innerhalb dieses Zeitraumes mindestens ein Mal auf einen Link Ihres Newsletters zu klicken.
Während manche Zahlen also durch die Wahl des Analyse-Zeitraumes unverändert bleiben, verändern sich andere Kennzahlen deutlich. Daher sollte man bei der Analyse solcher Kennzahlen nur vergleichbare Zeiträume miteinander vergleichen.
Angenommen, Sie verschicken Ihre Mailings an 200 Empfänger, wobei die Öffnungsrate 14 Prozent beträgt. Laut Ihrer Newsletter-Software beträgt die Klickrate stolze 25 Prozent. Klingt gut, oder?
Doch diese Schlussfolgerung wäre gefährlich. Denn die Berechnungsbasis für die Klickrate (siehe Interpretations-Fehler #1) sind nur 28 Empfänger – von denen nur 7 einen Link angeklickt haben.
Auf Basis von lediglich 7 Empfängern kann man jedoch keine seriöse Hochrechnung vornehmen – und die Klickrate wäre in diesem Fall einfach nicht zu interpretieren.
Viele Kennzahlen kann man isoliert nur eingeschränkt analysieren. Doch sehr oft kann man in Kombination mit einer anderen Kennzahl sehr wohl zu aussagekräftigen Ergebnissen kommen!
Ein Beispiel: Laut Ihrem Newsletter-Tool liegt die durchschnittliche Netto-Klickrate im aktuellen Jahr bei 20 Prozent. Doch ist das gut oder schlecht? Die Zahl alleine ist so gut wie nicht aussagekräftig, außer man vergleicht sie mit einem anderen Zeitraum oder mit Benchmarks aus der gleichen Branche.
Doch wenn man sich zusätzlich die Anzahl der Öffnungen ansieht, kann man die 20 Prozent besser interpretieren: Wenn die Öffnungsrate ebenfalls bei 20 Prozent liegt, dann bedeutet das ganz einfach, dass alle öffnenden Empfänger auf mindestens einen Link geklickt haben – sich also für Ihre Inhalte interessiert haben.
Einzelne Zahlen alleine sind oft wenig aussagekräftig, doch in Kombination mit anderen Kennzahlen wird es schnell spannend.
Doch bei der Interpretation der Kennzahlen werden immer wieder Fehler gemacht. Die häufigsten Irrtümer haben wir hier für Sie zusammengefasst – damit Sie es richtig machen!
1. Die Öffnungsrate beeinflusst die Klickrate
Die Klickrate eines Newsletters wird normalerweise auf Basis der erfolgreich zugestellten Mails berechnet. Die Formel lautet also: Anzahl Empfänger mit mindestens einem Klick / versendete Mails minus Bounces.
Doch dabei wird oft übersehen, dass damit die Öffnungsrate eine direkte Auswirkung auf die Klickrate hat: Wenn die Öffnungsrate sehr gering ist, kann die Klickrate nie hoch werden.
Ein Beispiel: Angenommen, 100 Empfänger bekommen Ihr Mailing und 10 Prozent davon öffnen es. Auch wenn jeder dieser Öffner auf einen Link klickt, beträgt die Netto-Klickrate dennoch nur 10 Prozent. Das sieht nach einer geringen Klickrate aus, obwohl die Klickrate bei mehr Öffnungen auch deutlich höher ausfallen könnte.
Daher sollte neben der "normalen" Klickrate auch eine weitere Kennzahl berechnet werden: Die "Click-to-Open-Rate" (CTO). Denn diese setzt die Anzahl der Klicks nicht in Relation zu den zugestellten Mails, sondern zu den geöffneten. Der Gedanke dahinter: Nur ein Empfänger, der ein Mailing geöffnet hat, kann darin auf einen Link klicken!
In unserem Beispiel oben wäre die CTO-Rate also 100 Prozent - denn alle Öffner haben auf einen Link geklickt.
2. Die Öffnungsrate entspricht nicht der Realität
Zuerst die schlechte Nachricht: Es gibt mehrere Faktoren, die eine Ermittlung der Öffnung verzerren können.
Ein Beispiel sind Mail-Programme, die Bilder blockieren (wie z.B. Microsoft Outlook ab der Version 2007). Denn viele Software-Systeme arbeiten mit einem unsichtbaren personalisierten Bild (in der Fachsprache "Tracking Pixel" genannt), das in das Mailing eingefügt wird; wenn dieses jedoch nicht vom Empfänger heruntergeladen wird, kann die Öffnung auch nicht festgestellt werden.
Ein weiterer Faktor ist die Vorschau, die man von einigen Mail-Programmen kennt und die in einem kleinen Fenster einen Teil des Mailings anzeigt: Denn wenn hier die Bilder heruntergeladen werden, werten Newsletter-Systeme dies häufig als geöffnet – obwohl der Empfänger das Mailing vielleicht gar nicht wirklich wahrgenommen hat.
Nun aber die gute Nachricht: In der Praxis ist die Verzerrung der Öffnungsrate relativ gering – und vor allem sehr konstant (womit Vergleiche über einen längeren Zeitraum sehr aussagekräftig sind).
Professionelle E-Mail-Marketing-Anbieter setzen außerdem mehrstufige Verfahren ein, verlassen sich also nicht ausschließlich auf das Tracking-Pixel. Daher empfiehlt es sich, bei dem Anbieter kritisch nachzufragen, wie genau die Erkennung der Öffnungsrate erfolgt und wie hoch die vermutete Abweichung ausfällt.
3. Die Dauer des Zeitraumes spielt eine Rolle
Wenn Sie Kennzahlen nicht für ein einzelnes Mailing, sondern für einen längeren Beobachtungs-Zeitraum analysieren, dann beeinflusst die Dauer des gewählten Zeitraums einige Kennzahlen.
Für die absoluten Zahlen (z.B. die Anzahl der Öffnungen) ist das ja offensichtlich: Je länger der Zeitraum, desto größer ist die absolute Anzahl der Öffnungen – denn in einem längeren Zeitraum werden ja mehr Mailings verschickt als in einem kurzen. Doch der Analyse-Zeitraum kann auch bei relativen Kennzahlen eine Rolle spielen!
Ein Beispiel: Wenn Sie die Netto-Klickrate Ihrer Mailings für das aktuelle Jahr analysieren möchten, dann steigt dieser Anteil normalerweise mit der Dauer des Analyse-Zeitraumes. Denn wenn der Zeitraum länger ist, haben die Mailing-Empfänger einfach mehr Gelegenheit, um innerhalb dieses Zeitraumes mindestens ein Mal auf einen Link Ihres Newsletters zu klicken.
Während manche Zahlen also durch die Wahl des Analyse-Zeitraumes unverändert bleiben, verändern sich andere Kennzahlen deutlich. Daher sollte man bei der Analyse solcher Kennzahlen nur vergleichbare Zeiträume miteinander vergleichen.
4. Hinterfragen Sie immer die Berechnungs-Basis
Angenommen, Sie verschicken Ihre Mailings an 200 Empfänger, wobei die Öffnungsrate 14 Prozent beträgt. Laut Ihrer Newsletter-Software beträgt die Klickrate stolze 25 Prozent. Klingt gut, oder?
Doch diese Schlussfolgerung wäre gefährlich. Denn die Berechnungsbasis für die Klickrate (siehe Interpretations-Fehler #1) sind nur 28 Empfänger – von denen nur 7 einen Link angeklickt haben.
Auf Basis von lediglich 7 Empfängern kann man jedoch keine seriöse Hochrechnung vornehmen – und die Klickrate wäre in diesem Fall einfach nicht zu interpretieren.
5. Die Kombination macht den Unterschied
Viele Kennzahlen kann man isoliert nur eingeschränkt analysieren. Doch sehr oft kann man in Kombination mit einer anderen Kennzahl sehr wohl zu aussagekräftigen Ergebnissen kommen!
Ein Beispiel: Laut Ihrem Newsletter-Tool liegt die durchschnittliche Netto-Klickrate im aktuellen Jahr bei 20 Prozent. Doch ist das gut oder schlecht? Die Zahl alleine ist so gut wie nicht aussagekräftig, außer man vergleicht sie mit einem anderen Zeitraum oder mit Benchmarks aus der gleichen Branche.
Doch wenn man sich zusätzlich die Anzahl der Öffnungen ansieht, kann man die 20 Prozent besser interpretieren: Wenn die Öffnungsrate ebenfalls bei 20 Prozent liegt, dann bedeutet das ganz einfach, dass alle öffnenden Empfänger auf mindestens einen Link geklickt haben – sich also für Ihre Inhalte interessiert haben.
Fazit
Einzelne Zahlen alleine sind oft wenig aussagekräftig, doch in Kombination mit anderen Kennzahlen wird es schnell spannend.