E-Mail Marketing ist nach wie vor eine der effektivsten Methoden, um neue Kunden zu gewinnen und bestehende Kunden zu binden. Doch wie kann man sicherstellen, dass die eigenen E-Mails auch tatsächlich geöffnet und gelesen werden? Hier kommen A/B-Tests ins Spiel. A/B-Tests sind ein effektives Instrument, um zu prüfen, welche Templates, Betreffzeilen oder Absendernamen gut funktionieren und hohe Öffnungs- oder Klickraten erzielen. 

A/B-Tests, auch bekannt als Split-Tests, sind eine Methode, bei der zwei verschiedene Versionen eines Elements miteinander verglichen werden, um herauszufinden, welche besser performt. So könnte man beispielsweise zwei unterschiedliche Betreffzeilen verwenden und analysieren, welche Betreffzeile eine höhere Öffnungsrate erzielt. Die erfolgreichere Version wird dann an die restlichen Empfänger:innen verschickt, um die Chancen auf eine höhere Engagement-Rate zu verbessern. Statt der Betreffzeile oder des Absendernamens können auch zwei verschiedene Versionen der Templates gegeneinander getestet werden. Dabei können sich im Template dann beispielsweise die Call-to-Actions, das Incentive oder das Farbschema unterscheiden. Um sicherzustellen, dass die Ergebnisse des Tests eindeutig interpretierbar sind, sollte jeweils nur eine Variable verändert werden. Falls zu viele Elemente verändert werden (z. B. Farben, Incentive, Headerbild) lässt sich nicht klar identifizieren, auf welches Element die Performanceveränderung zurückzuführen ist. Um effektive A/B-Tests durchzuführen, ist es daher wichtig, klare Ziele zu definieren. Was genau möchte man mit dem Test herausfinden? Möchte man die Öffnungsrate erhöhen, die Klickrate steigern oder die Conversion-Rate verbessern? Je klarer die Ziele definiert sind, desto gezielter können die Tests durchgeführt werden.  Indem man systematisch die verschiedenen Elemente testet, kann herausgefunden werden, welche Kombination am besten funktioniert. Aufbauend auf den Ergebnissen der Tests können dann entsprechende Optimierungen vorgenommen werden. A/B-Tests können darüber hinaus dazu beitragen, die eigene Zielgruppe besser zu verstehen. Durch das Testen verschiedener Elemente kann analysiert werden, welche Ansprache bei den Empfänger:innen am besten ankommt und welche Art von Inhalten sie bevorzugen. Auf diese Weise können E-Mails noch gezielter auf die Bedürfnisse und Interessen der Zielgruppe zugeschnitten werden.    

Vor dem Hintergrund der zunehmenden Relevanz und der erstaunlichen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz, gewinnt das multivariate Testing an Bedeutung. Im Gegensatz zu A/B-Tests werden beim multivariaten Testing nicht nur zwei Versionen eines Parameters miteinander verglichen, sondern mehrere Variationen von Betreffzeilen, Bildern, Call-to-Actions etc. gleichzeitig getestet. Dadurch lassen sich nicht nur einzelne Elemente optimieren, sondern auch die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Elementen verstehen. Der Einsatz von KI-gestützten Tools ermöglicht es somit, große Datenmengen zu analysieren, Muster und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen zu identifizieren und so die besten Kombinationen von Elementen zu ermitteln, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Zur Umsetzung von multivariaten Tests bedarf es der Aufteilung der Zielgruppe in verschiedene Testgruppen, die jeweils unterschiedliche Variationen von Elementen in der E-Mail erhalten. Durch die Analyse des Verhaltens der Empfänger:innen in den verschiedenen Testgruppen können aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden, die zur Optimierung der E-Mail Marketingstrategie beitragen.

Insgesamt bieten also sowohl klassische A/B-Tests als auch das multivariate Tests eine effektive Möglichkeit, die eigene Strategie zu optimieren und die Erfolgsquote von E-Mails zu steigern. Mithilfe von systematischen Tests, können E-Mails gezielt auf die Bedürfnisse der Zielgruppe zugeschnitten werden und so langfristig bessere Ergebnisse erzielen werden.