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Wie Big Data das E-Mail-Marketing verändert

Der klassische Newsletter, seit Jahren das Schweizer Taschenmesser im Marketing-Arsenal eines jeden Online-Händlers, verliert an Bedeutung. Auf der anderen Seite entstehen Anwendungen, die auf der Analyse von komplexen Daten beruhen. Das eröffnet auch kleineren Händlern neue Möglichkeiten für ein effizienteres E-Mail-Marketing.

Hand aufs Herz: Wie viele Newsletter mit standardisierten Ansprachen à la „Sehr geehrte Damen und Herren, hier unsere Angebote der Woche“ landen noch in Ihrem Posteingang?

Und wie viele davon lesen Sie noch, bevor Sie sie in den Papierkorb verschieben?

Der klassische Newsletter, den Online-Händler seit Jahren im Gießkannenprinzip an all ihre Kunden versenden, verliert in der ganzen Branche Abonnenten, Öffnungsraten und Click-Through-Raten, kurz: Er verliert an Bedeutung.

Dem Anspruch des Lesers nach Relevanz kann ein Newsletter, der alle Leser gleich behandelt, nicht gerecht werden“, fasst Karsten Büttner, Inhaber der Fullservice-Agentur der-newsletter-experte.de, das Problem zusammen.

Gleichzeitig wird das Bedürfnis nach einer individuellen Ansprache mit auf den Leser zugeschnittener Produktauswahl von größeren Playern im Markt bereits erfüllt.

Marktteilnehmer wie Zalando und Co. Arbeiten dafür nicht mehr mit simplen Wenn-Dann-Regeln, sondern greifen auf Big Data-Anwendungen mit künstlicher Intelligenz zurück, um Prognosen über das zukünftige Verhalten ihrer Kunden zu treffen – und den Newsletter-Inhalt daran anzupassen.

Von solchen Möglichkeiten können die meisten kleineren und mittelständischen Händler  nur träumen. Meist fehlt es ihnen an einer ausreichend großen Kundendatenbank, an Sortimentstiefe oder auch am Fachwissen, um solchen Vorbildern nachzueifern.

Zudem sind gute AI-Systeme noch mit hohen Anschaffungskosten verbunden. Dennoch können sich auch kleinere Player vom Big Data-getriebenen Marketing der Großen einiges abschauen, meint Büttner.

Ein Ansatz, die für das E-Mail-Marketing wichtigsten Ziele von Öffnung, Relevanz und Konversion jenseits von Big Data und Künstlicher Intelligenz anzugehen, ist mit regelbasierten, automatischen Mails zu arbeiten, die auf der jeweiligen Reaktion der Newsletterempfänger beruhen“, so der Experte.

Dafür müsse man seine Empfängerbasis lediglich in drei Gruppen clustern – die der Nicht-Öffner, Nicht-Klicker und Nicht-Käufer.

Nicht-Öffner, Nicht-Klicker und Nicht-Käufer

So kann es sich durchaus lohnen, einen Newsletter an diejenigen Empfänger, die ihn nicht geöffnet haben, einfach noch ein zweites Mal zu versenden. Vielleicht ist die erste Mail einfach zu einem für diese Menschen unpassenden Zeitpunkt gekommen.

Je nach Verteiler und Mailing können Sie 5 – 15% zusätzliche Öffner erreichen“, so Büttner.

Empfänger, die den Newsletter geöffnet, aber auf kein Angebot geklickt haben, lassen sich vielleicht durch eine Anschlussmail mit ergänzenden oder anderen Produkten doch noch umstimmen. Und die Empfänger, die zwar im Newsletter auf ein Angebot geklickt, aber dann im Shop doch nichts gekauft haben, könnten sich unter Umständen von einem kleinen Rabatt oder einem attraktiven Bundle überzeugen lassen.

Wie sich aus Ihrem aktiven Abonnenten-Stamm noch mehr herausholen lässt, indem sie Ihre Newsletter-Empfänger nach Frequenz oder Aktivität clustern, erklärt Karsten Büttner in der aktuellen Ausgabe unseres Online-Magazins Shopanbieter to go.

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