Kampagnenergebnisse im Kontext lesen

Ein einzelner Kampagnenbericht zeigt, was bei einem bestimmten Versand passiert ist. Um zu verstehen, warum die Ergebnisse so ausgefallen sind, und ob sie sich verbessern, verschlechtern oder stabil bleiben, müssen Sie mehrere Kampagnen miteinander vergleichen.

Das Dashboard der Kampagnenberichte bietet vier Werkzeuge dafür: Kategoriefilter, Segmentfilter, Filter nach Kampagnentyp und die Zeitauswahl. Zusammen genutzt ermöglichen sie es, Daten so aufzuteilen, dass Muster sichtbar werden, die ein einzelner Bericht nicht zeigt.

Vergleichen Sie Öffnungsraten von vor und nach der Aktivierung der Richtlinie zur Einwilligung beim Open-Tracking nicht direkt miteinander. Nach der Aktivierung bezieht sich die Öffnungsrate auf die erfassten Empfänger. Flexmail zählt Öffnungen, die früher aus Klicks abgeleitet wurden, nicht mehr für Kontakte ohne Zählpixel. Nutzen Sie die Klickrate, um Kampagnen über den Aktivierungszeitpunkt hinweg zu vergleichen.

Warum einzelne Berichte nicht ausreichen

Ein Anstieg bei den Abmeldungen nach einer bestimmten Kampagne fällt schnell auf. Es ist viel schwieriger zu erkennen, ob diese Kampagne die eigentliche Ursache war. Oft ist das nicht der Fall. Ein Kontakt, der sich nach einer E-Mail am Mittwoch abmeldet, war vielleicht schon seit Montag verärgert. Die Kampagne, die die Schuld bekommt, kam einfach zum falschen Zeitpunkt an.

Die gleiche Logik gilt für Öffnungsraten, Klickraten und Bounces. Eine Öffnungsrate von 2% für eine Kampagne ist alarmierend, wenn der übliche Wert bei 35% liegt. Bei einem kalten Segment, das zuvor noch nie angeschrieben wurde, sagt sie dagegen wenig aus. Die Zahl hat nur im Verhältnis zu einem Ausgangswert Bedeutung. Dieser Ausgangswert entsteht durch den Vergleich mehrerer Kampagnen desselben Typs an dieselbe Zielgruppe über einen längeren Zeitraum.

Kategorien für aussagekräftige Vergleiche einrichten

Kategorien sind Labels, die Sie Kampagnen selbst zuweisen. Flexmail schreibt keine feste Kategoriestruktur vor. Sie erstellen die Kategorien, die zu Ihrem Versandprogramm passen, und weisen sie beim Erstellen einer Kampagne oder im Nachhinein zu.

Der Nutzen von Kategorien hängt vollständig davon ab, wie konsequent Sie sie verwenden. Häufig genutzte Ansätze zur Kategorisierung sind:

• Inhaltstyp wie Newsletter, Werbe-E-Mail, Produktupdate, Event-Einladung oder Reaktivierung. Damit vergleichen Sie, wie die Zielgruppe auf verschiedene Arten von Inhalten über alle Versendungen hinweg reagiert, statt nur innerhalb einer einzelnen Kampagne.
• Sprache wie NL, FR, EN. Beim Versand an mehrsprachige Zielgruppen zeigt das Filtern nach Sprache, ob sich Ergebnisse zwischen Sprachgruppen systematisch unterscheiden, unabhängig vom Inhalt.
• Geschäftsbereich oder Marke, nützlich, wenn das Konto mehrere Produkte, Dienstleistungen oder Teams umfasst, die an getrennte Zielgruppen senden.
• Kampagnenserie, etwa bei einem monatlichen Newsletter oder einer saisonalen Aktion. Wenn alle Ausgaben dieselbe Kategorie erhalten, lässt sich die Entwicklung dieser Reihe über die Zeit nachverfolgen.

Die Filter nutzen, um Daten zu vertiefen

Die Filter befinden sich oben im Dashboard der Kampagnenberichte. Aktive Filter werden als Chips angezeigt und lassen sich einzeln entfernen. Sie können mehrere Filter gleichzeitig

kombinieren. Das Dashboard aktualisiert sich und zeigt nur Kampagnen an, die allen aktiven Filtern entsprechen. Innerhalb der gefilterten Auswahl können Sie die Kampagnentabelle nach jeder Spalte sortieren, wie Öffnungsrate, Klickrate, Abmelderate oder Sendedatum, indem Sie auf die Spaltenüberschrift klicken. Eine Sortierung nach der Öffnungsrate zeigt die stärksten und schwächsten Kampagnen in der Auswahl direkt an. Eine Sortierung nach Datum zeigt den Verlauf chronologisch.

Nach Kategorie filtern

Wenden Sie einen Kategoriefilter an, um die Leistung eines bestimmten Kampagnentyps zu vergleichen. Wenn Sie beispielsweise nach Ihrer Newsletter-Kategorie filtern und den Zeitraum auf sechs Monate erweitern, sehen Sie, ob die Öffnungsrate über alle Newsletter-Ausgaben steigt, sinkt oder stabil bleibt, ohne dass Werbemails oder andere Kampagnentypen das Bild verzerren.

Der Wechsel zwischen Kategorien zeigt strukturelle Unterschiede darin, wie die Zielgruppe auf verschiedene Inhalte reagiert. Wenn Werbe-E-Mails bei der Klickrate dauerhaft hinter Newslettern liegen, liegt das an den Angeboten oder den Texten, nicht am Kanal E-Mail.

Nach Segment filtern

Segmentfilter helfen besonders bei der Analyse von Abmeldungen und Bounces. Dieselbe Kampagne liefert sehr unterschiedliche Zahlen, je nachdem, ob sie an die aktivsten Kontakte oder an ein inaktives Segment gesendet wird. Wenn Sie die Gesamtabmelderate betrachten, ohne diese Gruppen zu trennen, treibt das inaktive Segment die Quote nach oben und lässt ein funktionierendes Programm problematisch wirken.

Das Filtern nach Segmenten hilft bei Fragen wie: Melden sich inaktive Kontakte schneller ab, egal was gesendet wird? Klickt das VIP-Segment dreimal so oft wie die allgemeine Liste? Reagiert das französischsprachige Segment anders als das niederländischsprachige auf denselben Kampagnentyp?

Nach Kampagnentyp filtern

Der Kampagnentyp unterscheidet zwischen Standardversendungen, A/B-Tests und anderen Kampagnenformaten. Wenn Sie nur nach A/B-Tests filtern, sehen Sie alle Testergebnisse an einem Ort. Das hilft dabei festzustellen, welche Variablen wie Betreffzeilenlänge, Versandzeit oder Inhaltsstruktur über mehrere Tests hinweg einen Unterschied machen, statt Schlüsse aus einem einzelnen Test zu ziehen.

Filter für präzise Vergleiche kombinieren

Die Filter greifen ineinander. Einige Beispiele für sinnvolle Kombinationen:

• Kategorie: Newsletter + Segment: FR-Kontakte zeigt, wie das französischsprachige Newsletter-Publikum im Vergleich zu einem separaten Filter für NL-Kontakte abschneidet. Wenn Öffnungsraten über Monate hinweg deutlich auseinanderliegen, lohnt sich eine nähere Prüfung.
• Kategorie: Werbung + Zeitraum: Letzte 90 Tage grenzt die letzten Werbesendungen ein. So prüfen Sie, ob eine Änderung bei der Art des Angebots, der Betreffzeile oder der Versandfrequenz eine messbare Wirkung hatte.
• Kategorie: Reaktivierung + Segment: Inaktiv ist die relevanteste Kombination, um zu prüfen, ob Reaktivierungskampagnen bei inaktiven Kontakten tatsächlich Wirkung zeigen.

Worauf Sie bei gefilterten Ergebnissen achten sollten

Sobald Sie nach einem sinnvollen Ausschnitt Ihrer Daten gefiltert haben, spiegeln die KPIs und die Kampagnentabelle auf dem Dashboard nur noch diese Kampagnen wider. Achten Sie auf Folgendes:

Trends statt einzelner Datenpunkte

Eine einzelne Ausreißerkampagne sagt selten viel aus. Drei aufeinanderfolgende Kampagnen desselben Typs mit sinkenden Öffnungsraten zeigen, dass sich etwas verändert. Sortieren Sie die Kampagnentabelle nach Datum und achten Sie auf die Richtung, nicht nur auf den aktuellen Wert. Ein allmählicher Anstieg der Abmeldungen in der Werbekategorie über drei Monate hinweg ist ein Hinweis darauf, die Frequenz oder die Relevanz des Angebots zu überdenken. Er geht nicht auf eine einzelne Kampagne in diesem Zeitraum zurück.

Unterschiede zwischen Kategorien

Vergleichen Sie die aggregierten KPIs beim Wechsel zwischen Kategoriefiltern. Wenn die Newsletter-Kategorie eine Öffnungsrate von 40% aufweist und die Werbekategorie 22%, ist dieser Unterschied normal. Es handelt sich um unterschiedliche Inhalte mit unterschiedlichen Erwartungen der Zielgruppe. Wenn beide Werte von Monat zu Monat gleichzeitig sinken, liegt das Problem eher an einer Listenermüdung oder an einem veränderten Versandintervall.

Auffälligkeiten auf Segmentebene

Wenn Sie nach verschiedenen Segmenten filtern und die KPIs oben im Dashboard vergleichen, sehen Sie schnell, welche Zielgruppen aktiv sind und welche nicht. Ein Segment mit einer dauerhaft hohen Abmelderate über mehrere Kampagnentypen hinweg zeigt, dass diese Empfänger bei der aktuellen Frequenz oder mit den aktuellen Inhalten keine E-Mails erhalten möchten, unabhängig davon, wie einzelne Kampagnen bei anderen Segmenten abschneiden.

Filterdaten mit Abmeldegründen verknüpfen

Flexmail zeigt auf der Abmeldeseite standardmäßig eine kurze Abfrage an. Kontakte, die sich abmelden, können angeben, warum sie gehen. Sie können diese Antworten über den Tab Kontakte einsehen.

Die Angaben aus der Abfrage werden nützlicher, wenn Sie sie zusammen mit den gefilterten Ergebnissen betrachten. Wenn das Kampagnen-Dashboard über die letzten zwei Monate eine steigende Abmelderate in der Werbekategorie anzeigt und die Abfrage im selben Zeitraum vor allem "zu viele E-Mails" als Grund nennt, deuten diese beiden Signale gemeinsam auf ein Frequenzproblem hin. Nennt die Abfrage überwiegend "nicht mehr relevant" und konzentriert sich die steigende Rate auf ein bestimmtes Segment, liegt das Problem eher beim Targeting als bei der Frequenz.

Ein praktischer Ausgangspunkt

Wenn Sie bisher keine Kategorien genutzt haben, beginnen Sie damit, die Kampagnen der letzten drei bis sechs Monate durchzugehen und Kategorien einheitlich zuzuweisen. Selbst ein einfaches Schema mit zwei Ebenen, Inhaltstyp und Sprache, bietet ausreichend Struktur für erste Vergleiche.

Gewöhnen Sie sich an, bei der Auswertung von Ergebnissen die gefilterte Ansicht statt des gesamten Dashboards zu nutzen. Das vollständige Dashboard dient einem schnellen Überblick. In der gefilterten Ansicht erkennen Sie die tatsächlichen Ursachen hinter den Zahlen.

Nächste Schritte

• Unter "Kampagnenberichte" finden Sie weitere Informationen dazu, wie Sie einen einzelnen Kampagnenbericht lesen.
• Unter "Einen Contentplan für das E-Mail-Marketing erstellen" finden Sie Hinweise dazu, wie Sie Ihr Versandprogramm so strukturieren, dass kategoriebasierte Analysen aussagekräftig werden.
• Lesen Sie "Der Abmelde-Mythos" im Flexmail Knowledge Base für eine genauere Betrachtung zur Einordnung von Abmeldedaten.