Autor: Frank Strzyzewski Datum: 20. Februar 2013

Betreffzeilen sind vermutlich das am häufigsten publizierte und diskutierte Teilthema, wenn es um Optimierungen im E-Mail-Marketing geht. Betreffzeilen sind intuitiv, leicht verständlich und einfach zu testen. Es herrscht kein Mangel an Betreffzeilen-Tipps und noch weniger an Meinungen für bessere Betreffzeilen, aber viele dieser Ratschläge sind nicht ausreichend fundiert – entweder weil es Ergebnisse eigener Überlegungen und Präferenzen des jeweiligen Tippgebers sind, oder fragwürdige Verallgemeinerungen einzelner Split-Tests.

Deshalb haben wir ein ambitioniertes Projekt gestartet, um mit Hilfe geeigneter statistischer und Data Mining Methoden (tl_files/inhalte/icons/pdf_icon.jpg Beispiel) unser Wissen über gute Betreffzeilen zu festigen und zu vertiefen. Als Datenbasis dienten mehrere hundert Millionen versendete E-Mails aus unserem gesamten Newsletter-Portfolio, etwa 1.000 verschiedene Verteiler im In- und Ausland über zahlreiche Branchen und Zielgruppen (B2C, B2B Presse, …) hinweg. Die Ergebnisse unseres Forschungsprojekts sind in der Betreffzeilen-Optimierungs-Funktion der tl_files/inhalte/icons/link_arrow_green.jpg Maileon Versandlösung integriert. Diese Funktion wird in Kürze veröffentlicht. Einige unserer Erkenntnisse stellen wir jedoch vorab im Folgenden kurz zusammengefasst vor. Sie bieten konkrete Anhaltspunkte und Hilfestellung für das Texten von neuen und die Verbesserung von bestehenden Betreffzeilen: 1. Kurze Betreffzeilen Kürzere Betreffzeilen weisen minimal höhere Responseraten auf als längere. Der Zusammenhang ist hochsignifikant, aber recht schwach, denn insgesamt erklärt die Länge der Betreffzeile nur 0,49% der Varianz der Öffnungsrate. Das bedeutet: 99,51% der Varianz der Öffnungsrate wird durch andere Faktoren als die Länge der Betreffzeile beeinflusst. Die Länge des Betreffs-Textes sagt also, analog zur Literatur, nur wenig über dessen Qualität aus. 2. Lange Wörter Das klingt zunächst unlogisch, denn längere Wörter erzeugen ja längere Betreffzeilen. Der Wortlängen-Effekt ist jedoch deutlich stärker als der Satzlängen-Effekt. Wir vermuten, dass die Wirkung im tl_files/inhalte/icons/link_arrow_green.jpg Zipfschen Gesetz begründet ist. Kurze Wörter wie der, die, das, und sind viel häufiger als lange Wörter wie Terminerinnerung, Abwrackprämie oder versandkostenfrei, und häufige Wörter sind offenbar zu allgemein, zu vage, um im Wettbewerb der Betreffzeilen um Aufmerksamkeit im Postfach des Empfängers überdurchschnittliches Interesse auszulösen. 3. Personalisierung / Individualisierung Die Personalisierung des Betreffs hat einen ganz deutlichen positiven Effekt. Personalisierung bzw. Individualisierung bedeutet nicht nur den Einsatz von Vorname und/oder Nachname des Empfängers, sondern kann auch andere Elemente umfassen, etwa den direkten Bezug auf Empfänger-Stammdaten oder persönliche Präferenzen, Bezug auf Transaktionen oder regionale Relevanz. 4. Wichtige Wörter nach vorn Je weiter vorn Response steigernde Elemente wie Personalisierung oder längere Wörter in der Betreffzeile stehen, umso stärker entfalten sie ihre Wirkung („Pole Position Wording“). Das ist plausibel, einerseits will ein Textanfang generell mehr Aufmerksamkeit bekommt, und andererseits weil Textanfänge auch bei wenig Platz (mobilen Endgeräte) nicht abgeschnitten werden. 5. Vier bis sechs Wörter Dieses Ergebnis zielt nicht auf die Öffnungsrate ab, sondern auf die Click-to-Open-Rate (CtO). E-Mails mit vier bis sechs Wörtern im Betreff erzielen im rchschnitt mehr Klicks als E-Mails mit mehr oder weniger Wörtern, wobei vor allem zusätzliche Wörter im Betreff schnell zu einem deutlicheren Abfall der CtO führen. Über die Ursache-Wirkung-Beziehung dafür können wir aktuell nur spekulieren – möglicherweise sind zu viele Wörter im Betreff korreliert mit sehr langen Newslettern, die für Empfänger abschreckend wirken können. 6. Zahlen Die Verwendung von Zahlen verbessert im rchschnitt die Öffnungsrate, allerdings sind in einigen Fällen auch deutlich negative Effekte zu beobachten. Typische Anwendungen von Zahlen sind Preis, Preisvorteil oder Gutscheinhöhe, aber auch Termine, Laufzeiten von Angeboten oder die Anzahl von Elementen in Checklisten („Top 5 Gründe für …“) oder Tipp-Mengen. 7. Weniger Verben Newsletter mit einem höheren Anteil an Substantiven und Adjektiven im Betreff zeigten leichte Vorteile gegenüber Betreffzeilen mit vielen Verben. Vermutlich ist es mit Substantiven und Adjektiven einfacher, die von Usability-Experten formulierten Anforderungen an tl_files/inhalte/icons/link_arrow_green.jpg Microcontent zu erfüllen, nämlich „Perlen der Klarheit“. Möglich ist auch, dass Spamfilter immer allergischer auf Verben reagieren. SpamAssassin beispielsweise markiert bereits in der Standardversion Betreffs mit Verben wie activate, buy, confirm, reove, restore, secure oder verify als spamverdächtig. Man könnte es auch so zusammenfassen: Weniger mit Verben werben, mehr Substanz durch Substantive. 8. Weniger Wiederholungen Newsletter-Empfänger lernen schnell. Auch der lauteste Aufruf zur letzten Chance, versandkostenfrei nur noch bis Sonntag zu bestellen wird schnell als „Marketing-Sprache“ enttarnt, wenn er im Zweiwochen-Rhythmus eingesetzt wird. Echte Newsletter-Vorteile im Betreff erfordern echte Vorteile im Inhalt. Die Öffnungsraten von Versendern, die „Newsletter <Monat> <Jahr>“ als Standard-Betreff einsetzen schwanken zwar weniger, erodieren im rchschnitt aber schneller als die Öffnungsraten bei wechselnden Betreffs. Außerdem können Sie bei immer gleichem Betreff kein Wissen über bessere Varianten generieren. Um diese neuen und verbesserten Erkenntnisse für in der Praxis anzuwenden, ist es noch außerordentlich wichtig, drei Sachverhalte genau zu verstehen.
  • Auch wenn die Betreffzeilen-Erkenntnisse für die gesamte betrachtete Masse an Newslettern eindeutig sind, folgt daraus nicht automatisch, dass sie für jeden Versender, jeden Verteiler und jeden Newsletter auch genauso gelten. Bei Einzelversendungen oder kleiner Datenbasis kann und wird es leicht zu komplett anderen Ergebnissen kommen. Die fall- und branchenspezifischen Unterschiede für Ihr E-Mail-Marketing zu erkennen und auf allgemeinere Gültigkeit zu bewerten erfordert immer Testen und Messen im konkreten Anwendungskontext. Ob ein bestimmter Betreff besser oder schlechter als ein anderer funktioniert, kann man auch mit den derzeitigen Kenntnissen und Tools praktisch noch nicht vorhersagen. Die Prognosekraft wird sich verbessern, aber die wirkliche Siegervariante müssen Sie nach wie vor über Split-Test herausfinden. Die obigen Regeln ersetzen also keinesfalls das Testen, aber sie helfen, bessere Betreffzeilen-Kandidaten ins Rennen zu schicken.
  • Um mit den oben aufgeführten Regeln, oder ihren eigenen verbesserten Regeln nachhaltig höhere Öffnungsraten als heute zu generieren, müssen diese regelmäßig und konsistent angewendet werden.
  • Die verschiedenen Hebel zur Betreff-Optimierung wirken natürlich immer in Kombination, und die Wirkung der Kombination ist nicht zwangsläufig die aufaddierte Summe der Einzelwirkungen. Wir kennen Fälle, bei denen bestimmte Kombinationen positiver Faktoren auch auffällig schwächere Response erzielen. Zur Identifizierung besonders Response starker Kombinationen der verschiedenen Einflussfaktoren müssen viel aufwändigere Verfahren angewendet werden. Einige Ergebnisse einer Data Mining Analyse mit dem C5.0 Entscheidungsbaum-Algorithmus stelle ich in einem späteren Artikel vor.

Wie bereits erwähnt sind Betreffzeilen Microcontent und ähneln in Form, Struktur und Ziel den AdWords-Anzeigen und Snippet-Texten von Webseiten. Es ist deshalb anzunehmen, dass für diese Art Texte ähnliche Erfolgsmechanismen wie für Betreffzeilen gelten. Erstaunlicherweise hat die SEO/SEM-Welt bislang kaum Ergebnisse zur linguistischen Optimierung dieser Texte anzubieten. Die E-Mail-Marketing Branche kann aktuell also leider nicht von den Suchmaschinen-Spezialisten lernen. Umso spannender wäre es zu wissen, ob bzw. in welchem Umfang die Response optimierenden Maßnahmen für E-Mail-Betreffzeilen auch in anderen Bereichen anwendbar sind.

]]>

English EN Deutsch DE