Montagmorgen, drei Wochen bis zum Winter-Sale. Maya sitzt mit ihrem Kaffee vor einem Berg von E-Mail-Reports aus der letzten Saison.
Drei E-Mails, drei Reports – und keine klaren Antworten. Was lief gut, was nicht? Und was sollte sie beim nächsten Sale anders machen? Die Zahlen sind da, aber sie zusammenzufügen würde Stunden dauern.
Hier kommt der Email Performance Comparison Agent ins Spiel. Maya wählt ihre Herbst-Sale-Kampagnen aus und fragt: „Welche meiner E-Mails hat am besten funktioniert – und warum?“
Wenige Minuten später hat sie die Antwort:
| E-Mail |
Betreff |
Gesendet |
Öffnungsrate |
CTOR |
| A |
„Herbst-Sale: 20 % Rabatt auf alle Jacken“ |
Di., 9. AM |
18% |
6% |
| B |
"Maya, deine Jacke wartet (nur noch heute)" |
Fr., 18 Uhr |
31% |
7% |
| C |
"5 Tipps für den perfekten Herbst-Look" |
Do., 8 Uhr |
24% |
14% |
E-Mail B hat die höchste Öffnungsrate. Ist sie also der Gewinner? Nicht ganz. Der persönliche, dringliche Betreff weckt Interesse, doch ein klarer Call-to-Action fehlt – und die Abmelderate ist am höchsten.
E-Mail C erzielt zwar weniger Öffnungen, aber die meisten Klicks. Der hilfreiche Inhalt und die klare Handlungsaufforderung überzeugen zum Weiterklicken. E-Mail A hingegen fällt mit ihrem allgemeinen Rabatt-Betreff kaum auf.
Maya weiß jetzt, was sie für den Winter-Sale tun kann: den aufmerksamkeitsstarken Betreff von B mit dem überzeugenden Inhalt und Call-to-Action von C kombinieren. Zusätzlich testet sie verschiedene Betreffzeilen per A/B-Test.
Anstatt zu raten, was funktioniert, kann Maya ihre nächste Kampagne gezielt verbessern – mit mehr Klicks, weniger Abmeldungen und besseren Ergebnissen.
