Tipps und Tricks 17.02.2015, 07:45 Uhr

E-Mail-Marketing: Die häufigsten Fehler

Beim automatisierten Versand von E-Mails kann leicht etwas schiefgehen. INTERNET WORLD Business nennt einige Beispiele und Lösungen, wie diese Probleme leicht umgangen werden können.
Schriftzug: E-Mail-Marketing
(Quelle: shutterstock.com/Maksim Kabakou)
Von Nikolaus von Graeve
Online-Shop-Betreiber wissen immer mehr über ihre Kunden und Besucher und setzen die Daten für eine individuelle Kommunikation im Rahmen Ihres E-Mail Marketings ein. Dies gelingt jedoch nur, wenn die Datenquellen aus unterschiedlichen Systemen sinnvoll miteinander verknüpft sind - zum Beispiel das Customer Relationship Management (CRM), das Business-Intelligence-Verfahren, das Content Management System (CMS), die Webanalyse, das Kampagnenmanagement- und das E-Mail-Versandtool.
Doch die Vernetzung der Daten ist komplex. Sind automatisierte E-Mails mit Fehlern behaftet, erzürnen sie entweder den Kunden oder schmälern den Umsatz des Shops. Die folgenden vier Beispiele beschreiben Fallen, in die Marketingverantwortliche häufig bei der Automatisierung ihres E-Mail-Marketings tappen. Doch die Klippen lassen sich umschiffen.

Beispiel 1: Gutschein als Form von E-Mail-Marketing löst eine Retoure aus

Kunde X bestellt in ­einem Online-Shop eine Jacke. Kaum hat er die Bestellung aufgegeben, erhält er per E-Mail einen Gutschein für 20 Prozent Rabatt auf die ­nächste Bestellung. Der Kunde retourniert die Jacke und bestellt sie erneut.
Problem: Durch Incentives können Kunden zu einem Verhalten erzogen werden, das dem Ziel des Shop-Betreibers, möglichst viel Gewinn zu erwirtschaften, zuwiderläuft. Der Kunde hätte die Jacke auch ohne Rabatt gekauft.
Lösung: Der Shop-Betreiber bietet den Gutschein für ein konkretes oder komplementäres Produkt an oder schließt das ­gekaufte Produkt direkt aus. Es ist auch möglich, den Gutschein als Form des E-Mail-Marketings erst nach Ablauf der Retourenfrist zu versenden. Ein komplexer Ansatz wäre, die Aussteuerung von Incentives mit dem Einsatz von Analytics zu optimieren.
Hierzu wird das Verhalten von Bestandskunden analysiert und mit statistischen Zwillingen gearbeitet. Statistische ­Zwillinge sind Besucher, deren Verhalten sich ähnelt. So bekommt nur der Kunde einen Rabatt, der mit hoher Wahrscheinlichkeit direkt ein weiteres Produkt bestellt.

Beispiel 2: Der Kunde fühlt sich schlecht beraten

Kunde X hat im stationären Handel ein sehr kostspieliges Haushaltsgerät erstanden. Zwei Wochen später erfährt er überraschend per personalisiertem E-Mail-Marketing, dass das Nachfolgemodell auf den Markt gekommen ist.
Problem: Die Daten sind aus dem stationären Geschäft in den Online-Sales-Prozess geflossen, was erst einmal lobenswert ist. Oft geschieht dies im Rahmen einer Online-Produktregistrierung, um die Garantie zu aktivieren. Der Kunde fühlt sich jedoch durch das Mailing schlecht beraten, um nicht zu sagen getäuscht.
Lösung: Um dem vorzubeugen, hätte der Kunde beim Versand der Kampagne ausgeschlossen werden müssen. Voraussetzung dafür ist die Zielgruppenselektion nach Kauf- und Registrierungsdatum. Diese Information fließt vom CRM in das E-Mail-Tool. Ein Shop-Betreiber mit kleinerer Infrastruktur könnte etwa alle Kunden im Prozess des E-Mail-Marketings ausklammern, die im letzten Monat etwas gekauft haben. ­Damit verliert er zwar eventuell ein paar potenzielle Käufer, verärgert aber seine Bestandskunden nicht.

Beispiel 3: Eine E-Mail-Marketing-Aktion zu Warenkorbabbruch ist überflüssig

Kunde X hat im Online-Shop Produkte in seinen Warenkorb gelegt, die Bestellung aber nicht abgeschlossen. Als er eine Warenkorbabbrecher-Mail bekommt, ist der Kauf dann aber doch bereits getätigt worden.
Problem: Warenkorbabbrecher-Mailings sind ein tolles Instrument zur Conversion-Optimierung, allerdings bergen sie auch Tücken. Die überflüssige Erinnerung an einen stehen gelassenen Warenkorb kommt beim Kunden nicht gut an.
Lösung: Die Kampagne benötigt einen "Warten"-Knoten. So wird im Rahmen  ­eines Zeitfensters geprüft, ob der Kauf nicht doch finalisiert wurde, bevor die Kampagne ausgelöst wird. Ein "Warten"-Knoten ist in jeder gängigen E-Mail-Marketing-Automation-Software enthalten.
Alternativ kann auch eine nächtliche Datensynchronisierung genügen. Dabei werden die Daten tagsüber gesammelt und einmal während der Nachtstunden in das E-Mail-Versand-Tool übertragen. Am Tag darauf erhalten alle Abbrecher, die nicht nachträglich doch noch gekauft ­haben, eine E-Mail.

Beispiel 4: Rabatte führen zu An- und Abmeldungen

Kunde X meldet sich für den Newsletter eines Online-Shops an. Mit der Anmeldung ist ein Einkaufsrabatt verbunden. Um diesen Preisnachlass bei jeder Bestellung zu nutzen, meldet sich der Kunde immer wieder ab und erneut an.
Problem: Die Newsletter-Anmeldung für Neukunden zu incentivieren, ist ein Muss im E-Commerce, um konkurrenz­fähig zu bleiben. Der Kundenstamm vergrößert sich und kann kontinuierlich mit einer permanenten Kommunikation weiterentwickelt werden. Leider lädt der Rabatt förmlich dazu ein, ihn durch ständiges An- und Abmelden mehrfach einzulösen.
Lösung: Damit ein Shop-Betreiber den Rabatt nur einmal pro Person vergibt, muss das E-Mail- Marketing-Tool bei der ersten Anmeldung die genutzte E-Mail-Adresse mit einem Datum verknüpfen. Gibt es zu einer Adresse noch kein Datum, wird der Gutschein versandt. Ist ein Datum vorhanden, hat sich der Empfänger schon einmal registriert. Versuchen Personen das System mit der Nutzung verschiedener E-Mail-Adressen zu überlisten, kann das in einem zusätzlichen Schritt über den Abgleich von Kundennummer, Name oder Geburtsdatum in der Kundendatenbank erkannt und verhindert werden.

Am 3. August 1984 wurde vom Computer Science Network am MIT in Boston die erste E-Mail versendet. Seitdem hat sich viel verändert. INTERNET WORLD Business zeigt, wo die E-Mail heute steht.

Rabbit-eMarketing-Geschäftsführer Nikolaus von Graeve gibt auch den Besuchern der Internet World Messe 2015 praxisbezogene Tipps zur Optimierung der Web-Geschäfte. Der Besuch der Infoarenen auf der Messe ist kostenfrei.

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