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E-Mail-Marketing: So legen Sie Stichprobengröße & Zeitrahmen für A/B-Tests fest
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Im Laufe der Jahre habe ich gelernt dass es im Marketing nicht nur auf die neuesten Trends ankommt sondern auch auf solides Handwerk.
Und genau das gilt auch für A/B-Tests im E-Mail-Marketing.
Man kann zwar mit ein paar grundlegenden Kenntnissen anfangen aber um wirklich aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen braucht es ein tieferes Verständnis der entscheidenden Faktoren: Stichprobengröße und Zeitrahmen.
Warum Stichprobengröße und Zeitrahmen so wichtig sind
Stell dir vor du willst ein neues Rezept ausprobieren.
Du würdest doch auch nicht einfach nur ein paar Zutaten in den Topf schmeißen und hoffen dass es schmeckt oder? Genauso ist es mit A/B-Tests.
Wenn du deine Stichprobengröße zu klein wählst oder den Test zu früh abbrichst kannst du keine validen Ergebnisse erwarten.
Die richtige Stichprobengröße für aussagekräftige Ergebnisse
Die Stichprobengröße ist der Schlüssel um statistisch relevante Ergebnisse zu erzielen.
Denn nur wenn eine genügend große Gruppe von Empfängern an deinem Test teilnimmt kannst du verlässliche Rückschlüsse auf das gesamte Publikum ziehen.
Aber wie groß ist “groß genug”? Hier kommt die Statistik ins Spiel:
- Grundgesamtheit: Das ist die gesamte Gruppe von Personen die deine E-Mails erhalten könnten. Bei einer großen Liste kann man die Anzahl der zugestellten E-Mails aus den letzten drei bis fünf Versendungen ermitteln um einen Mittelwert zu erhalten.
- Konfidenzintervall: Dieser Wert gibt dir die Spanne an in der die tatsächlichen Ergebnisse der gesamten Grundgesamtheit liegen könnten. Ein kleineres Intervall bedeutet zwar eine präzisere Aussage aber erfordert gleichzeitig eine größere Stichprobengröße.
- Konfidenzniveau: Dieser Wert gibt an wie sicher du dir sein kannst dass die Ergebnisse deiner Stichprobe innerhalb des Konfidenzintervalls liegen. Ein hohes Konfidenzniveau erfordert eine größere Stichprobengröße.
Es gibt verschiedene Online-Tools die dir bei der Berechnung der Stichprobengröße helfen.
Beispiel:
Nehmen wir an deine E-Mail-Liste hat 1000 Kontakte und deine durchschnittliche Zustellungsrate liegt bei 95%. Du möchtest mit 95%iger Sicherheit sagen können dass die Ergebnisse deines A/B-Tests innerhalb eines 5%-Intervalls der tatsächlichen Ergebnisse liegen.
Wenn du diese Daten in ein Online-Tool eingibst erhälst du eine empfohlene Stichprobengröße von 274 Kontakten.
Diese Zahl muss für jede Version des Tests (Kontrolle und Variante) verdoppelt werden.
Die richtige Zeitspanne für deinen A/B-Test
Der richtige Zeitrahmen ist ebenso wichtig wie die Stichprobengröße.
Es bringt nichts einen Test über Wochen laufen zu lassen wenn die meisten Ergebnisse bereits nach wenigen Tagen eintreten.
Analysiere deine Daten:
- Verhaltensmuster: Schau dir an wann deine Empfänger am häufigsten deine E-Mails öffnen und auf Links klicken. Gibt es bestimmte Zeitfenster in denen deine Klickraten deutlich abnehmen?
- Zielsetzung: Welche Ziele verfolgst du mit deinem A/B-Test? Wenn du beispielsweise eine zeitgebundene Aktion bewirbst sollte dein Test entsprechend frühzeitig abgeschlossen sein.
Empfehlung:
Lege einen Zeitrahmen fest der dem Verhalten deiner Empfänger und deinen Zielen gerecht wird.
Verwende statistische Tools um festzustellen ob ein eindeutiger Gewinner ermittelt werden konnte.
Tipps für erfolgreiche A/B-Tests
- Beginne klein: Konzentriere dich zunächst auf ein oder zwei Variablen die du testen möchtest. Vermeide es zu viele Änderungen gleichzeitig vorzunehmen da dies die Interpretation der Ergebnisse erschwert.
- Vertraue den Daten: Lass dich nicht von persönlichen Vorlieben leiten. Verlasse dich auf die Daten und wähle die Variante die die besten Ergebnisse liefert.
- Sei geduldig: A/B-Tests erfordern Zeit. Gehe nicht davon aus dass du über Nacht Ergebnisse sehen wirst.
Fazit:
Stichprobengröße und Zeitrahmen sind entscheidende Faktoren für erfolgreiche A/B-Tests.
Indem du diese Aspekte sorgfältig planst kannst du aussagekräftige Ergebnisse erzielen und deine E-Mail-Marketing-Kampagnen optimieren.
Denke daran: Es geht nicht darum den perfekten Test zu entwickeln.
Es geht darum aus deinen Erfahrungen zu lernen und deine E-Mails stetig zu verbessern.
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