KI im E-Mail-Marketing: So erstellen Sie personalisierte Newsletter

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26. Okt 2018

Es ist ein typisches Szenario: Der Marketer überlegt sich für den Newsletter seines Unternehmens eine neue Taktik nach der anderen: Mehr Angebote, ein schickeres Design, eine kreativere Aufmachung. Der Aufwand zeitigt mal mehr, mal weniger Erfolg. Die Hälfte aller E-Mail-Manager ist laut BVDW-Studie vom Juni 2018 unzufrieden mit den Ergebnissen ihrer Arbeit. Es bedarf einer Renaissance des klassischen Newsletters mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI).

Marketing via E-Mail ist noch immer ein wichtiger Erfolgspfeiler, auf den laut absolit-Studie von 2017 rund 80 Prozent der Unternehmen setzen. 73 Prozent betreiben einen öffentlich zugänglichen Newsletter. Laut Statista erhielten 2017 fast 30 Prozent der Nutzer täglich mehr als 20 Newsletter auf ihr persönliches E-Mail-Konto. Das eine solche Masse nur begrenzte Wirkung zeigt, liegt auf der Hand. Eine Optivo-Studie von 2017 hat gezeigt, dass nur rund ein Viertel aller Kampagnen-Mails geöffnet wird. Lediglich jeder Siebte klickt aus der Mail heraus auf Produktseiten oder Landing-Pages.

Woran liegt das? Unternehmen müssen Kunden bessere – und vor allem persönlichere – Gründe geben, ihre Newsletter zu öffnen, zu lesen und anschließend zu handeln. Die Kunst besteht darin, aus der täglichen Informationsflut herauszustechen.

Über Segmentierung hinaus denken

Ein guter Newsletter richtet sich nach seinem Adressaten. Optimales Targeting benötigt dabei viel mehr als nur eine Zielgruppendifferenzierung nach Branche oder Position im Unternehmen. Durch die Zunahme an Kundendaten aller Art stehen viel kleinteiligere Segmentierungskriterien wie persönliche Interessen und Daten zum Nutzungs-, beziehungsweise Browsingverhalten bereit. Der Trend geht dadurch hin zu sogenanntem One-to-One Marketing, dessen Inhalte auf den einzelnen Kunden zugeschnitten sind.

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Hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel. Sie analysiert das Nutzungsverhalten wie Klicks, Suchanfragen oder bisherige Käufe. Welche Seiten besucht ein Nutzer, wie lange hält er sich darauf auf, welche Produkte betrachtet er? Durch Einbezug solcher Daten geht KI weit über manuelle Segmentierung hinaus und erstellt einzigartige Kundenprofile auf Basis statistischer und verhaltensbasierter Daten.

Inhalte, die wirklich zum Kunden passen

Abhängig vom spezifischen Verhalten – wie der Kaufhistorie oder der Länge und Häufigkeit von Website-Besuchen – lernt KI, jeden Nutzer in seiner Einzigartigkeit zu verstehen.

Konkret sieht Personalisierung eines Newsletters so aus: Die KI kreiert die optimale Betreffzeile durch Zusammensetzung von Keywords und Textbausteinen. Die Erstellung von personalisiertem Inhalt beruht auf Kundenpräferenzen sowie Analysen aus weiteren E-Mails oder Social Media. Der Algorithmus entscheidet auch, welche konkreten Produkte mit der höchsten Erfolgschance als „Next Best Offer“ (NBO) für einzelne Kunden im Newsletter zu welcher Zeit platziert werden. Auch Daten zum aktuellen Standort fließen in die Berechnungen mit ein, damit Kunden entsprechende Angebote aus dem Umkreis bekommen.

Immer zur richtigen Zeit bei der richtigen Person

Künstliche Intelligenz hebt Marketing Automation auf ein neues Effizienzlevel. Der Versand des Newsletters kann gezielt in einer bestimmten Phase des Kundenlebenszyklus, oder aber durch verhaltensbasierte Trigger erfolgen. Letzteres sieht so aus: Die Technologie lernt eigenständig von bestehenden Daten aus Öffnungs- und Klickprotokollen der Nutzer, um den optimalen Versandzeitpunkt – Wochentag oder Uhrzeit – für den Newsletter zu ermitteln. Das funktioniert für große Gruppen genauso wie für jeden Einzelnen. Skalierbarkeit ist so trotz äußerst kleinteiliger Segmentierung gewährleistet.

Voraussetzung für den Einsatz von KI-Tools

Um KI-Tools gewinnbringend einzusetzen, benötigen Sie zunächst eine kritische Masse an Kundendaten, um den Algorithmus mit Daten zu Nutzungsverhalten oder Kundenstruktur zu füttern. Wichtig ist, dass die Daten tatsächlich von späteren Kunden stammen. Diese werden dann auf Trends und Muster untersucht (Data Mining). Dadurch ist es der KI möglich, in Hinblick auf Automatisierung und Personalisierung eigenständig zu lernen (Machine Learning).

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