E-Mail-Engagement in KI-Inboxen messen

- Öffnungsraten sind durch automatische Abrufe kaum noch aussagekräftig
- Sieben Kennzahlen zeigen das Engagement von E-Mail-Empfängern
- Automatisierte Mails erzielen höhere Klickraten als geplante Sendungen

E-Mail-Programme von Apple, Google, Yahoo und Microsoft setzen zunehmend auf KI, um Nachrichten zu sortieren, zusammenzufassen und zu priorisieren. Dabei spielt die bisherige Interaktion eines Empfängers mit einem Absender eine wichtige Rolle. Öffnungsraten sind durch automatische Abrufe kaum noch aussagekräftig. Hintergrund ist unter anderem, dass Apple seit 2021 Tracking-Pixel teilweise automatisch lädt und dadurch Öffnungen registriert werden können, ohne dass ein Empfänger die Nachricht tatsächlich gelesen hat, wie MarketingProfs berichtet.

Anhand von sieben Kennzahlen kann das Engagement differenzierter erfasst werden. Dazu gehören Click-to-Open Rate, Click-to-Conversion Rate, Reply- und Forward-Rate, Spam-Beschwerderate, Engagement-Verlauf nach Kohorten, der Anteil von Ergebnissen nach Versandart sowie die Zeit zwischen Nutzeraktion und Versand. Besonders wichtig ist dabei die Unterscheidung zwischen geplanten und verhaltensbasierten Nachrichten. Für die Analyse empfiehlt es sich, zunächst bestehende Klickdaten und Spam-Beschwerden auszuwerten und anschließend Versandarten zu kennzeichnen sowie Kohorten zu bilden. Für die Click-to-Conversion Rate müssen Daten aus Versandplattform und Website- oder CRM-System miteinander verknüpft werden. Bei zeitgesteuerten Nachrichten sollte zudem geprüft werden, wie schnell sie nach dem auslösenden Verhalten versendet werden.

Laut einer Acoustic-Analyse von 12,2 Millionen Mailings aus 16 Branchen und acht Regionen erreichten automatisierte Sendungen eine 2,2-fach höhere Click-through-Rate und eine 2,3-fach höhere Click-to-Open-Rate als geplante Nachrichten. Die Kennzahlen sollen damit helfen, E-Mail-Kommunikation stärker an konkretem Verhalten und tatsächlicher Relevanz auszurichten.