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Return Path: Studie zu Lese- und Posteingangsraten

Anlässlich der Email-Expo hat Return Path, führender Anbieter von E-Mail-Intelligence-Lösungen und -Diensten, seinen E-Mail Intelligence Report für das vierte Quartal 2012 veröffentlicht. Herangezogen wurden Daten von mehr als 241 Internetdienstleistern in Nord-, Mittel- und Südamerika, Europa, Asien, Australien und dem asiatisch-pazifischen Raum.

Weltweite Leseraten unterteilt nach Branchen

Ein weltweiter Vergleich zum Vorjahresquartal zeigt: Die Leserate von Marketing-E-Mails sinkt durchschnittlich auf unter 17 %. Von diesem Abwärtstrend betroffen sind vor allem der Einzelhandel (15,2 %), Reiseunternehmen und -portale (14,7 %), soziale Netzwerke (6,3 %), Karriere- und Jobbörsen (< 10  %) sowie Online Medien (9 %). Auch ein Rückgang um wenige Prozentpunkte bedeutet, gemessen an der Verteilergröße, häufig einen Leserverlust von mehreren Zehntausenden. Berücksichtigt werden bei dieser Entwicklung sollte aber die ggf. durch das Weihnachtsgeschäft bedingte Übersättigung im Postfach der Empfänger.

In anderen Branchen verzeichnet man dagegen einen Positivtrend der Leseraten, vor allem im Finanzdienstleistungsbereich (27,5 %), im B2B-Bereich  (24,3 %) oder in der Immobilienbranche (> 20 %). Auch für die Top 100 Internet Retailer lief es trotz hoher Versandvolumina im Weihnachtsgeschäft gut, sie weisen hohe Posteingangsraten, hohe Leseraten und moderate Spam-Raten auf.

Angebote in Betreffzeilen – nicht so wirkungsvoll wie gedacht?

Der Inhalt der Betreffzeile gibt häufig den Ausschlag für die Öffnung der E-Mail. Und Rabatte werden vom Empfänger doch gern gesehen, oder? Die Return Path Studie zeigt ein anderes Bild: E-Mails, die Rabatte in der Betreffzeile kommunizieren und somit klar als Werbe-E-Mails erkennbar sind, weisen deutlich geringere Leseraten auf. Durchschnittlich werden 27 % der E-Mails der 100 größten E-Commerce-Unterehmen gelesen, bei Werbung in der Betreffzeile sinkt der Wert dagegen auf 15 %. Ob prozentuale Nachlässe, konkrete Beträge oder eine Kombination aus beidem kommuniziert wird, macht dabei kaum einen Unterschied.

Posteingangsraten in Deutschland

In Deutschland liegt die Posteingangsrate mit 83 % knapp unter dem europäischen, allerdings über dem Durchschnitt der übrigen untersuchten Regionen. Branchen wie Gaming (98 %), Konsumgüterhersteller (97 %), Dienstleister (97 %), Einzelhandel (91 %), Medien (86 %) und Finanzdienstleister (85 %) liegen im landesinternen Vergleich vorn, soziale Netzwerke (82 %) und gemeinnützige Unternehmen (68 %) haben dagegen unterdurchschnittliche Posteingangsraten.

Die vollständig Studie kann bei Return Path heruntergeladen werden. Die Ergebnisse zur mobilen Nutzung wurden bereits Ende 2012 in einer Infografik zusammengefasst.

optivo Branchen-Report: Newsletter-Gestaltung 2012

Der E-Mail-Marketing-Dienstleister optivo hat seinen „Branchen-Report: Newsletter Gestaltung 2012“ veröffentlicht. Darin wurden insgesamt 100 führende Unternehmen aus den Branchen  E-Commerce & Handel, Travel & Mobility, Internet & Verlage sowie Finanzen & Versicherungen anhand eines 148 Fragen starken Kriterienkataloges untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass das Potenzial in vielen Bereichen der Newsletter-Gestaltung noch ungenutzt ist, so beispielsweise in der Individualisierung, der mobilen Optimierung oder im Social E-Mail-Marketing. Weitere Untersuchungsfelder waren beispielsweise:

  • die inhaltliche Ausrichtung (redaktionell, verkaufsorientiert oder serviceorientiert)
  • der Einsatz von Call-to-Actions
  • die Verwendung als Dialog-Instrument mit Möglichkeiten zum Teilen oder zur Kontaktaufnahme
  • der Wiedererkennungseffekt durch diverse optische und inhaltliche Gestaltungsmerkmale
  • die rechtssichere Umsetzung des Newsletters

Die vollständige Studie kann hier heruntergeladen werden. Ausgewählte Inhalte präsentiert optivo auch in einem Webinar „Newsletter-Gestaltung 2012“ am 17.10.2012 sowie in einer Infografik.

E-Mail-Marketing Kennzahlen im 3D-Modell

Kennzahlen sind eine wichtige Auswertungs- und Vergleichsmethode im E-Mail-Marketing.  Welche Branchen weisen dabei ähnliche Werte auf? Und wie korrelieren unterschiedliche Kennzahlen miteinander – oder eben nicht? René Kulka hat die Ergebnisse einer Studie von MailChimp aus dem Jahr 2010 in ein 3D-Modell übertragen. Dargestellt werden dabei drei Ebene: die x-Achse bildet die Öffnungs- und Klickrate ab, die y-Achse die Bounces und die z-Achse stellt die Abmelderate dar. Die Ergebnisse lassen sich anhand ihrer Positionen im Modell zu Clustern zusammenfassen und farblich visualisieren.

Interessant ist dabei vor allem die Interpretation der Platzierungen innerhalb des Modells. Warum zum Beispiel weisen Soziale Netzwerke und Communities eine überdurchschnittlich hohe Abmelde- und Bouncerate auf und eine unterdurchschnittliche Öffnungs- und Klickrate? Und warum weisen einige Cluster durchgängig unterdurchschnittliche Werte auf? Weshalb haben prominente Branchen unterdurchschnittliche Öffnungs- und Klickraten, trotz durchschnittlicher Abmelde- und Bouncerate?

Leider sind die Ergebnisse schon etwas älter und die Erhebungsweise nicht ganz transparent, sodass man sich nicht zu sehr auf Details stützen, sondern eher allgemeine Zusammenhänge erklären sollte: