E-Mail-Marketing ist nach wie vor ein wichtiges Werkzeug für viele Unternehmen. Es bleibt eine der effektivsten Methoden, um Beziehungen zu Kunden aufzubauen und zu pflegen. Nur wenige Unternehmen können sich eine eigene mobile App leisten, daher ist für die meisten der E-Mail-Kontakt oft die einzige Lösung.
Ist E-Mail-Marketing im KI-Zeitalter noch effektiv?
Bei der Analyse von Statistiken zu Kaltakquise-E-Mails (Verkaufsmails, die an zufällige Unternehmen gesendet werden) sind die Öffnungsraten von E-Mails in den letzten 6 Monaten (10’25-03’26) um bis zu 40% gesunken! Postfächer sind überfüllt mit unerwünschten Nachrichten, die nicht auf den Empfänger zugeschnitten sind. KI-generierte Inhalte erzeugen keine Interaktion.
Man könnte sagen, das betrifft mich nicht, weil ich keine unerwünschten Nachrichten sende. Meine Datenbank besteht aus Abonnenten, die sich selbst für den Newsletter angemeldet haben, weil wir einen 5% Rabatt auf den ersten Einkauf angeboten haben. Nun, nicht ganz.
Erstens bedeutet ein Postfach, das mit GPT-generierten E-Mails für Ihren Abonnenten gefüllt ist, weniger Aufmerksamkeit für andere E-Mails. Sie gehen in der Masse der Mails verloren und werden fast automatisch zusammen mit anderen Nachrichten gelöscht.
Zweitens landet eine schwache E-Mail von einem Unternehmen, bei dem ich mich angemeldet habe, in derselben Gruppe wie eine sehr schwache KI-generierte E-Mail. Schwach bedeutet, nicht auf Bedürfnisse zu reagieren, nicht auf Interessen zu reagieren. Mit anderen Worten – nicht personalisiert.
Wie kann man sich in einer Flut von schwachen KI-generierten E-Mails abheben?
Personalisierung und maßgeschneiderte Inhalte sind jetzt die wichtigsten Methoden, um sich in einem überfüllten Postfach abzuheben. Allerdings sollte Personalisierung von Personalisierung unterschieden werden. Personalisierung ist nicht, den Benutzer mit seinem Namen im Vokativ zu begrüßen. Dieser Teil kann im Grunde übersprungen werden. Personalisierung im fast dritten Jahrzehnt des 21. Jahrhunderts bedeutet, das Angebot individuell für jeden Empfänger automatisch anzupassen. Traditionelle Segmentierung (Demografie, Kaufhistorie, RFM) kann mit den sich schnell ändernden Kundenpräferenzen zunehmend nicht mehr Schritt halten.
Wie also personalisieren? Der Schlüssel ist die Segmentierung des Publikums. Leider ist die schlechte Nachricht, dass die Segmentierung, die wir aus Marketing-Automatisierungssystemen kennen, bereits unzureichend ist. Kundenpräferenzen in einem E-Commerce-Shop ändern sich schneller als die Segmentierungsmöglichkeiten im Tool selbst und sicherlich schneller als die Fähigkeit, Inhalte an diese Segmente anzupassen.
Marketingabteilungen, die mit Marketing-Automatisierungstools ausgestattet sind, können mit der Strategie „schneller mit individuell zugeschnittenen Inhalten erreichen“ nicht Schritt halten. Der Aufbau und die Verwaltung mehrerer Segmente plus die Aufrechterhaltung der Kommunikation ist bereits eine große Herausforderung. Die Empfängerliste in Nano-Segmente zu unterteilen, ist eine gigantische Aufgabe, die ein riesiges Team und ein riesiges Budget erfordert. Und so enden Marketing-Automatisierungstools als Werkzeuge zum Versenden von E-Mails mit ein paar Tricks, die niemand nutzt.
Um im E-Mail-Marketing erfolgreich zu sein, ist es notwendig, Personalisierung (und tatsächlich Nano-Personalisierung) zu priorisieren, damit E-Mail-Kampagnen bei Kunden Anklang finden und Ergebnisse liefern.
Externe Personalisierungsschicht in E-Mails? Was ist das?
Auf den ersten Blick mag dies schwierig umzusetzen erscheinen. Theoretisch müsste man Webhooks/Streaming-Ereignisse einrichten, eine Empfehlungs-API einrichten, eine Lösung zur Handhabung dynamischer Blöcke und Feature-Flags implementieren. Eine einfachere Lösung ist es, eine externe Personalisierungsschicht (Microservice) einzurichten, die Signale empfängt und entscheidet, welche Module eingefügt werden sollen – um Iterationen unabhängig von der Benutzeroberfläche des MA-Tools zu erleichtern.
Die externe Personalisierungsschicht ist ein unabhängiger Dienst außerhalb des Marketing-Automatisierungstools (MA), der:
- Benutzersignale in Echtzeit sammelt,
- Attribute und Personalisierungsentscheidungen berechnet (Neigung, Empfehlungen, Modulauswahl),
- das Ergebnis in Form von Anweisungen (z.B. welche Inhaltsblöcke eingefügt werden sollen) für das Sendesystem oder die E-Mail-Vorlagen-API zurückgibt.
Der Vorteil dieser Lösung ist die Trennung der Personalisierungslogik von der MA-Oberfläche, was schnellere Iterationen und Implementierungen ermöglicht. Ein solches Tool ist auch ein zentraler Ort für prädiktive Modelle, Regeln und Fallbacks. Es ermöglicht die Versionierung von Regeln (und nicht nur Regeln) und A/B-Tests unabhängig von MA.
Wie implementiert man Nano-Segmentierung im E-Mail-Marketing?
Ein solcher Microservice, obwohl viel einfacher für den Benutzer, wird von Quarticon bereitgestellt – AI-mails. AI-mails sind genau die externe Personalisierungsschicht im E-Mail-Marketing.
In unserer Lösung sind wir noch weiter gegangen – das System gibt Ergebnisse nicht in Form von Anweisungen zurück, die in das Marketing-Automatisierungssystem integriert werden müssen, sondern in Form von fertigen Produktblöcken (Bildern), die sehr einfach in den E-Mail-Inhalt eingebettet werden können. Auf diese Weise wird maximale Einfachheit der Implementierung erreicht.
Wie funktioniert der Quarticon-Microservice zur Nano-Personalisierung von E-Mails im Allgemeinen? Sie möchten einen Produktblock mit 6 Produkten, die für jeden Benutzer maßgeschneidert sind – Sie fügen den Code von 6 Bildern (und Links) zu Ihrer E-Mail hinzu und senden sie. Sie machen keine Segmentierung, keine Produktauswahl. Sie möchten in einem Monat ein Frühlingsangebot senden – Sie ändern „Winterangebot“ in „Frühlingsangebot“ in der E-Mail und senden es. Sie berühren den Bildteil überhaupt nicht, Sie definieren keine Produkte.
Hinter dieser Lösung steht die gesamte Entscheidungsschicht – ML-Modelle, Ereignisspeicherung, Feature-Berechnung, Inhaltszuordnung (nicht nur Produkte) oder Experimentmanagement. All dies wird „im Paket“ bereitgestellt. Ohne komplexe Infrastruktur können Sie ein Maß an Angebotsanpassung in E-Mails erreichen, das die größten Akteure mit ihren Systemen nicht erreicht haben.
Die Zukunft des E-Mail-Marketings
Die Zukunft des E-Mail-Marketings in einer hochkompetitiven Landschaft hängt von personalisierten Inhalten (und sogar nano-personalisierten) ab, um sich in überfüllten Postfächern abzuheben. Im E-Commerce ist dies entscheidend und leicht messbar – es erhöht die Öffnungsraten, Klickraten, Konversionen.
Es gilt auch für andere Branchen – Verlagswesen (bezahlte Inhalte), Medien, Kleinanzeigen-Dienste, VOD-Dienste. Daten und Analysen sind der Schlüssel zur Optimierung von E-Mail-Marketing-Strategien, aber sie sind nicht dazu da, um durchstöbert zu werden. Daten von vor einem Monat im E-Commerce sind bereits Geschichte. Alles passiert hier und jetzt, in Echtzeit.
Erzeugen AI-mails den Inhalt der E-Mails?
Nein, Quarticon AI-mails erzeugen keine Inhalte und verwenden überhaupt keine Generative Pre-trained Transformers (GPT). Sie nutzen KI, um das Verhalten der Benutzer zu analysieren und die richtigen Produkte oder Inhalte, die Sie bereits haben (z.B. Produkte im E-Commerce, Filme in VOD-Diensten oder Blogbeiträge / Artikel), der richtigen Zielgruppe zur richtigen Zeit zu empfehlen. Es ist ein weiteres Feld der KI, genannt prädiktive KI.
