Geschafft! Der monatliche Newsletter wurde soeben an die Empfänger versandt und im Sekundentakt lässt sich im Versandprogramm das Öffnen und die vorgenommenen Klicks nachverfolgen. Und jetzt?
Wird das beworbene Produkt tatsächlich auch von den Newsletter-Lesern gekauft? Oder doch von einem «normalen» Besucher? Werden mehr Verkäufe direkt nach dem Versand oder erst am Tag danach getätigt? Nutzen die Newsletter-Leser auch später nochmal das Angebot oder setzen sie ihren Besuch zu einem für sie passenderen Zeitpunkt fort? Und die wichtigste Frage überhaupt:
Sind Newsletter-Leser tatsächlich die besseren Kunden?
Auf den ersten Blick scheint die durch das Newsletter-Programm generierte Versand-Statistik vielen Anwender-Wünschen zu genügen. Doch bleiben noch viel mehr interessante Fragen offen, die unbeantwortet bleiben:
- Welche Seiten wurden nach dem ersten Klick aus dem Newsletter aufgerufen, bzw. waren dies die richtigen/erwünschten?
- Führt der Newsletter zum gewünschten Verhalten (wird z.B. eine Bestellung ausgelöst)?
- Steht das gewünschte Verhalten in Bezug zum versendeten Newsletter?
- Kommen Leser auch später nochmals auf die Website zurück und was machen sie dann?
- Führt der Newsletter zu Impulsreaktionen oder braucht es mehrere Anläufe, bis etwas ausgelöst wird?
- Kommen Newsletter-Besucher auch noch über andere Kanäle wie z.B. die normale Suche auf die Website?
Aufgelöst: Kampagnen-Tracking und Benutzer-Segmentierung
Hinter diesen beiden Begriffen verstecken sich wirkungsvolle Funktionalitäten einer gut ausgeführten Analytics-Lösung:
Bei einem Kampagnen-Tracking werden die Newsletter-Links mit messbaren Informationen versehen. Damit lässt sich die Herkunft der Website-Besucher eindeutig zurückverfolgen. So kann zum Beispiel erkannt werden, dass sich ein Besucher erst im Juni für ein Produkt entscheidet, dabei aber die Website über einen Link des Newsletters von Ende April besucht hat.
Gut zu wissen: Wenn Newsletter-Empfänger beim Versand bereits in Gruppen mit unterschiedlicher Kaufbereitschaft eingeteilt werden, lassen sich diese auch individuell auswerten:
Mit Hilfe der Benutzer-Segmentierung lassen sich Regeln definieren, damit nur die Daten von einem definierten Teil der Website-Besucher angezeigt werden. So lässt sich präzise feststellen, welche Zusatzinformationen ein möglicher Käufer von Produkt X benötigt, um zu einer Kaufentscheidung zu gelangen. Auf diese Weise kann der einfachste Weg zur Entscheidungsfindung ermittelt/optimiert werden.
Ich möchte die künstliche Intelligenz meiner Website nutzen
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