Optimale Newsletter-Frequenz genau berechnen

Welche Versandfrequenz ist die richtige für Ihre Abonnenten? Einigkeit herrscht darüber, dass mindestens ein monatlicher Kontakt sichergestellt sein sollte. Ansonsten geht der Eindruck einer kontinuierlichen Betreuung flöten. Bei einer höheren Dosis ist meist die Content-Verfügbarkeit der limitierende Faktor – wenn nur Stoff für eine monatliche Newsletter-Ausgabe vorhanden ist, erübrigen sich weitere Fragen. Doch was, wenn theoretisch auch genügend Inhalte für einen täglichen Kontakt vorhanden wären?

Welche Versandfrequenz ist die richtige für Ihre Abonnenten? Einigkeit herrscht darüber, dass mindestens ein monatlicher Kontakt sichergestellt sein sollte. Ansonsten geht der Eindruck einer kontinuierlichen Betreuung flöten. Bei einer höheren Dosis ist meist die Content-Verfügbarkeit der limitierende Faktor – wenn nur Stoff für eine monatliche Newsletter-Ausgabe vorhanden ist, erübrigen sich weitere Fragen. Doch was, wenn theoretisch auch genügend Inhalte für einen täglichen Kontakt vorhanden wären?

 

Dann zücken Sie den Taschenrechner. Zumindest, wenn es nach Data Scientist John Foreman geht, der offensichtlich gerne „Kurven diskutiert“. John verbloggte gestern ein paar interessante Überlegungen zum Thema. Ich fand seinen Ansatz so erfrischend inmitten des alltäglichen Gebrabbels zwischen ...

  • „Versenden Sie mehr, denn mehr ist immer mehr Umsatz“ un
  • „Versenden Sie nicht zu viel, denn dies nervt die Abonnenten und macht nebenher E-Mail kaputt“,

... dass ich Ihnen selbigen – um einen wichtigen Aspekt ergänzt – nicht vorenthalten möchte ...

 

Ausgangspunkt: Um die optimale Frequenz herauszufinden, empfiehlt es sich generell, unterschiedliche Intervalle zu testen. Darum kommt man nicht herum, denn: keine Datenbasis, keine Optimierung. Nehmen wir an, Experimente mit monatlichem Turnus lieferten Ihnen rund 2,4% Klickrate pro E-Mail-Ausgabe, der 14-tägige 1,3% und der tägliche Versand nur noch 0,1%. Wo liegt nun Ihr Optimum? Bei einer E-Mail pro Monat? Nicht unbedingt.

 

Klickrate-Frequenz-Funktion (KFF) bestimmen

Um das Optimum zu berechnen, formulieren Sie in einem ersten Schritt den funktionalen Zusammenhang zwischen Klickrate und Versandfrequenz: Wie verändert sich die Klickrate, wenn die Frequenz variiert wird? Im einfachsten Fall lässt sich der Zusammenhang mittels einer geraden Linie durch die beobachteten Klickraten abbilden („Regressionsgerade“). Eine solche Gerade gehorcht der Form Klickrate = Steigung + Frequenz + y-Achsenabschnitt. Steigung beziffert, wie sich die Klickrate bei Erhöhung der Frequenz um eine Einheit verändert. Der y-Achsenabschnitt ist eine gedachte Klickrate bei einer Frequenz von null.

John ermittelte bspw. für einen der untersuchten Verteiler den Zusammenhang Klickrate = -0,08% * Frequenz + 2,5%. Das heißt, jede weitere E-Mail pro Monat (oder Periode) verringert die Klickrate um 0,08% bzw. 0,0008. Den gedachten Startpunkt bei 0 E-Mails markiert eine Klickrate von 2,5%.

Die Trendgerade inklusive ihrer Formel können Sie z.B. in Excel leicht ermitteln. Eine Möglichkeit: Erstellen Sie die zugehörige Punktewolke und ziehen Sie eine lineare Trendlinie hindurch, zu der Sie sich die Formel im Diagramm darstellen lassen. Die folgenden beiden Abbildungen zeigen, wie Sie dies anhand unserer Beispieldaten bewerkstelligen:

 

 

Klickraten/Umsätze insgesamt pro Periode

Anhand der KFF, die prognostiziert, welche Klickrate eine Kampagne bei einer bestimmten Frequenz erzielen würde, lässt sich die Funktion der kumulierten Klickrate pro Frequenz ermitteln. Hierzu muss die KFF mit der Frequenz multipliziert werden: Summierte Klickrate = Frequenz * (-0,08% * Frequenz + 2,5%). Die Funktion zeigt, welche Klickrate je nach Kontakthäufigkeit in der Summe über alle Kampagnen im Monat erzielt würde.

Multipliziert mit dem Versandvolumen ergäbe sich also die Summe der erzielten Klicks. Wiederum multipliziert mit der Conversion-Rate und dem durchschnittlichen Warenkorbwert ergäbe sich jeweils der Umsatz im Zeitraum bei einer bestimmten Frequenz.

Der Zusammenhang zwischen Frequenz und summierter Klickrate bildet grafisch eine Kurve:

 

Das Optimum nach Maßgabe der Klicks befindet sich somit dort, wo die Kurve ihr Maximum erreicht. Mathematisch gesprochen ist dies der Punkt, bei dem die erste Ableitung der Kurvenfunktion gleich 0 wird. Grafisch gesehen schneidet die Ableitungsfunktion dort die X-Achse:

 

Wer das Optimum ganz genau berechnen möchte: Die Ableitung von „Frequenz * (-0,08% * Frequenz + 2,5%)“ lässt sich anhand der Produktregel wie folgt bilden gleich null setzen:

 

Die optimale Frequenz nach Maßgabe der Klicks bzw. Umsätze allein beträgt 15 bis 16 Aussendungen pro Monat.

 

Abmeldungen/Kosten berücksichtigen

Doch Vorsicht: Die Umsätze sind nur eine Seite der Gewinn-Medaille. Eine hohe Frequenz ermüdet den Verteiler schnell. „Der Werber sendet mir zu viele Nachrichten“ ist einer der häufigsten Gründe, weswegen E-Mails als Spam wahrgenommen werden. Entsprechend sensibel reagieren die Abonnenten, wenn Marketer die Frequenzschraube anziehen.

Dabei sind die gemessenen Austragungen, die im Reporting erscheinen, nur die Spitze des Eisberges. Darüber hinaus melden sich viele weitere „mental“ ab. Das heißt, die Gruppe trägt sich nicht explizit aus, ist aber trotzdem nicht mehr erreichbar. Die Nachrichten finden einfach keine Beachtung mehr. Nicht selten übersteigt die Zahl der mentalen Abmeldungen die gemessenen um den Faktor 10. Daher muss der Churn, also die Abwanderungen, als Kosten in das Kalkül einbezogen werden.

Gehen wir davon aus, dass mit jeder zusätzlichen E-Mail die Churn-Rate um einen Prozentpunkt steigt, können wir die entsprechende Gerade 0,01 * Frequenz + 0 abtragen:

 

 

Gewinn-maximales Optimum bestimmen

Wo befindet sich das neue Optimum? Irgendwo im „grünen Bereich“ (siehe unten), in dem die Umsätze (hier: Klicks) die Kosten (hier: Churn) übersteigen. Doch wo genau? Dort, wo die Differenz zwischen Klicks (= Umsatz) und Churn (= Kosten) bzw. der Abstand zwischen Kurve und Gerade am höchsten ist. Der Punkt lässt sich auf mehrfache Art und Weise ermitteln:

  • Die Churn-Gerade so weit nach oben verschieben, dass sie die Klick-Kurve gerade noch tangiert, und vom Berührungspunkt ein Lot auf die x-Achse nach unten fällen
  • Die Churn-Gerade ableiten, die Ableitung (= Parallele zur x-Achse) einzeichnen und schauen, wo sich der Schnittpunkt mit der Ableitung der Kurve ergibt
  • Rechnerisch die Frequenz ermitteln, bei der die Ableitung der Churn-Gerade gleich der Ableitung der Kurven-Funktion ist.

 

 

 

Unter Einbeziehung der Frequenz-bedingten Abmeldungen verringert sich die optimale Häufigkeit der Ansprache von rund 16 auf rund 9 E-Mails pro Monat.

Für praktische Implementierungen sollten Klicks und Churn bzw. Umsätze und Kosten in Euro bewertet werden, damit beide vergleichbar sind. Wie Sie hierzu den Abonnentenwert ermitteln, erfahren Sie hier. Umsätze erfassen Sie zum Beispiel mit einem Post-Click-Tracking.

Nachtrag: Anbei eine weitere Möglichkeit, die Verteilerermüdung in Form expliziter und mentaler Abmeldungen zu berücksichtigen. Die Einführung einer Retention-Rate löst die Annahme auf, dass jede Kampagne innerhalb des betrachteten Monats dieselbe Empfängerzahl erreicht: