Meten is Weten – Gissen is Missen

Het meten van de prestaties van je e-mails en het analyseren van de resultaten is echt een essentieel onderdeel van een effectieve e-mailmarketingstrategie. Want uiteindelijk wil je daar natuurlijk meer omzet en winst uit kunnen halen. Door de resultaten te meten en te analyseren, krijg je waardevolle inzichten in hoe je e-mails presteren en kun je bepalen wat wel en niet werkt. Dit stelt je in staat om je e-mailmarketingstrategie voortdurend te verbeteren en de conversieratio’s te verhogen.

Door middel van verschillende e-mailmarketingtools en -platforms kun je belangrijke statistieken verzamelen, zoals open rates, click-through rates, conversieratio’s en afmeldingspercentages. De meeste e-mailmarketing software zoals ActiveCampaign geven je belangrijk informatie over open rates, click-through rates op links in de e-mails. En deze gegevens geven je weer inzicht in de effectiviteit van je e-mails en helpen je te begrijpen hoe ontvangers reageren op je boodschap en call-to-actions. Niet geheel onbelangrijk dus 😉

Vergeet absoluut niet om te A/B testen

Een A/B-test is belangrijk omdat het je in staat stelt om te experimenteren en te leren wat wel en niet werkt voor je specifieke doelgroep. Het kan zijn dat kleine wijzigingen, zoals een andere onderwerpregel, call-to-action of afbeelding, een significant verschil kunnen maken in de prestaties van je e-mail. Door A/B-tests uit te voeren, kun je deze elementen testen en ontdekken welke variant de beste resultaten oplevert. 

Voorbeeld van een A/B test

Stel dat je een webshop hebt die schoenen verkoopt en je wilt je e-mails optimaliseren om een hogere click-through rate te behalen. Je besluit een A/B-test uit te voeren waarbij je twee versies van je e-mail creëert:

Versie A heeft een onderwerpregel die de nadruk legt op een speciale korting (bijvoorbeeld “Krijg 20% korting op onze nieuwste collectie!”)

Versie B heeft een onderwerpregel die zich richt op schaarste en beperkte beschikbaarheid (bijvoorbeeld “Laatste kans: Shop nu voordat ze uitverkocht zijn!”)

Je verdeelt je e-maillijst willekeurig in twee groepen: groep A ontvangt versie A van de e-mail en groep B ontvangt versie B van de e-mail. Vervolgens meet je de prestaties van elke versie aan de hand van de click-through rates.

Na het analyseren van de resultaten ontdek je dat versie B een significant hogere click-through rate heeft dan versie A. Dit betekent dat de schaarste-aanpak beter werkte dan de nadruk op de korting. Met deze inzichten kun je je toekomstige e-mails optimaliseren door de nadruk te leggen op schaarste en beperkte beschikbaarheid.

Door regelmatig A/B-tests uit te voeren, kun je continu optimalisaties doorvoeren in je e-mailmarketingstrategie. Het stelt je in staat om de voorkeuren van je doelgroep beter te begrijpen, te ontdekken welke elementen het beste werken en uiteindelijk je e-mails te verbeteren om hogere betrokkenheid, click-through rates en conversieratio’s te behalen.

Met behulp van deze inzichten kun je vervolgens optimalisaties doorvoeren in je e-mailmarketingstrategie. Bijvoorbeeld, als je merkt dat bepaalde onderwerpregels een hogere open rate genereren, kun je vergelijkbare tactieken toepassen in toekomstige e-mails. Als je ziet dat een specifieke call-to-action minder effectief is, kun je experimenteren met verschillende formuleringen of kleurgebruik om de respons te verhogen.

Bovendien kun je de segmentatie van je e-maillijst verfijnen op basis van de analyse van de resultaten. Als je ziet dat bepaalde groepen ontvangers beter reageren op specifieke aanbiedingen of inhoud, kun je je e-mails personaliseren en richten op die specifieke segmenten.

Kortom, door de prestaties van je e-mails te meten en de resultaten te analyseren, kun je een datagestuurde benadering toepassen in je e-mailmarketingstrategie. Door voortdurend te experimenteren, te optimaliseren en te leren van de resultaten, kun je jouw e-mails steeds relevanter en effectiever maken, wat uiteindelijk zal leiden tot een hogere conversieratio en een beter rendement op je e-mailmarketinginspanningen.

Voorbeeld van het belang van meten en analyseren:

Stel je voor dat je een webshop hebt die handgemaakte sieraden verkoopt. Je stuurt regelmatig e-mails naar je abonnees om nieuwe producten te promoten en exclusieve kortingscodes aan te bieden. Na een paar maanden merk je dat de conversieratio van je e-mails begint te dalen en je wilt begrijpen waarom en hoe je dit kunt verbeteren.

Door de prestaties van je e-mails te meten en de resultaten te analyseren, ontdek je dat de open rates hoog zijn, maar de click-through rates en conversieratio’s laag zijn. Je ziet dat de meeste ontvangers je e-mails openen, maar ze nemen niet de gewenste actie om naar je website te gaan en een aankoop te doen.

Je besluit verder te graven en de analyse onthult dat de onderwerpregels van je e-mails weliswaar de aandacht trekken, maar de inhoud en de call-to-actions niet voldoende overtuigend zijn. Je realiseert je dat je een gebrek aan urgentie en duidelijkheid hebt in je e-mails, waardoor ontvangers niet worden aangemoedigd om door te klikken naar je website.

Gewapend met deze inzichten besluit je je e-mailmarketingstrategie te verbeteren, uiteraard gebaseerd op bovenstaande inzichten van dit blog. Je begint met het optimaliseren van je onderwerpregels en voert A/B tests om nog meer urgentie te creëren en de nieuwsgierigheid van ontvangers te triggeren. Je voegt ook duidelijke en aantrekkelijke call-to-actions toe in je e-mails, die ontvangers direct naar de specifieke productpagina’s of promoties leiden.

Na het implementeren van deze wijzigingen zie je positieve veranderingen in je e-mailprestaties. De click-through rates nemen toe en nog belangrijker, de conversieratio’s stijgen. Je ziet dat meer ontvangers daadwerkelijk de gewenste actie ondernemen en aankopen doen op je website.

Door het meten en analyseren van de prestaties van je e-mails en het toepassen van optimalisaties gebaseerd op deze inzichten, ben je in staat om je e-mailmarketingstrategie te verbeteren en de conversieratio’s te verhogen. Dit helpt je om effectiever te communiceren met je abonnees, relevantere inhoud te leveren en uiteindelijk meer succes te behalen met je e-mailmarketinginspanningen.

Belangrijk voor het meten en analyseren is het voor jezelf bepalen wat de voor jou relevante Key Performance Indicatoren zijn. Daarover meer in het volgende blog.

Werkt Meten is Weten voor jou?

 Ben jij al begonnen met meten en analyseren van jouw e-mailmarketingstrategie?  Zo ja wat zijn dan de belangrijkste elementen waar je naar kijkt en welke tools gebruik je daarvoor? Als je nog niet bent begonnen, heb je hier een mooi startpunt om meer inzicht te krijgen.
Laat het weten in het reactieveld hieronder.