Handeln Sie jetzt! Verdreifachen Sie Ihre Effektivität im Direktmarketing: Wir alle werden mit derartigen E-Mail-Nachrichten bombardiert. Wenn sie überhaupt eine Handlung auslösen, dann in der Regel das Betätigen der Löschtaste.

Überspitzungen und Ausrufezeichen machen Betreffzeilen nicht augenfälliger. Die jüngsten Fortschritte in der statistischen Methodik, Modellierung und Analyse bescheren Vermarktern nun jedoch das weitaus leistungsstärkere und ausgereiftere „Experimentelle Design“.

Dabei können sie deutlich mehr Variablen in einer einzelnen Kampagnen (Produktangebote, Werbebotschaften, Anreize, Formatierung, etc.) testen und mehrere Angebote sogar gleichzeitig überprüfen. Und sie sind in der Lage, genau diejenigen Variablen zu identifizieren, die den Verbraucher zum Handeln veranlassen. Das Ergebnis: Die Antwortraten schnellen dramatisch in die Höhe, künftige Kampagnen werden effektiver und die finanzielle Bilanz der Investition (ROI) verbessert sich deutlich.

Unternehmen wenden enorme Summen für das Direktmarketing auf, um mit E-Mail, Postwurfsendungen, Katalogen und anderen Taktiken Kunden zu gewinnen oder zu binden. Der ROI ist jedoch oft enttäuschend, denn die Antwortraten liegen in der Regel unter 5 Prozent, oft sogar unter 0,5 Prozent – mit Tendenz nach unten.

Viele Unternehmen testen ihre neuen Angebote noch immer durch „Champion-Challenger“-Analysen. Dieses Verfahren, auch als A/B-Test bekannt, ist vergleichsweise einfach durchzuführen und lässt sich schnell replizieren. Es ist jedoch mit erheblichen Beschränkungen verbunden: Es können nur wenige Angebote gleichzeitig getestet werden, aufgrund der geringen Varianz sind die Regressionsergebnisse nicht aussagekräftig und es wird nicht ermittelt, welche individuellen Variablen beim Verbraucher eine Handlung auslösen.

Das Experimentelle Design ist daher eindeutig der bessere Ansatz. Kunden von Bain & Company haben durch den Einsatz von Experimentellem Design in multivariaten Marketingkampagnen drei- bis achtfach höhere Antwortraten erzielt. Dies kann Umsatz- und Kostenunterschiede in Millionenhöhe bedeuten.

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