Wusstest du, dass A/B-Tests bei E-Mail-Betreffzeilen die Öffnungsraten um bis zu 49 % steigern können?¹ Für Marketer, die sich in überfüllten Posteingängen Gehör verschaffen wollen, kann diese einfache Taktik die Performance von Kampagnen deutlich verbessern.
Doch um E-Mail-Kampagnen effektiv per A/B-Test zu optimieren, braucht es mehr als einen schnellen Vergleich zweier Betreffzeilen. Wer wirklich höhere Klickraten erzielen, die Kundenbindung steigern und die Konversionrate verbessern möchte, muss die Best Practices des E-Mail-A/B-Testings von Anfang bis Ende verstehen.
In diesem Artikel erfährst du alles Wichtige rund um E-Mail-A/B-Tests – von der Bedeutung dieser Methode über die richtige Teststruktur bis hin zu häufigen Fehlern. Ob du ganz am Anfang stehst oder deine bestehende Strategie verfeinern willst: Dieser Guide gibt dir das nötige Werkzeug an die Hand, um fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen und bessere Ergebnisse zu erzielen.
Was ist ein E-Mail-A/B-Test?
E-Mail-A/B-Tests – auch Split-Tests genannt – sind eine Methode, bei der zwei oder mehr Varianten einer E-Mail an unterschiedliche Empfängersegmente verschickt werden, um herauszufinden, welche besser performt. Dabei wird jeweils nur ein Element verändert, etwa die Betreffzeile oder der CTA (Call-to-Action), woraufhin der Effekt auf Kennzahlen wie Öffnungsrate oder Conversion gemessen wird.
So müssen Marketer Entscheidungen nicht mehr aus dem Bauch heraus treffen, sondern können dies auf Grundlage echter Daten tun. Liegt beispielsweise die Öffnungsrate von Version A bei 12 % und die von Version B bei 17 %, spricht alles für die zweite Betreffzeile. Mit der Zeit helfen solche Erkenntnisse dabei, effektivere Kampagnen und präzisere Targeting-Strategien zu entwickeln.
Typische Elemente, die getestet werden:
- Betreffzeilen
- Preheader-Text
- E-Mail-Inhalt
- Call-to-Actions (CTAs)
- Versandzeitpunkt
Diese Variablen haben einen direkten Einfluss auf die wichtigsten Leistungskennzahlen wie Öffnungsrate, Klickrate (CTR) und Conversions.
Die wichtigsten E-Mail-Elemente für A/B-Tests
- Betreffzeilen: Sie sind der beliebteste Ausgangspunkt für A/B-Tests, da sie einen direkten Einfluss darauf haben, ob Empfänger deine E-Mail öffnen. Wenn das A/B-Testing der Betreffzeilen richtig umgesetzt wird, kann es die Öffnungsraten erheblich steigern.
- Preheader-Text: Dieser kurze Vorschautext erscheint in vielen Posteingängen direkt unter dem Betreff. Hier lohnt es sich zu testen, ob Nutzenversprechen oder Neugier weckende Formulierungen besser ankommen.
- E-Mail-Inhalt: Tonfall, Struktur, Länge und Bildeinsatz können getestet werden. Beispielsweise lässt sich prüfen, ob kurze oder lange Texte, Fließtext oder Bulletpoints besser performen.
- Call-to-Actions (CTAs): Sowohl Text, Platzierung als auch Design von CTAs lassen sich testen. „Mehr erfahren“ und „Jetzt loslegen“ können sehr unterschiedliche Reaktionen auslösen.
- Versandzeitpunkt: Das Timing hat oft großen Einfluss. Tools wie MailerLite geben datenbasierte Empfehlungen, doch selbst getestete, zielgruppenspezifische Tests sind meist präziser.
Betreffzeilen, CTAs, E-Mail-Inhalte und der Versandzeitpunkt zählen zu den wirkungsvollsten Stellschrauben im E-Mail-A/B-Testing.
Warum E-Mail-A/B-Tests wichtig sind
Zu verstehen, warum E-Mail-A/B-Tests wichtig sind, ist entscheidend für klügere und wirkungsvollere Marketingentscheidungen. Anstatt sich auf Bauchgefühl oder Gewohnheiten zu verlassen, schaffen Tests Sicherheit. Sie zeigen, worauf deine Zielgruppe wirklich reagiert, und ermöglichen es dir, zukünftige Kampagnen gezielt zu optimieren. Ob Betreffzeile oder CTA – solche kleinen Anpassungen summieren sich mit der Zeit.
In diesem Abschnitt zeigen wir, warum A/B-Tests unverzichtbar sind: Sie fördern datengestützte Entscheidungen, steigern die Kampagnenleistung und sorgen für eine messbare Investitionsrendite (ROI).
Datengestützte Entscheidungen
Ohne A/B-Tests beruhen viele Entscheidungen im E-Mail-Marketing auf Annahmen. Wenn du jedoch einzelne Variablen testest und Daten sammelst, erkennst du, was die Performance deiner Mails tatsächlich beeinflusst. So lassen sich mit der Zeit präzisere Strategien entwickeln und unnötiger Aufwand vermeiden.
Optimierung der Wirksamkeit der Kampagne
A/B-Tests helfen dabei, Kampagnen gezielt zu verbessern. Egal ob durch eine optimierte Betreffzeile mit höheren Öffnungsraten oder einen besseren CTA für mehr Conversions – Tests zeigen klar, was bei deiner Zielgruppe am besten funktioniert.
Praxisbeispiele für ROI
Laut HubSpot können Marketer, die regelmäßig A/B-Tests einsetzen, ihre Kampagnenergebnisse um bis zu 37 % steigern.² Auch Litmus bestätigt: Teams, die regelmäßig testen, erzielen deutlich bessere Ergebnisse als jene, die darauf verzichten.³
A/B-Tests liefern genauere Daten, verbessern die Zielgruppenansprache und steigern den ROI durch kleine, aber kontinuierliche Optimierungen.
Welche Elemente du testen solltest
Um das Maximum aus deinen E-Mail-A/B-Tests herauszuholen, musst du wissen, welche Bestandteile deiner Nachrichten sich besonders zum Testen eignen. Nicht alle Elemente haben denselben Einfluss – manche sind deutlich entscheidender als andere.
Im Folgenden findest du die zentralen Komponenten – von der Betreffzeile bis zur Versandzeit. Wenn du diese gezielt testest, findest du schnell heraus, was bei deiner Zielgruppe zu mehr Kundenbindung und Käufen führt.
Betreffzeilen
Betreffzeilen sind beim E-Mail-A/B-Testing besonders wichtig, da sie direkt beeinflussen, ob eine Mail überhaupt geöffnet wird. Variationen beim Test von Länge, Zeichensetzung, Personalisierung, Tonfall, Emojis oder Fragen zeigen schnell, was bei deiner Zielgruppe gut ankommt.
Zum Beispiel kann ein Vergleich zwischen „Dein Wochenbericht ist fertig“ und „Willst du deine neuesten Ergebnisse sehen?“ oder ein Test von Formulierungen, die auf Dringlichkeit statt auf Neugier setzen, die Öffnungsraten und die Sichtbarkeit der gesamten Kampagne schnell verbessern. Solche Änderungen lassen sich einfach testen und liefern oft rasch wertvolle Erkenntnisse für zukünftige E-Mails.
E-Mail-Inhalt
Der Textkörper entscheidet darüber, wie Leser nach dem Öffnen reagieren. Von Storytelling bis Formattierung – der Content beeinflusst maßgeblich die Klickrate. Du kannst textlastige mit visuell aufgelockerten Mails vergleichen oder eine klassische Newsletter-Struktur mit einer Ein-Themen-Mail.
Auch der Tonfall kann getestet werden: Funktioniert ein formeller, informativer Stil besser, oder kommt ein lockerer, gesprächiger Ton besser an? Ebenso lohnt sich der Vergleich von inhaltlichen Ausrichtungen: lehrreich versus verkaufsorientiert oder produktzentriert versus nutzenorientiert.
Nicht zu vergessen: das Layout. Die Reihenfolge der Inhalte beeinflusst, wie weit Leser scrollen und ob sie interagieren. Ein Vergleich von E-Mail-Inhalt und Betreffzeile per A/B-Test zeigt dir außerdem, welcher Bereich in deiner Zielgruppe den größeren Einfluss hat.
Call-to-Actions (CTAs)
Bei CTAs entscheidet sich, ob geklickt wird, darum müssen sie überzeugend formuliert werden. Mit A/B-Tests für deine Call-to-Actions kannst du herausfinden, welche Botschaften oder Designs Nutzer tatsächlich zum Handeln bewegen. Du könntest zum Beispiel „Starte deine kostenlose Testphase“ mit „Preise anzeigen“ vergleichen oder verschiedene Button-Farben, -Größen, Platzierungen und sogar den begleitenden Text testen.
Manche Plattformen bieten Heatmaps, die zeigen, wo geklickt wird. Das hilft, übersehene CTAs zu identifizieren. Auch die Anzahl lässt sich testen: Manchmal funktioniert ein einzelner, klarer CTA besser als mehrere Optionen.
Dringlichkeit ist ebenfalls ein Testkriterium: „Jetzt hier klicken“ und „Mehr erfahren“ können je nach Zielsetzung sehr unterschiedliche Reaktionen hervorrufen. Jede getestete Variante liefert wertvolle Einblicke, wie du Klicks gezielt steigern kannst.
Versandzeitpunkte
Wann du deine E-Mails verschickst, kann genauso entscheidend sein wie der Inhalt. Der Zeitpunkt beeinflusst, ob und wann deine Nachricht gesehen und geöffnet wird. MailerLite und Klaviyo bieten zwar eine automatisierte Optimierung der Versandzeit auf Basis vergangener Interaktionen, doch jede Zielgruppe hat ihre eigenen Vorlieben.
Teste deshalb verschiedene Varianten: unter der Woche vs. am Wochenende, morgens vs. nachmittags oder feste Zeiten vs. verhaltensbasierte Trigger (z. B. Versand nach einem Website-Besuch). Auch Zeitzonen spielen eine Rolle – was für Leser in London ideal ist, funktioniert in Sydney womöglich gar nicht.
Versandzeit-Tests sind keine einmalige Sache. Wenn sich Nutzergewohnheiten ändern, verändert sich auch das optimale Zeitfenster. Regelmäßiges Testen stellt sicher, dass deine E-Mails auch weiterhin zur richtigen Zeit ankommen, und steigert damit deine Erfolgschancen.
Wenn du Betreffzeilen, CTAs, Inhalte und Versandzeitpunkte testest, optimierst du jede Stufe deines E-Mail-Funnels und findest heraus, was bei deiner Zielgruppe ankommt.
Best Practices für A/B-Tests
A/B-Tests richtig durchzuführen bedeutet mehr, als nur eine Betreffzeile oder einen Call-to-Action auszutauschen. Damit du zuverlässige und aussagekräftige Ergebnisse erhältst, brauchst du eine klar definierte Methode. Im Folgenden werfen wir einen Blick auf bewährte Verfahren für A/B-Tests im E-Mail-Marketing, mit Fokus darauf, wie du deine Tests sinnvoll strukturierst, welche Stichprobengröße nötig ist und warum statistische Genauigkeit so wichtig ist.
Wenn du dich an diese Best Practices hältst, stellst du sicher, dass sich der Aufwand für deine E-Mail-Split-Tests auch wirklich auszahlt. Ohne einen übersichtlichen Plan läufst du Gefahr, Entscheidungen auf Basis des Zufalls statt auf belastbaren Daten zu treffen. Egal, ob du gerade erst lernst, wie A/B-Tests im E-Mail-Marketing funktionieren, oder ob du eine bestehende Strategie optimierst, die folgenden Prinzipien gelten in jedem Fall.
Nur eine Variable gleichzeitig testen
Die goldene Regel beim A/B-Testing lautet: Teste immer nur eine Variable. Wenn du gleichzeitig Betreffzeile und CTA änderst, weißt du nicht, welches Element den Ausschlag gegeben hat. Das macht das Ergebnis wertlos.
Konzentriere dich bei jedem Test auf nur eine einzige Variable, zum Beispiel die Betreffzeile, den Button-Text, ein Bild, den Versandzeitpunkt oder ein anderes Element. Sobald du belastbare Ergebnisse hast, kannst du zum nächsten Test übergehen und ein anderes Element verändern. Diese strukturierte, schrittweise Vorgehensweise sorgt dafür, dass deine Erkenntnisse eindeutig und zuverlässig sind.
Eine ausreichend große Stichprobe verwenden
Selbst der bestgeplante Test bringt nichts, wenn deine Stichprobe zu klein ist. Mit 30 Empfängern wirst du keine aussagekräftigen Ergebnisse erzielen, vor allem bei größeren Kampagnen. Du brauchst eine statistisch belastbare Stichprobengröße, um valide Schlüsse ziehen zu können.
Verwende einen A/B-Test-Rechner, um die passende Größe zu ermitteln. Viele Plattformen wie MailerLite, ActiveCampaign oder HubSpot bieten dafür integrierte Tools. Grundlage für die Berechnung sind deine Gesamtanzahl an Kontakten und der erwartete Unterschied zwischen den getesteten Varianten. Je kleiner die Veränderung, desto größer muss die Stichprobe sein.
Statistische Signifikanz sicherstellen
Beende den Test nicht, sobald sich eine Variante als Gewinner abzeichnet. Lass ihn lange genug laufen, um belastbare Daten zu sammeln. Ein früher Gewinner kann sich als Zufall herausstellen, wenn die statistische Signifikanz fehlt. Genau hier kommen Tools wie Bloomreach oder Mailmodo ins Spiel: Sie helfen dir zu überprüfen, ob die beobachteten Unterschiede tatsächlich auf die getestete Variable zurückzuführen sind, oder nur dem Zufall geschuldet sind.
Wenn es sich um Letzteres handelt, kannst du mit dem Testergebnis nichts anfangen, selbst wenn eine Variante besser aussieht. Vertraue nur auf Resultate, die auch von den Daten gestützt werden. Deshalb lohnt es sich, hier Zeit und Sorgfalt zu investieren.
Nicht zu viel auf einmal testen
Wenn du jede Woche jedes Element deiner E-Mails testest, überforderst du auf Dauer dein Publikum und verwässerst die Aussagekraft deiner Ergebnisse. Zu viele unterschiedliche E-Mails können bei Abonnenten zu Ermüdung führen oder das Vertrauen in deine Kommunikation untergraben.
Besser ist ein klarer Testplan mit festem Rhythmus. Konzentriere dich auf besonders wirkungsvolle Elemente wie Betreffzeilen oder CTAs und vermeide zu viele Tests in zu kurzer Zeit. Formuliere vor jedem Test ein klares Ziel. Das sorgt für bessere Ergebnisse und eine zufriedenere Leserschaft.
Schnelle Tipps:
- Kennzeichne jeden Test eindeutig, um Änderungen im Zeitverlauf nachvollziehen zu können
- Führe ein Testprotokoll mit Datum, getesteten Variablen, Ergebnissen und Erkenntnissen
- Wenn die Ergebnisse zu knapp sind, um eine klare Aussage zu treffen, verwirf sie – wiederhole den Test mit größerer Stichprobe oder verändere die Variable leicht
Führe übersichtliche Tests durch, indem du jeweils nur ein Element änderst, auf die passende Stichprobengröße achtest und der Versuchung widerstehst, zu viel zu testen.
Häufige Fehler bei A/B-Tests
Auch mit den besten Tools und Absichten sind typische Fehler schnell gemacht und können deine Testergebnisse verfälschen. Wer diese Fallstricke beim E-Mail-A/B-Testing vermeidet, erhält deutlich verlässlichere und verwertbare Erkenntnisse. Achte dabei besonders auf Folgendes:
Zu viele Variablen gleichzeitig ändern
Wenn du mehrere Elemente auf einmal veränderst, kannst du nicht mehr nachvollziehen, was das Ergebnis beeinflusst hat. Teste deshalb immer nur eine Variable. Wenn du nicht weißt, womit du anfangen sollst, beginne mit besonders einflussreichen Bereichen wie der Betreffzeile oder dem CTA.
Tests zu früh abbrechen
Ein Test braucht Zeit, um aussagekräftige Daten zu liefern. Wer zu früh abbricht, erhält oft irreführende Ergebnisse. Lass jeden Test bis zum geplanten Ende laufen, auch wenn frühe Trends dazu verleiten, voreilig zu handeln.
Ergebnisse falsch interpretieren
Triff keine Entscheidungen auf Basis statistisch nicht signifikanter Daten. Ein kleiner Unterschied bei den Klicks sieht vielleicht vielversprechend aus, ist aber bedeutungslos, wenn die Stichprobe zu klein ist. Wer lernt, A/B-Testergebnisse im E-Mail-Marketing richtig zu analysieren, erkennt, in welchem Ausmaß der Unterschiede sie tatsächlich relevant sind. Nutze integrierte Tools zur Auswertung und teste gegebenenfalls erneut.
Isoliere Variablen, gib deinen Tests ausreichend Zeit und arbeite mit den richtigen Tools, um die Ergebnisse korrekt zu interpretieren. Schon wenige einfache Aspekte entscheiden darüber, ob deine Tests wertvolle Erkenntnisse liefern oder zur Zeitverschwendung werden.
Tools für effektive A/B-Tests
Keine Sorge, du musst A/B-Tests nicht manuell durchführen. Es gibt viele Tools für A/B-Tests im E-Mail-Marketing, die den Prozess schneller, einfacher und verlässlicher machen.
Jede Plattform bietet eine eigene Mischung aus Benutzerfreundlichkeit und Funktionsumfang. Wähle das Tool, das am besten zur Teamgröße, der technischen Expertise und den Kampagnenzielen passt.
Diese Tools vereinfachen Setup und Auswertung von A/B-Tests. Welches das richtige ist, hängt von deinen Anforderungen und deinem Erfahrungsstand ab.
Praxisbeispiele für A/B-Tests
Theorien sind hilfreich, aber konkrete Beispiele zeigen, wie A/B-Tests im E-Mail-Marketing in der Praxis funktionieren. Bevor wir zum Schluss kommen, findest du hier ein paar kurze Fallstudien zum Thema E-Mail-A/B-Tests.
Electronic Arts
EA testete zwei verschiedene E-Mail-Formate zur Bewerbung eines neuen Spiels. Eine Version war grafiklastig, die andere textbasiert und schlicht. Die reduzierte Variante erzielte eine 14 % höhere Klickrate – ein klarer Beleg dafür, dass Einfachheit oft besser ankommt.
HubSpot
HubSpot testete zwei CTA-Buttons in einem Newsletter. „Jetzt herunterladen“ schlug „Zum Guide“ mit einer 21 % höheren Klickrate. Zudem testeten sie verschiedene Absendernamen. Reale Namen führten zu 16 % mehr Öffnungen.
A/B-Tests halfen Electronic Arts und HubSpot dabei, herauszufinden, was ihre Zielgruppen wirklich anspricht.
E-Mail-Kampagnen mit A/B-Tests verbessern
A/B-Tests im E-Mail-Marketing sind nicht einfach nur ein nettes Extra – sie sind unverzichtbar. Du erhältst klarere Erkenntnisse, ersetzt Bauchgefühl durch Daten und verbesserst die Klickrate deiner E-Mails.
Starte mit einer Variable, analysiere die Daten und optimiere schrittweise. Egal ob du Inhalte, Betreffzeilen oder Versandzeitpunkte testest: Die Erkenntnisse helfen dir, bessere Kampagnen zu gestalten.
Bist du bereit, deine E-Mails zu optimieren? Starte noch heute mit A/B-Tests. Bereits eine kleine Änderung genügt für den Anfang.
Quellen:
1. Campaign Monitor. New Rules of Email Marketing [2019]. CampaignMonitor. Veröffentlicht 2019. https://www.campaignmonitor.com/resources/guides/email-marketing-new-rules/
2. Riserbato R. 9 A/B Testing Examples from Real Businesses. blog.hubspot.com. Veröffentlicht am 21. April 2023. https://blog.hubspot.com/marketing/a-b-testing-experiments-examples
3. Slater C. Ultimate Guide to Dark Mode [+ Code Snippets, Tools, Tips from the Email Community]. Litmus. Veröffentlicht am 27. Februar 2025. Aufgerufen am 2. Juni 2025. https://www.litmus.com/blog/email-ab-testing-how-to
