Und plötzlich merkst Du, Es läuft,

aber wie gut eigentlich?

Die erste Kampagne ist draußen. Der Funnel steht. Die Automatisierung läuft.

Ein kleiner Moment der Genugtuung.

Aber dann kommt die große Frage: „War das jetzt gut? Oder geht da noch mehr?“

Und wie so oft im Marketing heißt die ehrliche Antwort: Es kommt darauf an.
Darauf, wie man misst. Was man misst.

Und wie man mit dem arbeitet, was man sieht.

Denn Automatisierung ohne Analyse ist wie ein Autopilot ohne Radar. Es fährt, aber keiner weiß wohin.

Was ist überhaupt ein „guter“ Erfolg?

Die klassische Öffnungsrate ist längst nicht mehr alles. Es lohnt sich, tiefer zu schauen – und je nach Zielsetzung unterschiedliche Kennzahlen in den Blick zu nehmen:

🔹 Conversion Rate: Wie viele Leads oder Interessierte machen tatsächlich den nächsten Schritt?
🔹 Click-to-Open Rate: Nicht nur ob geöffnet wurde – sondern ob etwas interessiert hat.
🔹 Verweildauer & Scrolltiefe: Besonders bei Content-Strecken – was wird wirklich gelesen?
🔹 Lead-Qualität: Welche Profile bewegen sich durch die Journey – und was passiert danach im CRM?
🔹 Abbruchraten: Wann und wo springen Nutzer:innen ab?

Diese Zahlen erzählen keine endgültige Wahrheit – aber sie erzählen Hinweise. Und Hinweise sind die beste Basis für Optimierung.

Zwei Wege, eine Erkenntnis

Manchmal reicht schon eine kleine Veränderung, eine andere Betreffzeile, ein anderer Buttontext und plötzlich steigt die Klickrate um 15 %.

A/B-Tests in automatisierten Prozessen funktionieren genauso wie bei klassischen Kampagnen.

Wichtig ist:

• Nur eine Variable ändern (z. B. Betreffzeile, Bildsprache, Call-to-Action).
• Ausreichend große Zielgruppe für valide Ergebnisse.
• Vorab Hypothesen formulieren,  was soll sich verändern, und warum?
•  

Tipp: A/B-Tests lassen sich auch in Workflows einbauen: z. B. zwei alternative E-Mails, die zufällig verteilt werden. Das System liefert die Daten. Du liest daraus die Geschichte.

Iterative Optimierung – was bedeutet das konkret?

Es klingt groß – „iterativ“ – aber im Kern ist es ganz einfach:

🔁 Regelmäßiges Innehalten. Nachjustieren. Wieder starten.

Ein Beispiel aus dem Alltag:

1. Analyse: Die zweite E-Mail in einer Willkommensstrecke wird nur zu 12 % geöffnet.
2. Hypothese: Die Betreffzeile wirkt zu technisch.
3. Test: Eine menschlichere, fragende Formulierung wird A/B-getestet.
4. Ergebnis: Öffnungsrate steigt auf 21 %.
5. Anpassung: Neue Betreffzeile wird übernommen. Weitere Elemente (Inhalt, Länge, CTA) werden für nächsten Durchlauf beobachtet.
6.  

So entsteht aus einem festen Flow ein lebendiger Prozess – einer, der mit dem Publikum wächst.

Tools, die dabei helfen, den Überblick zu behalten

Je nach Setup bieten viele Plattformen eigene Reporting-Funktionen – aber manchmal braucht es mehr Tiefe oder Übersicht. Einige bewährte Tools und Optionen:

📊 HubSpot: Detaillierte Funnel-Reports, Lead-Tracking, Lifecycle-Stufen – ideal für ganzheitliche Analysen.
📈 ActiveCampaign: Gute Visualisierung von Pfaden und Engagement, einfaches A/B-Testing.
📉 Google Looker Studio (ehemals Data Studio): Besonders hilfreich für individuelle Dashboards mit Daten aus verschiedenen Quellen.
📬 Mailchimp: Klar strukturiertes Reporting für E-Mail-Flows, mit Fokuspunkten auf Öffnung, Klicks, Reaktionen.
🧭 Matomo oder Piwik Pro: DSGVO-konforme Alternativen zu Google Analytics, oft eingesetzt für tieferes Webtracking.

eingesetzt für tieferes Webtracking.

Die Auswahl hängt vom Grad der Automatisierung ab – und vom Wunsch, ob das System selbst analysieren soll, oder ob man externe Tools für strategische Auswertung bevorzugt.

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