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    Home » Wie wir mithilfe von KI die E-Mail-Conversions von HubSpot um 82 % steigern konnten: Fallstudie
    Marketing

    Wie wir mithilfe von KI die E-Mail-Conversions von HubSpot um 82 % steigern konnten: Fallstudie

    adminBy adminJanuar 17, 2025Keine Kommentare2 Mins Read
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    Wir haben den standardmäßigen Pflege-E-Mail-Fluss in ein KI-gesteuertes Konvertierungs-Kraftpaket verwandelt. Hier erfahren Sie, was wir getan haben, was funktioniert hat (und was nicht) und was wir dabei gelernt haben.

    KI verbessert E-Mail-Conversion-Raten

    Als unser Marketingteam begann, darüber zu diskutieren, wie wir KI strategisch in unsere Arbeitsabläufe integrieren können, wussten wir, dass wir große Ergebnisse brauchten. Aber großartige Ergebnisse entstehen nicht dadurch, dass man alles auf einmal ausprobiert.

    Angesichts begrenzter Ressourcen und endloser Möglichkeiten mussten wir ermitteln, welche KI-Anwendungen den größten Einfluss haben würden.

    Jetzt herunterladen: Jährlicher Stand der künstlichen Intelligenz 2024 (kostenloser Bericht)

    Für uns schien E-Mail-Marketing ein natürlicher Ausgangspunkt zu sein. Wir führen seit Jahren Tests zur Nurture-Flow-Optimierung durch und nach einer Weile begannen die Verbesserungen hier und da um einige Prozentpunkte zuzunehmen.

    Wir brauchten etwas, das die Spielregeln völlig verändern würde. Was hatte einen bedeutenden Einfluss auf die Top-of-Funnel-Metriken? Und Praktische Benutzerfreundlichkeit für das gesamte Marketing-Team. Aber was und wie?

    In einer aktuellen Folge von „Marketing Against the Grain“ erzählten Emmy Jonassen, VP of Marketing bei HubSpot, und ich, wie wir mit KI experimentiert haben, um die E-Mail-Leistung zu verändern. Wir erklären Ihnen auch, wie Erzielte eine Steigerung der Conversion-Rate um 82 % – plus alle dabei gewonnenen Erkenntnisse.

    Probleme identifizieren

    Lassen Sie mich zunächst erklären, was wir vor der KI gemacht haben. Wie die meisten Marketingteams haben wir die E-Mail-Personalisierung durch Segmentierung angegangen. Wir haben Leads nach ähnlichen Merkmalen gruppiert und Inhalte auf diese Gruppen zugeschnitten.

    Wenn jemand beispielsweise marketingbezogene Inhalte herunterlädt, senden Sie ihm mehr Marketingressourcen anstelle von Verkaufsinhalten.

    Das war kein schlechter Ansatz. Es basierte jedoch hauptsächlich auf schlussfolgernden Lehren auf Gruppenebene. Wir sagten: „Menschen wie Sie wollen das normalerweise“, anstatt zu verstehen, was jede einzelne Person erreichen wollte.. Wir wollten etwas Besseres schaffen.

    Hypothese: Übergang von Gruppen zu Einzelpersonen.

    Je mehr ich über KI recherchiere …



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