Allerdings gibt es eine große Vielzahl verschiedener Kennzahlen - doch was bedeuten sie, was sind "gute" oder "schlechte" Ergebnisse, welchen Kennzahlen sollte man besondere Beachtung schenken und wie interpretiert man sie richtig?

Wir haben in dieser umfassenden Serie alle relevanten E-Mail-Marketing Kennzahlen aus unterschiedlichen Bereichen im Detail beschrieben und erklärt. Neben einer Definition bekommen Sie auch viele Benchmarks und konkrete Tipps für die Praxis.

Netto-Öffnungen

(auch: "single" oder "unique" Öffnungen): Die Anzahl der Empfänger eines E-Mailings, die es geöffnet haben.

Wenn der gleiche Empfänger ein Mailing mehrfach öffnet, wird er nur ein Mal gezählt. Man erfährt also, wie viele unterschiedliche Empfänger das Mailing erreicht hat.

Wichtige Einflussfaktoren für die Öffnungen sind u.a. die Betreffzeile, der Absender und der Versand-Zeitpunkt.

Tipp: Wie die Erkennung der Öffnungen technisch funktioniert, beschreiben wir umfassend in dem Artikel "Die Öffnungs-Erkennung: Hintergrund & Interpretation".

Netto-Öffnungsrate

(auch: single Öffnungsrate, unique Öffnungsrate): Die Netto-Öffnungsrate gibt an, wie viele Empfänger das E-Mailing geöffnet haben. Dafür werden die Netto-Öffnungen in Relation zu den zugestellten E-Mail gesetzt. Bei den Netto-Öffnungen spielt es keine Rolle, ob ein Empfänger das E-Mailing nur ein Mal oder mehrfach öffnet.

Formel: Netto-Öffnungsrate (%) = Netto-Öffnungen / zugestellte Mails * 100.

Für die Interpretation ist wichtig zu berücksichtigen, dass die wahre Anzahl an Öffnung in der Praxis meist etwas höher liegt als der Wert, der von der Software angezeigt wird.

Benchmark: Einen Benchmark für die Öffnungsrate anzugeben ist eine undankbare Aufgabe, da die Öffnungsrate sehr stark von der Zielgruppe und vielen weiteren Faktoren zusammenhängt. Der allgemeine Durchschnitt liegt laut unserer Studie seit Jahren relativ konstant bei rund 26% (Stand Februar 2024).

Die Werte schwanken jedoch je nach Branche, Qualität der Adressen, Versand-Frequenz und anderen Faktoren sehr stark; als ganz grober Anhaltspunkt kann ein Durchschnittswert von 21% im B2B-Bereich oder 31% für eine B2C-Zielgruppe dienen (Stand 2024).

Interpretation: Die Öffnungsrate hat mehrere wichtige Bedeutungen:

• Erstens deutet eine gute Öffnungsrate auf ein langfristiges Interesse der Leser hin. Denn Newsletter werden nur geöffnet, wenn sie für den Leser regelmäßig relevante Inhalte enthalten. Wenn die Öffnungsrate regelmäßig unter den Erwartungen liegt, gibt es meist klare Gründe dafür (fehlende Relevanz, zu hohe Versand-Frequenz, fehlende Segmentierung, schlechte Betreffzeilen, sub-optimaler Versandzeitpunkt u.v.m.).
• Zweitens spielt die Öffnungsrate jedoch auch bei der Einstufung von Spam-Mails bei einigen Providern eine wichtige Rolle: Absender mit konstant niedrigen Öffnungsraten geraten also in Verdacht, dass es sich um unerwünschte Mails handeln könnte – und so steigt das Risiko, dass das Mail im Spam-Filter landet.

Tipp: Neben der Öffnungsrate ist auch die Analyse der "Nicht-Öffnungsrate" interessant! Wenn Ihr Mailing beispielsweise eine Öffnungsrate von 22% aufweist, bedeutet das zwangsläufig, dass immerhin 78% das Mailing eben nicht geöffnet haben. So ergibt sich schneller der Eindruck für einen Handlungsbedarf als wenn man sich nur die Öffnungsrate ansieht.

Brutto-Öffnungen

(auch: kumulierte Öffnungen, mehrfache Öffnungen, gesamte Öffnungen): Unter den Brutto-Öffnungen versteht man die gesamte Anzahl an Öffnungen durch alle Empfänger eines E-Mailings.

Es werden dabei sämtliche Öffnungen, also auch mehrfache Öffnungen durch den gleichen Empfänger, gezählt. Wenn also ein Mailing an 100 Empfänger erfolgreich zugestellt wurde und davon 23 Empfänger es im Durchschnitt 2x öffneten, ergibt das 23 Netto-Öffnungen und 46 Brutto-Öffnungen.

Interpretation: Normalerweise deutet eine hohe Brutto-Öffnungsrate auf ein Interesse der Leser hin. Denn entweder ist bereits die Netto-Öffnungsrate hoch oder es gibt zwar weniger Netto-Öffnungen, diese haben jedoch das Mailing mehrfach geöffnet.

Hinweis: Bei den Brutto-Öffnungen ist wichtig zu berücksichtigen, dass manche Empfänger ein Mailing über ihr Mail-Programm an dritte Personen weiterleiten. Während sich das nicht auf die Netto-Öffnungen auswirkt, wird jede Öffnung durch diese dritten Personen dem ursprünglichen Empfänger zugeordnet und erhöht damit die Brutto-Öffnungen. Ähnliches gilt für Verteiler-Adressen wie sales@firma.at, die in manchen Unternehmen durch mehrere Personen geöffnet werden – auch das würde die Brutto-Öffnungen in die Höhe schrauben. Aus diesen Gründen sind die Brutto-Öffnungen normalerweise deutlich weniger wichtig als die Netto-Öffnungen.

Tipp: Die Brutto-Öffnungen spielen bei der Berechnung des Öffnungs-Faktors (siehe dort) eine Rolle.

Brutto-Öffnungsrate

(auch: kumulierte Öffnungsrate, Mehrfach-Öffnungsrate Gesamt-Öffnungsrate): Die Brutto-Öffnungsrate gibt den Prozentsatz an, wie oft ein E-Mailing im Verhältnis zur Anzahl der zugestellten Mails (also Versandmenge abzüglich der Bounces) insgesamt geöffnet wurde.

Formel: Brutto-Öffnungsrate (%) = Brutto-Öffnungen / zugestellte Mails * 100.

Dabei werden also auch mehrfache Öffnungen durch den gleichen Empfänger gezählt, die Brutto-Öffnungsrate kann daher auch größer als 100% sein. Wenn beispielsweise ein Mailing an 100 Personen erfolgreich zugestellt wurde und 38% davon öffnen es im Durchschnitt je 3 Mal, so ergibt sich eine Netto-Öffnungsrate von 38% und eine Brutto-Öffnungsrate von 114%.

Interpretation: Eine hohe Brutto-Öffnungsrate deutet darauf hin, dass es mehrere interessante Inhalte in dem E-Mailing gab, die dazu geführt haben, dass die Empfänger das Mailing mehr als ein Mal geöffnet haben. In der Praxis wird dennoch meist primär die Netto-Öffnungsrate analysiert, weil es normalerweise wichtiger ist zu erfahren, wie viele unterschiedliche Personen man erreicht hat als zu wissen, wie oft diese das gleiche Mailing geöffnet haben.

Darüber hinaus kann es sein, dass manche Empfänger ihr Mailing an dritte Personen weiterleiten oder es sich um eine Verteiler-Adresse handelt – beides verzerrt die Brutto-Öffnungsrate (nicht aber die Netto-Öffnungsrate). Eine Erklärung dazu finden Sie bei den Brutto-Öffnungen.

Öffnungs-Faktor

Der Öffnungsfaktor gibt ab, wie oft ein Empfänger, der das Mailing geöffnet hat, es in Summe öffnete. Ein Faktor von 1 bedeutet also, dass jeder Öffner das Mailing nur ein einziges Mal geöffnet hat. Ein Faktor von 2 sagt aus, dass jeder Öffner das Mailing im Durchschnitt 2x öffnete.

Formel: Brutto-Öffnungen / Netto-Öffnungen

Benchmark: Der Öffnungsfaktor ist wesentlich von der Anzahl (und der Attraktivität) der Inhalte abhängig, daher kann man hier kaum sinnvoll einen allgemein gültigen Benchmark angeben. Man könnte argumentieren, dass jeder Öffnungs-Faktor größer als 1 bereits als Erfolg gewertet werden kann (weil somit zumindest manche Empfänger das Mailing mehr als 1x geöffnet haben).

Interpretation: Der Öffnungsfaktor kann niemals unter 1 liegen. Ein hoher Öffnungsfaktor deutet auf (mehrere) interessante Inhalte hin. Zu beachten ist bei der Interpretation allerdings, dass der Faktor ein Durchschnittswert ist: Ein Öffnungs-Faktor von 2 kann also beispielsweise bedeuten, dass jeder Öffner das Mailing genau 2x geöffnet hat; er kann aber auch bedeuten, dass es einige wenige Empfänger gab, die das Mailing sehr häufig geöffnet haben, während es viele andere jeweils nur 1x öffneten. Außerdem ist ein Vergleich des Öffnungs-Faktors von unterschiedlichen Mailings nur dann aussagekräftig, wenn diese eine ähnliche Anzahl an Artikel aufgewiesen haben und es sich um eine ähnliche Zielgruppe handelt.

Öffnungs-Geschwindigkeit

Die Öffnungs-Geschwindigkeit ist eigentlich keine Kennzahl, aber dennoch eine wichtige Entscheidungsgrundlage. Dabei wird normalerweise für die ersten 48h nach einem Versand analysiert, wie viele der Öffnungen innerhalb der ersten, der zweiten usw. Stunde erfolgt sind. Das Ergebnis ist also ein Verlauf der Öffnungen für die ersten 48h nach einem Versand.

Interpretation: Mit der Öffnungs-Geschwindigkeit bekommt man einerseits einen Anhaltspunkt, wie günstig (oder ungünstig) der Versandzeitpunkt war und andererseits einen groben Eindruck über die langfristige Attraktivität der Inhalte (wenn die Öffnungsgeschwindigkeit regelmäßig sehr hoch ist, könnte das darauf hindeuten, dass die Empfänger vielleicht sogar "auf das Mailing warten" oder es zumindest nicht lange ungelesen "liegen lassen").

Hinweis: Die Versand-Performance des Mail-Servers spielt hier natürlich eine große Rolle: Wenn der Mail-Server zwei Tage benötigt, um alle E-Mails eines Mailings zu verschicken, verliert die Analyse der Öffnungs-Geschwindigkeit natürlich ihre Aussagekraft. Außerdem spielt der Versandzeitpunkt ebenfalls eine große Rolle: Wenn ein Mailing um 3 Uhr in der Früh verschickt wird, wird der Verlauf der Öffnungen anders aussehen als bei einem Versand in der Mittagszeit. Beides sollte man bei der Analyse berücksichtigen.

Mobile Öffnungen

Darunter versteht man den Anteil an Brutto-Öffnungen, die über ein mobiles Mail-Programm (iPhone, Android, iPad usw) erfasst wurden. D.h. diese Kennzahl beantwortet die Frage: Wie viele Empfänger haben das Mailing (auch) mit einem mobilen Gerät geöffnet?

Üblicherweise werden hier auch Tablets dazu gezählt (worüber man durchaus diskutieren kann, weil sie einerseits oft am gleichen Ort – und somit nicht sehr "mobil" – eingesetzt werden und zweitens weil die Bildschirmauflösung meist so hoch ist, dass auch die normale "Desktop-Ansicht" eines Mailings dort gut lesbar dargestellt werden kann).

Formel: Mobile Öffnungen (%) = Anzahl an mobilen Öffnungen / Brutto-Öffnungen * 100

Interpretation: Relevant ist diese Kennzahl vor allem für die technische Gestaltung der Mailings und für die Anzahl der Artikel: Je höher der Anteil an Smartphone-Lesern, umso eher sollte ein Mailing so programmiert werden, dass es auch auf Smartphones gut lesbar dargestellt werden kann und umso geringer sollte die Anzahl an Artikeln sein. Denn kaum jemand möchte auf dem kleinen Bildschirm eines Smartphones einen Newsletter mit 30 Artikeln lesen.

Problematisch bei dieser Kennzahl ist allerdings die Mehrfach-Nutzung: Viele Benutzer öffnen das gleiche Mailing sowohl mit einem Smartphone als auch (!) mit einem anderen Mail-Programm. Zum Beispiel kann ein Mailing in den öffentlichen Verkehrsmitteln mit einem Smartphone überflogen werden, für interessant befunden und dann etwas später, im Büro, mit einem Desktop-Programm nochmals gelesen und dabei auch die eine oder andere Landing-Page aufgerufen werden. Solch eine Mehrfach-Nutzung bleibt bei dieser Kennzahl unberücksichtigt.

Daher kann es empfehlenswert sein, hier noch weitere Analysen anzuschließen:

• Wie viele Empfänger haben das Mailing ausschließlich mit einem Smartphone geöffnet?
• Wie viele Empfänger haben es gar nicht mit einem Smartphone geöffnet (sondern ausschließlich mit einem Desktop- oder web-basierten Mailprogramm)?

Benchmark: Einen klassischen "Benchmark" gibt es hier nicht, da ein hoher oder niedriger Anteil an Smartphone-Öffnungen ja normalerweise weder "gut" noch "schlecht" ist. Darüber hinaus hängt der Anteil extrem mit der Zielgruppe zusammen. Laut unseren Studien ist der Anteil an Smartphone-Öffnungen deutlich geringer als die meisten schätzen – er liegt derzeit (Stand Mai 2021) bei rund 29%, als Durchschnittswert über sämtliche Branchen und Zielgruppen hinweg (Bestandskunden).

Bilder-Blockade

(abgekürzt: BB, manchmal auch Bilder-Blockaderate / BBR): Bei einigen Mail-Programmen werden die Bilder eines Mailings standardmäßig blockiert und nicht angezeigt – aus vermeintlichen Datenschutz-Gründen. Prominentes Beispiel dafür ist Microsoft Outlook – doch auch bei anderen Programmen werden die Bilder nicht dargestellt, sondern müssen durch die Empfänger erst heruntergeladen werden (was übrigens die wenigsten tun).

Ein paar wenige E-Mail Software Anbieter können feststellen bzw. hochrechnen, bei welchen bzw. wie vielen Empfängern die Bilder dargestellt bzw. blockiert werden. Die Grundidee dahinter ist eigentlich recht simpel: Wenn bei einem Empfänger die Erkennung einer Öffnung erst durch den Klick auf einen Link in dem Mailing erfolgt, und nicht durch das Herunterladen eines Tracking-Pixels (sehen Sie dazu die Erklärungen zur Öffnungs-Erkennung im Kapitel über die Netto-Öffnungen), dann müssen bei diesem Empfänger die Bilder blockiert sein; denn wenn die Bilder angezeigt werden würden, dann würde die Öffnung immer zuerst durch das Tracking-Pixel erkannt werden, bevor der Empfänger auf einen Link klicken kann. Etwas vereinfacht dargestellt lässt sich so also das Ausmaß der Bilder-Blockade errechnen.

Formel: Bilder-Blockade (%) = Netto-Öffnungen-mit-blockierten-Bildern / Netto-Öffnungen * 100

Hier sind zwei wichtige Dinge zu bemerken:

• Da die Netto-Öffnungen herangezogen werden, wird also die Frage beantwortet: "Bei wie vielen Empfänger wurden bei der ersten Öffnung des Mailings die Bilder blockiert?" Wenn also der gleiche Empfänger das Mailing mehrfach öffnet und bei der zweiten oder späteren Öffnung (z.B. mit einem anderen Mail-Programm!) die Bilder sehr wohl angezeigt werden würden, wäre er durch diese Kennzahl dennoch nicht erfasst worden – und umgekehrt.
• Der Anteil der Bilder-Blockade ist immer eine Hochrechnung. Denn es wird unterstellt, dass sich die Personen mit bzw. ohne blockierte Bilder in ihrem Klickverhalten nicht unterscheiden. (Denn für Personen, bei denen die Bilder blockiert werden und die nicht klicken, kann ja gar nicht festgestellt werden, ob die Bilder nun blockiert wurden oder nicht). Das mag in den meisten Fällen durchaus zutreffen – muss es aber nicht, vor allem bei kleinen Mailings oder sehr heterogenen Zielgruppen.

Interpretation: Aus einem hohen Anteil an Empfängern mit blockierten Bildern kann man wichtige Maßnahmen ableiten:

• Beim Design kann überprüft werden, ob die wichtigsten Inhalte auch bei blockierten Bildern sichtbar sind (Tipp: Bei guten Newsletter-Tools können Sie sich in der Voransicht auch eine Version Ihres Mailings mit blockierten Bildern anzeigen lassen).
• Außerdem könnten Sie gezielte Maßnahmen treffen, um den negativen Effekt der Bilder-Blockade auf Ihre Kampagnen zu reduzieren. Ein Beispiel dafür ist das "Whitelisting", also die Einladung an die Empfänger, die Absender-Adresse in das eigene Adressbuch bzw. die "Liste der erwünschten Absender" aufzunehmen (denn dann werden die Bilder automatisch angezeigt!). Weitere Tipps dazu finden Sie in unserem kostenlosen Whitepaper "Whitepaper Bilder-Blockade: Zahlen, Fakten, Strategien".

Benchmark: Der Anteil an Bilder-Blockade innerhalb einer Versandliste ist sehr stark von der Zielgruppe und den verwendeten Mail-Programmen abhängig und schwankt daher sehr stark. Als allgemeinen Durchschnittswert kann man einen Richtwert von rund 30% heranziehen – bei so vielen Empfängern werden im Durchschnitt also die Bilder blockiert und daher nicht angezeigt.

Hochgerechnete Netto-Öffnungsrate

(auch: geschätzte Öffnungsrate, engl. projected open rate, abgekürzt POR):

Normalerweise ist die ermittelte Netto-Öffnungsrate niedriger als die "echte", reale Öffnungsrate, weil nicht alle Öffnungen festgestellt werden können – insbesondere, wenn die Bilder blockiert werden.

Doch manche Systeme können die Bilder-Blockade feststellen bzw. hochrechnen. Damit lässt sich auch eine neue (bessere) Netto-Öffnungsrate berechnen, die sehr nah an die "reale" Öffnungsrate herankommen sollte. Sie ist also realistischer als die errechnete Öffnungsrate, weil sie Faktoren wie die Bilder-Blockade berücksichtigt (und manchmal auch die Öffnungen der Empfänger, die lediglich die reine Textversion des Mailings zu sehen bekommen).

Interpretation: Man sollte bei der Interpretation jedenfalls beachten, dass diese Kennzahl nicht ermittelt wird, sondern von anderen Kennzahlen abgeleitet bzw. hochgerechnet wird. Damit ist also eine gewisse Unsicherheit über die Aussagekraft der Kennzahl verbunden. Darüber hinaus ist ein Vergleich dieser Kennzahl zwischen unterschiedlichen Systemen nicht zulässig, weil die Systeme sich in ihren Berechnungsweisen unterscheiden. Dennoch hat sie den großen Vorteil, dass Sie von allen Öffnungs-Kennzahlen wohl jene ist, die der Realität am meisten entspricht.

Geographische Verteilung

Eigentlich ist es keine Kennzahl im engeren Sinn, doch die Analyse der geographischen Verteilung der Öffnungen kann durchaus spannende Erkenntnisse liefern. Es wird dabei also analysiert, in welchen geographischen Regionen (Länder, Bundesländer, Städte) die Empfänger waren, als sie das Mailing geöffnet haben.

Hintergrund: Die Analyse hat nichts damit zu tun, ob und welche Angaben bei der Adresse der Empfänger gespeichert sind. Vielmehr wird auf die IP-Adressen zurückgegriffen, die das Mail-Programm bei einer Öffnung dem Versandsystem zurückmeldet bzw. wird bei Smartphones der Ort über eine Triangulation der Funkzellen ermittelt.

Der Standort ist jedoch nicht immer genau, das gilt insbesondere wenn der Standort über die IP-Adresse ermittelt wird. Denn die Provider verfügen meist über eine ganze Range von IP-Adressen, für die gesammelt ein grober Standort ("Wien") oder der Standort des Providers angegeben wird. Deshalb ist der Standort bei Adressen von A1 oft Maria Enzersdorf (nahe Wien) oder von Gmail ist es Mountain View in den USA (weil dort die Server stehen); bei anderen Empfängern, z.B. wenn sie über eine statische IP-Adresse verfügen, kann der Standort wiederum sehr exakt sein.

Fazit: Auch der Standort der Empfänger sollte nur für allgemeine Rückschlüsse herangezogen werden. Eine Analyse der Aufteilung nach Ländern wird zum Beispiel meist sehr aussagekräftig sein, während eine Analyse des Standorts einzelner Empfänger mit Vorsicht zu genießen ist.

Interpretation: Die Information über den Aufenthaltsort der Empfänger kann für die inhaltliche Gestaltung Ihrer Mailings sehr wichtig sein. Wenn Sie beispielsweise so erkennen, dass Sie unter Ihren Empfängern sehr viele Deutsche und wenig Schweizer haben, dann können Sie bei der Auswahl der Themen genau darauf Rücksicht nehmen (und mehr für Deutsche relevante Themen in dem Newsletter vorsehen).