KI und E-Mail: what’s up, what’s next, what’s not going? – von Thomas Federkiel

Was kann Künstliche Intelligenz im E-Mail-Marketing in naher Zukunft wirklich leisten? Welche Entwicklungen lohnen sich – und wo ist noch viel heiße Luft? Die Keynote „KI und E-Mail: What’s up, what’s next, what’s not going?“ auf der E-Mail Innovation World in München von Thomas Federkiel gab spannende Einblicke. Wir nehmen dich mit entlang des gesamten E-Mail-Marketing-Prozesses und zeigen dir, wie ein KI-gestütztes E-Mail-Marketing zukünftig aussehen kann und welche konkreten Potenziale sich bieten.

Zeitreise: Dein E-Mail Marketing in 5 Jahren

Lust auf eine kleine Zeitreise? Dann los! Stell dir vor, du befindest dich plötzlich im Jahr 2030. Wie jede Woche steht heute für dich die Erstellung des Newsletters für dein Unternehmen auf dem Plan. Allerdings arbeitest du längst nicht mehr wie vor 5 Jahren, es hat sich einiges geändert. Sei gespannt!

1. Konzeption – Ideen, die treffen

Wie immer beginnst du zuerst damit, passende Themen für dein Mailing zu finden. Was früher mit Recherche, Brainstorming und viel Trial-and-Error verbunden war, läuft mittlerweile durch KI komplett automatisiert ab. Wenn es um die Konzeption deines Newsletters geht, analysieren Tools Zielgruppenverhalten, Trends in Social Media und Google-Suchen – um dir dann passgenau relevante Themenvorschläge für deine Artikel auszuspielen. Damit nimmt dir die KI im ersten Prozessschritt u.a. folgendes ab:

• KI hilft bei der Themenfindung, indem sie automatisch relevante Inhalte identifiziert und diese mit den Interessen und dem Verhalten der Zielgruppe abgleicht.
• Relevante Themen werden priorisiert, basierend auf ihrer potenziellen Erfolgsaussicht – das spart Zeit und fokussiert Ressourcen.
• Trendanalysen in Echtzeit ermöglichen es, neue Entwicklungen zu erkennen, noch bevor sie im Mainstream ankommen.
• Branchenbezogene Trends werden automatisch herausgefiltert, um den Content präzise auf die jeweilige Zielgruppe abzustimmen.
• Content-Gaps lassen sich durch KI aufspüren, damit kein Thema unbesetzt bleibt.

In der Praxis könnte das folgendermaßen aussehen: Die KI erkennt, dass „Darmgesundheit“ und „Pflanzenproteine bei Stress“ gerade hoch im Kurs stehen. Sie empfiehlt diese als Kampagnenthemen, kombiniert mit gezielten Subnarrativen wie „Protein am Morgen für mentale Stärke“.

2. Copywriting – Inhalte, die konvertieren

Nachdem du deine Themen ausgewählt hast, erstellst du nun die eigentlichen Inhalte für dein Mailing. Auch hier ist KI dein bester Freund. Sie hilft dir, wirksame Texte zu schreiben, die datengetrieben sind. Statt auf dein Bauchgefühl oder manuelle A/B-Tests zu setzen, analysiert sie für dich, was wirklich funktioniert – und lernt daraus. Ob aufmerksamkeitsstarke Betreffzeilen, personalisierte Inhalte oder emotional passende Tonalitäten – KI macht damit deine Texte nicht nur effizienter, sondern auch relevanter. So entsteht Content, der deine Empfänger:innen wirklich erreicht und individuell angepasst ist.

So kann KI im Copywriting relevanten Content erzeugen:

• Betreffzeilen werden mit KI optimiert, indem verschiedene Formulierungen getestet und ihre Performance prognostiziert wird.
• Texte passen sich dynamisch an – je nach Empfängerprofil, Sprache, Stil und bevorzugtem Ton.
• KI lernt kontinuierlich dazu, analysiert Erfolge und verbessert zukünftige Inhalte.
• Emotionale Intelligenz trifft Text-Performance: Erfolgreiche Sprachmuster für unterschiedliche Zielgruppen werden erkannt und eingesetzt.
• Sentiment-Analysen sorgen für passende Tonalität, ob sachlich, motivierend oder emotional.

In unserem Beispiel könnte für sportaffine Leser:innen die Betreffzeile „Mehr Kraft nach dem Workout – ganz natürlich“ generiert werden. Für gestresste Berufstätige wird dagegen: „Tägliche Balance aus der Flasche?“ gewählt. Die Inhalte dahinter sind stilistisch markenkonform und auf den emotionalen Ton der Zielgruppe abgestimmt.

3. Design – Templates, die lernen

Im KI-gestützten E-Mail-Marketing hört Gestaltung nicht beim ersten Klick auf. Deine Templates sind inzwischen um einiges smarter geworden: Sie analysieren, wie Nutzer:innen interagieren, und optimieren sich selbst – vom Layout bis zur Farbwahl. So entsteht ein Design, das nicht nur schön aussieht, sondern bei jeder Zielgruppe ins Schwarze trifft.

• Self-Learning-Templates passen sich automatisch an das Verhalten der Nutzer:innen an und entwickeln sich stetig weiter.
• Farb- und Gestaltungselemente werden intelligent angepasst, um maximale Wirkung je nach Zielgruppe zu erzielen.

Im Beispiel unseres Protein Shakes erkennt die KI, dass eine Zielgruppe verstärkt auf Bild-CTAs klickt. Das Template passt sich an und positioniert den Button direkt unter dem Key Visual des Shakes. Für mobile Nutzer und Nutzerinnen wird der CTA nach oben gezogen.

4. Gestaltung und Optimierung – visuelle Intelligenz

Auch die weitere Gestaltung mit KI hat sich mittlerweile in deinem Prozess zur datengetriebenen Disziplin entwickelt: Bilder werden individuell ausgewählt und angeordnet – abgestimmt auf Vorlieben, Verhalten und Kontext. So entsteht ein visuelles Erlebnis, das jeden Einzelnen abholen soll.

Und so funktioniert es:

• Layout-Optimierungen erfolgen automatisiert, basierend auf Interaktionen der Nutzer:innen.
• Heatmap-Analysen zeigen, wo CTAs platziert werden sollten, um die höchste Conversion zu erzielen.
• Auch Bilder werden durch KI personalisiert, sowohl in der Auswahl als auch in der Reihenfolge.

Nutzer und Nutzerinnen, die beim Shake aus dem Beispiel bisher eher auf Testimonials reagieren, sehen E-Mails mit Kundenstimmen. Andere könnten primär visuelle Rezeptinspirationen gezeigt bekommen.

5. Entwicklung – saubere Codes, starke Wirkung

KI sorgt im Hintergrund dafür, dass deine E-Mails nicht nur gut aussehen, sondern überall einwandfrei funktionieren. Vom responsiven Design über schnelle Ladezeiten bis hin zur automatischen Fehlerkorrektur – der Code optimiert sich selbst.
Codes werden automatisiert optimiert, um die perfekte Darstellung auf allen Endgeräten sicherzustellen.

• HTML/CSS-Strukturen korrigieren sich selbst, wenn Darstellungsfehler auftreten.
• Ladezeiten werden verkürzt, um Absprünge zu minimieren.
• E-Mail-Clients werden automatisch erkannt, das Rendering entsprechend angepasst.
• Fallback-Lösungen werden vorausgedacht, damit nichts schiefgeht – auch bei technischen Einschränkungen.
• Barrierefreiheit wird automatisch berücksichtigt, um auch Menschen mit Einschränkungen optimal zu erreichen.

Beispiel: Die HTML-Struktur der Shake-Mail wird automatisch so gebaut, dass sie in Outlook korrekt dargestellt wird, Ladezeiten reduziert sind – und sie per Screenreader verständlich bleibt.

6. Zielgruppen – Daten, die verstehen

Dank KI musst du nicht mehr raten, wer was wann will. Segmentierungen basieren nicht auf historischen Daten, sondern auf dem, was als Nächstes passieren wird. Absichten werden erkannt, bevor sie ausgesprochen werden – von der Kaufbereitschaft bis zum Absprungrisiko. So entsteht Kommunikation, die nicht hinterherläuft, sondern immer einen Schritt voraus ist. Umgesetzt werden kann dies folgendermaßen:

• Segmentierungen erfolgen prädiktiv, basierend auf erwartetem Verhalten.
• Verhaltensbasierte Cluster entstehen in Echtzeit, nicht erst in Retrospektive.
• Neue Zielgruppenpotenziale werden automatisch identifiziert, bevor sie im CRM auftauchen.
• KI erkennt Absichten, etwa eine baldige Kaufentscheidung – und passt die Inhalte entsprechend an.
• Churn-Risiken werden frühzeitig erkannt, um Gegenmaßnahmen zu ermöglichen.

Die KI erkennt also beispielsweise aus Interaktionen, dass ein Teil der Zielgruppe kurz vor dem Absprung steht – sie erhalten folglich eine Reaktivierungsmail mit exklusivem Angebot.

7. Freigabeprozess – Sicherheit vor dem Klick

Dein Mailing ist nun fast fertig und du blickst zufrieden auf dein Ergebnis. Früher hättest du in diesem Schritt nochmal doppelt über deine Ausgabe geschaut und sie wahrscheinlich auch nochmal von einer entsprechenden Person freigeben lassen. Mittlerweile übernimmt KI den letzten Check für dich: rechtliche Fallstricke, riskante Formulierungen oder auffällige Muster – all das erkennt sie automatisch, noch bevor jemand auf „Senden“ klickt. So wird der Freigabeprozess nicht nur schneller, sondern auch sicherer, denn:

• Compliance-Prüfungen laufen automatisch, inklusive DSGVO und ePrivacy-Check.
• Formulierungen mit rechtlichem Risiko werden erkannt, bevor sie im Posteingang landen.
• Anomalien im Inhalt oder in der Zielgruppe werden aufgedeckt, um potenzielle Probleme zu verhindern.
• Kampagnenrisiken werden vorhergesagt, inklusive automatischer Warnmeldungen.

In unserem Beispiel könnte ein Formulierungsvorschlag wie „Garantiert fit in 7 Tagen“ von der KI als kritisch markiert werden. Sie schlägt eine Alternative mit abgeschwächter Wirkungsaussage vor – inkl. Hinweis auf aktuelle Werberichtlinien.

8. Versand – zur richtigen Zeit, im richtigen Kanal

Der perfekte Versandzeitpunkt? Diese Entscheidung musst du heute nicht selbst treffen. Stattdessen verlässt du dich auf den Algorithmus. KI analysiert deine Verhaltensdaten, kombiniert First-, Zero- und Third-Party-Daten und wählt automatisch das passende Zeitfenster – individuell pro Empfänger:in. Gleichzeitig sorgt sie dafür, dass Botschaften kanalübergreifend harmonieren und sich nicht in die Quere kommen. So wird aus Versandplanung ein datengetriebener Orchestrierungsprozess. Kurz gefasst:

• Die optimale Versandzeit wird KI-basiert berechnet, individuell pro Empfänger:in.
• First-, Zero- und Third-Party-Daten fließen intelligent in die Planung ein.
• E-Mails werden kanalübergreifend orchestriert, um Kollisionen mit anderen Botschaften zu vermeiden.
• Basierend auf Nutzerverhalten priorisiert die KI die Kanäle, die aktuell die höchste Relevanz haben.

Beispiel: Die KI legt den Versandzeitpunkt für mobile Nutzer:innen auf den frühen Abend, während Desktop-Nutzer:innen am nächsten Morgen erreicht werden. Parallel erfolgt ein Retargeting auf Social Media – ohne Doppelansprache.

9. Auswertung – lernen und optimieren

Du hast deinen Newsletter nun versendet, aber wie sieht es mit der Auswertung aus? KI macht aus Reporting echtes Lernen: Statt nur auf vergangene Zahlen zu schauen, erkennt sie Muster, deckt versteckte Zusammenhänge auf und liefert konkrete Handlungsempfehlungen. Sie zeigt nicht nur, was passiert ist – sondern warum. Und noch besser: Sie simuliert, was passieren könnte:

• Erfolge und Schwächen werden automatisch erkannt, auf Basis multidimensionaler Datenanalysen.
• Überraschende Korrelationen zwischen Inhalten und Ergebnissen liefert die KI als neue Insights.
• Optimierungsempfehlungen kommen auf Knopfdruck, oft bevor Probleme entstehen.
• Zukünftige Szenarien werden simuliert, inklusive der Auswirkungen möglicher Anpassungen.

Im Falle unseres Proteinshakes analysiert die KI, dass User:innen mit dem Betreff „Natürlich stärker – jeden Tag“ signifikant häufiger klicken – und empfiehlt diese Tonalität für zukünftige Produktmails.
Du notierst dir deine Learnings fürs nächste Mal und bist zuversichtlich, dass dein Mailing gut ankommen wird. Zufrieden widmest du dich deiner nächsten Aufgabe.

Fazit: Hyperpersonalisierung wird zur neuen Norm

Wie dir der Ausflug ins Jahr 20230 gezeigt hat, wird Hyperpersonalisierung im E-Mail Marketing zum Standard werden. Gleichzeitig droht die Gefahr der Austauschbarkeit, wenn KI-generierte Inhalte zu „perfekt“ wirken. Echtheit und Kreativität bleiben menschlich – und daher unverzichtbar.

KI kann viel, aber nicht alles. Ein Mangel an emotionaler Tiefe & interkulturellem Feingefühl, genauso wie Gefahren von Datennutzung und Diskriminierung, Uniformität & Unauthentizität nehmen durch einen steigenden Einsatz von KI zu. Und nicht zuletzt gilt natürlich wie immer auch hier das Stichwort: Shit in – Shit out. Ohne saubere Daten, klare Ziele und menschliche Kontrolle bleibt KI ein Werkzeug ohne Wirkung und unsere Zeitreise nur eine Vision.

Was denkst du, wo wir in 5 Jahren im E-Mail Marketing stehen werden?

Quelle:
Keynote: “KI und E-Mail: what’s up, what’s next, what’s not going?” von Thomas Federkiel (E-Mail Innovation Word, München)