In meinem Posteingang landen täglich 47 Marketing-E-Mails. Die meisten sind Rauschen. Ein paar stechen heraus. Der Unterschied hat nichts damit zu tun, ob KI die Betreffzeile geschrieben hat.

Das ist die unbequeme Wahrheit über KI im E-Mail-Marketing. Die Werkzeuge sind bei bestimmten Aufgaben erstaunlich gut geworden, aber die Hype-Maschine ist der Realität davongelaufen – und das kostet Marketing-Teams Geld und Zeit, wenn sie auf die falschen Anwendungsfälle setzen.

Hier ist, was die Daten zeigen – und was Praktiker, die diese Werkzeuge getestet haben, tatsächlich sagen: wo KI ihr Geld wert ist und wo sie nur teures Automatisierungstheater ist.

Betreffzeilen: der einzige Punkt, bei dem sich alle einig sind, dass KI funktioniert

Das ist der sichere Treffer. Betreffzeilen-Optimierung ist der am besten belegte KI-Einsatz im E-Mail-Marketing, und die Ergebnisse sind über Branchen und Listengrößen hinweg konsistent.

Mehrere Studien zeigen im Schnitt: KI-generierte Betreffzeilen steigern die Öffnungsraten um 5–10 %. Manche Kampagnen sehen Zugewinne von über 20 % – vor allem dort, wo das Ausgangsniveau schwach war. Novo Nordisk testete Phrasees KI-Optimierung und meldete 14 % mehr Klickrate und 24 % mehr Öffnungsrate innerhalb pharmazeutischer Regelkonformitätsvorgaben.

Warum funktioniert das so gut?

Betreffzeilen sind kurz. Testbar. Mustergesteuert. Genau die Art Problem, bei der maschinelles Lernen glänzt. KI hat Milliarden Betreffzeilen analysiert und kann Muster erkennen, die mit Öffnungen zusammenhängen – Muster, die ein Mensch, der in diesem Quartal seine 50. E-Mail schreibt, übersehen würde.

Der praktische Ablauf ist simpel: 10–15 Varianten erzeugen, die besten 3–4 testen, Ergebnisse messen, die Daten die Gewinner wählen lassen. KI übernimmt die Generierung in Sekunden. Sie treffen die Entscheidung, welche Varianten überhaupt zu Ihrer Marke passen.

Wogegen Praktiker sich wehren, ist blindes Vertrauen. Julia Ritter, die mit Sinch Mailjet arbeitet, fand in ihren Tests heraus, dass “ChatGPT used a number of ‘banned’ words and phrases that are well-known by spam filters”. Unbearbeiteter KI-Text beschädigte die Absenderreputation. Die Generierung ist gut. Der Prüfschritt ist nicht optional.

Personalisierung im großen Maßstab: real, aber überverkauft

Jedes KI-E-Mail-Werkzeug verspricht Personalisierung im großen Maßstab. Die Realität ist nuancierter, als das Marketing behauptet.

Echte Personalisierung ist mehr als {FirstName} einzusetzen. Sie bedeutet: unterschiedliche Inhaltsblöcke für unterschiedliche Segmente, Produktempfehlungen auf Basis des Surfverhaltens, Botschaften, die widerspiegeln, wo jemand in seinem Kaufprozess steht. KI macht das möglich. Aber möglich machen und gut umsetzen sind zwei verschiedene Probleme.

92 % der Unternehmen nutzen inzwischen KI für die Personalisierung von Kampagnen, inklusive dynamischer Preise und maßgeschneiderter Produktempfehlungen. Das ist breite Nutzung. Die Frage ist, ob sie es gut machen.

ON Sportswear setzte KI-getriebene Personalisierung ein und erzielte 537 % mehr Klicks auf Nicht-Schuh-Produkte. Diese Zahlen sind real. Hotel Chocolat senkte die Abmelderaten um 40 %, indem sie KI nutzten, um die Versandfrequenz pro Abonnent zu optimieren, statt alle nach demselben Plan zu beschießen.

Aber es gibt auch die andere Seite. Ben Schreiber, der E-Commerce bei Latico Leathers leitet, ist direkt, was die Voraussetzung angeht: “Good quality data is paramount to the success of using AI systems since any inaccuracies may lead to wrong output results.” Sein Team hatte mit veralteten und unvollständigen Daten zu kämpfen, was die Kampagnenleistung direkt beeinflusste. Die KI funktionierte. Die Daten darunter nicht.

Das ist das Personalisierungs-Paradox. KI macht Personalisierung technisch möglich in einem Maßstab, der ein menschliches Team erdrücken würde. Aber Personalisierung ohne korrekte Daten ist nur automatisierte Irrelevanz. Sie geben Geld aus, um die falsche Nachricht schneller zu versenden.

Bevor Sie in KI-Personalisierungswerkzeuge investieren: prüfen Sie Ihre Daten. Räumen Sie Ihr CRM auf. Reparieren Sie Ihr Tracking. Das Werkzeug kann nur mit dem arbeiten, was Sie ihm geben.

Sendezeitoptimierung: unauffällig wirksam

Diese Anwendung bekommt weniger Aufmerksamkeit als Betreffzeilen, liefert aber konsistente Ergebnisse.

Klassisches E-Mail-Marketing verschickt Kampagnen in Chargen. Alle auf der Liste bekommen die E-Mail Dienstag um 10 Uhr, weil die Marketingverantwortlichen sie so eingeplant haben. Sendezeitoptimierung nutzt KI, um zu analysieren, wann jeder einzelne Abonnent reagiert, und stellt E-Mails zu seinem optimalen Zeitpunkt zu.

Hotel Chocolats Frequenzoptimierung ist ein Beispiel. Seventh Sense und ähnliche Werkzeuge funktionieren, indem sie sechs Monate Interaktionshistorie auswerten, um pro Abonnent eigene Zeitmuster zu erkennen. Die KI lernt, dass Abonnent A E-Mails werktags um 7:15 Uhr öffnet, während Abonnent B sonntags gegen 21 Uhr reagiert, und plant entsprechend.

Der gemeldete Effekt: 40 % oder mehr Zuwachs bei den Antwortraten in manchen Implementierungen. In kontrollierten Studien sind bescheidenere Zugewinne von 5–15 % typisch.

Der Haken sind die Datenanforderungen. Sie brauchen 3–6 Monate Interaktionshistorie pro Abonnent, damit die Vorhersagen überhaupt etwas bedeuten. Neue Listen oder Listen mit lückenhaftem Tracking profitieren kaum. Wieder: saubere Daten.

Hier greifen auch schnell abnehmende Grenzerträge. Wenn Ihr Ausgangsniveau der Interaktion stark ist, bringt Sendezeitoptimierung nur marginale Zugewinne. Wenn es schwach ist, hilft sie mehr. Die Rechnung begünstigt eher Programme, die kämpfen, als solche, die schon optimiert sind.

Texterstellung: wo der Hype der Realität davonläuft

Hier bin ich klar. KI, die E-Mail-Texte schreibt, ist der am meisten überverkaufte und am wenigsten abliefernde Einsatz in dieser Kategorie.

34 % der Marketingverantwortlichen nutzen generative KI gezielt zum Schreiben von E-Mail-Texten. Das ist die häufigste KI-Anwendung im E-Mail-Marketing. Aber häufig genutzt heißt nicht effektiv genutzt.

Jeanne Jennings, Gründerin von Email Optimization Shop und seit längerem im E-Mail-Marketing, als die meisten dieser KI-Werkzeuge existieren, nimmt kein Blatt vor den Mund: “The quality is not always there. Without my collaborative approach, the output is usually junk.”

Dieser Vorbehalt der „kollaborativen Herangehensweise“ ist entscheidend. KI erzeugt Entwürfe. Solide. Schnell. Aber Entwürfe, die kräftige menschliche Überarbeitung brauchen, damit sie nicht wie generische Werbegrütze klingen.

Meg O’Neill, Mitgründerin von Intuitive Marketing Collective, fand einen Trick: “I want my emails to sound like I’m talking to a friend. I’ve added this requirement to my prompt, and it’s helped a lot.”

Das Muster ist konsistent. Marketingverantwortliche, die mit KI-Texten Ergebnisse erzielen, geben detaillierte Anweisungen, Beispiele ihrer Stimme, konkrete Einschränkungen – und editieren dann hart. Die KI schreibt ihre E-Mails nicht. Sie erzeugt Rohmaterial, das sie umformen.

Wo KI beim Texten tatsächlich hilft:

• Erstentwürfe für Routine-Strecken. Willkommens-E-Mails, Bestellbestätigungen, Terminerinnerungen. Vorhersehbare Strukturen, bei denen Geschwindigkeit wichtiger ist als Seele.
• Varianten erzeugen. Sie brauchen fünf Versionen derselben Aktion für Tests? KI liefert Variationen schneller, als jede von Grund auf zu schreiben.
• Schreibblockaden lösen. Etwas, worauf man reagieren kann, ist besser als auf ein leeres Blatt zu starren.

Wo sie zu kurz greift:

• Konsistenz der Markenstimme. KI nähert sich an. Sie trifft Ihre Eigenheiten nicht ohne umfangreiches Training.
• Emotionale Nuance. Der Unterschied zwischen einer E-Mail, die menschlich wirkt, und einer, die nach Konzern klingt? Schwer für KI. Sie schreibt kompetente Prosa, die nicht ganz verbindet.
• Strategische Botschaft. KI schreibt nach Vorgaben. Sie kann nicht entscheiden, welche Vorgaben sinnvoll sind.

Nicole Holden von ActionRocket nannte ChatGPT “the ultimate research tool” – merkte aber an, dass ihm Zielgruppenwissen und natürliche Sprachkompetenz fehlen. Das ist die faire Einschätzung. Großartig für Recherche und Ideen. Weniger großartig für fertige Texte, die Sie ohne Überarbeitung senden würden.

Automatisierung: wo KI den Effekt verstärkt

Verbesserungen an einzelnen E-Mails sind inkrementell. Verbesserungen an Automatisierungen sind multiplikativ.

Automatisierte E-Mail-Kampagnen zeigen 2,361 % höhere Konversionsraten als klassische Sammelversand-Kampagnen. Diese Zahl klingt zu gut. Sie ist real. Der Zuwachs kommt daher, dass Sie die richtige Nachricht im richtigen Moment zustellen – und genau das ermöglicht Automatisierung.

KI macht Automatisierung auf konkrete Arten schlauer:

Auslöser-Optimierung. Soll die E-Mail bei Warenkorb-Abbruch nach 1 Stunde oder nach 24 Stunden rausgehen? KI testet Timing-Varianten und lernt, was bei Ihrer Zielgruppe funktioniert.

Verzweigung der Strecke. Basierend auf dem Verhalten der Empfänger leitet KI Menschen durch unterschiedliche E-Mail-Pfade. Jemand, der öffnet, aber nicht klickt, bekommt eine andere Nachfass-Mail als jemand, der klickt, aber nicht kauft.

Inhaltsoptimierung innerhalb von Strecken. Welche Betreffzeilen-Variante funktioniert am besten bei Schritt 3 Ihrer Interessenten-Pflege-Strecke? KI testet systematisch.

Ausstiegs- und Wiedereinstiegsregeln. Wann sollte jemand eine Strecke verlassen? Wann sollte er wieder einsteigen? KI optimiert nach Ergebnissen.

Der praktische Umsetzungstipp: starten Sie mit Ihrer wertvollsten Automatisierung. Meist Warenkorb-Abbruch oder Willkommensserie. Wenden Sie KI-Optimierung auf genau diese eine Strecke an. Messen Sie den Effekt. Dann erweitern.

Alles gleichzeitig „KI-optimieren“ zu wollen, erzeugt Chaos. Schrittweise Verbesserung schlägt verstreute Experimente.

Was die Zahlen tatsächlich zeigen

63 % der Marketingverantwortlichen nutzen inzwischen KI in ihren E-Mail-Marketing-Aktivitäten. Gegen Ende 2026 deuten Prognosen darauf hin, dass mehr als die Hälfte aller E-Mail-Abläufe KI-getrieben sein wird.

Die ROI-Daten sind positiv, aber schwankend:

• McKinsey berichtet von 10–20 % höherem ROI bei Unternehmen, die KI in Vertrieb und Marketing einsetzen
• Unternehmen berichten von 60 % niedrigeren Kampagnenkosten durch automatisierte Entscheidungsfindung
• 41 % der Marketingverantwortlichen sehen höhere Konversionen durch KI-optimierte Betreffzeilen und Segmentierung

Die andere Seite: Gartner prognostiziert, dass 80 % der Marketingverantwortlichen, die in KI-getriebene Personalisierung investiert haben, ihre Bemühungen bis 2025 aufgeben werden – wegen schlechtem ROI oder Datenschutzproblemen. Nur 47 % der Kunden haben das Gefühl, dass Marken ihre Personalisierungserwartungen erfüllen.

Diese Lücke zwischen Nutzungsraten und Zufriedenheit erzählt die eigentliche Geschichte. Werkzeuge verbreiten sich schneller als Kompetenz im Umgang mit ihnen.

Hype vs. Realität: die Bilanz

Funktioniert gut:

• Generierung und Optimierung von Betreffzeilen
• Sendezeitoptimierung (mit sauberen Daten)
• A/B-Tests beschleunigen
• Listen-Segmentierung nach Verhaltensmustern
• Auslöser-Optimierung in Automatisierungen

Funktioniert mit Vorbehalten:

• Texterstellung (braucht starke menschliche Überarbeitung)
• Personalisierung im großen Maßstab (braucht saubere Dateninfrastruktur)
• Prädiktive Inhaltsauswahl (braucht viele Trainingsdaten)

Meist Hype:

• Vollautonomes Kampagnenmanagement
• KI, die ohne umfangreiches Training Ihre Markenstimme trifft
• Treffsichere Vorhersagen ohne historische Daten
• „Einrichten und vergessen“-Optimierung

Das Muster: KI ist stark darin, Muster in großen Datensätzen zu analysieren und schnell Variationen zu erzeugen. Sie tut sich schwer mit Urteilsvermögen, Stimme und allem, was echtes Verständnis Ihres konkreten Geschäftskontexts erfordert.

Zustellbarkeit als Joker

Ein Anwendungsfall, der oft übersehen wird: KI kann helfen, Ihre E-Mails aus dem Spam herauszuhalten.

Erkennen von Spam-Auslöserwörtern, Optimierung von Versandmustern, Vorhersagen zur Listenhygiene basierend auf Interaktionsmustern. Das sind keine glamourösen Funktionen. Sie zählen.

Wenn Ihre E-Mails nicht im Posteingang landen, ist alles andere egal. KI-gestützte Überwachung von Absenderreputation und Zustellbarkeitssignalen erkennt Probleme, bevor sie Ihre Kampagnen zerlegen.

Julia Ritters Fund zu ChatGPT und Spam-Auslöserwörtern gilt grundsätzlich. KI-generierte Inhalte brauchen eine Zustellbarkeitsprüfung, nicht nur eine Stimm-Überarbeitung.

Ein realistischer Weg nach vorn

Monat 1–2: Starten Sie mit Betreffzeilen. Implementieren Sie KI-Generierung und Tests. Bauen Sie Vertrauen mit messbaren Gewinnen auf.

Monat 3–4: Ergänzen Sie Sendezeitoptimierung für Ihre Hauptkampagnen. Das erfordert saubere Interaktionsdaten.

Monat 5–6: Wenden Sie KI auf Ihre 1–2 wichtigsten Automatisierungen an. Testen Sie das Timing der Auslöser, Inhaltsvariationen, Streckenlogik.

Monat 7+: Erweitern Sie Personalisierung, wenn Ihre Dateninfrastruktur reift.

Das ist langsamer, als Anbieter Sie gern hätten. Es ist auch der Weg, wie Teams fehlgeschlagene Pilotprojekte vermeiden, die im Unternehmen Skepsis gegenüber KI-Werkzeugen verankern.

Was menschlich bleibt

Strategie. Welche Segmente zählen am meisten? Was ist Ihre Markenstimme? Welche Geschichte erzählt diese Kampagne? KI entscheidet nicht. Sie schon.

Urteilsvermögen. Diese E-Mail ist technisch optimiert, fühlt sich aber falsch an. Vertrauen Sie diesem Instinkt. KI optimiert auf messbare Kennzahlen. Sie kann verfehlen, was wirklich zählt.

Beziehungsmomente. Wenn ein Kunde ein Problem hat, sollte die Antwort nicht automatisiert wirken, selbst wenn KI beim Entwurf geholfen hat.

Kreative Richtung. Was ist die große Idee? KI setzt um. Sie erfindet nicht.

Die 41 % Konversionsverbesserung durch KI kommt von dem, was sie gut kann. Die anderen 59 % kommen von menschlicher Strategie, Kreativität und Urteil.

Der Gedanke, zu dem ich immer wieder zurückkomme

Die E-Mail-Marketing-Profis, die Ergebnisse erzielen, sind weder die, die alles auf KI setzen, noch die, die sie komplett vermeiden. Es sind die, die genau herausgefunden haben, wo in ihrem Ablauf KI Wert schafft – und wo sie nur Prozess hinzufügt.

Betreffzeilen-Tests. Ja. Sendezeitoptimierung. Ja. Texterstellung. Vielleicht, mit harter Überarbeitung. Autonomes Kampagnenmanagement. Noch nicht.

Die Werkzeuge werden weiter besser. Der Hype wird der Realität weiter voraus sein. Gewinnen werden die Marketingverantwortlichen, die konkrete Anwendungen gegen ihre konkreten Ergebnisse testen, statt großen Transformationsbehauptungen hinterherzulaufen.

Der Großteil der Arbeit im E-Mail-Marketing ist immer noch: entscheiden, was man sagt und zu wem. KI hat das nicht gelöst. Sie hat die Ausführung schneller gemacht. Das ist wertvoll. Es ist auch weniger, als das Marketing behauptet.

Der Posteingang gewinnt immer noch, indem er nützlich, relevant und menschlich genug ist, dass jemand öffnen will. KI kann Ihnen helfen, effizienter dorthin zu kommen. Sie kann nicht entscheiden, wie „dorthin“ aussieht.

Diesen Teil müssen Sie immer noch selbst herausfinden.