SMS-Marketing-Benchmarks

SMS-Benchmarks aus 321 Millionen Nachrichten: Klick- und Conversion-Raten von Kampagnen gegenüber Automatisierung, dazu Umsatz je Nachricht und Zustellbarkeit.

SMS dreht die Ökonomie von E-Mail um: Fast alles wird zugestellt und gelesen, interessant sind daher die Spalten für Klicks und Bestellungen. Über 321 Millionen Nachrichten von 150,000 E-Commerce-Marken hinweg klicken Kampagnen mit 12.39% und automatisierte Nachrichten mit 20.34%.

Bei der Conversion wird der Ruf des Kanals als Volumenkanal kompliziert. Je gesendeter Nachricht konvertieren Kampagnen mit 0.12% und Automatisierung mit 0.77%; je Klick sind es 0.97% und 3.81%. Der Umsatz je Nachricht folgt derselben Form — $0.15 gegenüber $0.74 —, weshalb die Listengröße weit weniger zählt als das Design der Trigger.

Auch die Zustellbarkeit unterscheidet sich, 96.6% bei Kampagnen gegenüber 92.8% bei Automatisierung, und die Einwilligungsregeln machen den Kanal ungewöhnlich teuer, wenn man ihn falsch aufsetzt. Benchmarks können Ihnen nicht sagen, ob Ihr Programm in Ihrem Markt rechtskonform ist.

E-Commerce-SMS — Kampagnen gegenüber Automatisierung

Wer in diesem Sample steckt: 321 Millionen SMS-Nachrichten von 150,000 E-Commerce-Marken, Kalenderjahr 2025

BrancheClickCVR
Campaigns (one-off sends)12,39%0,12%
Automated (triggered)20,34%0,77%

Die Branchenbezeichnungen sind in der Originalformulierung des Publishers wiedergegeben.

Quelle

Publisher
Omnisend
Datenzeitraum
Calendar 2025
Sample
321 million SMS messages from 150,000 brands (campaign metrics from 246 million sends)
Region
Not stated
Statistik
Die Werte sind Durchschnitte

Hinweise zu dieser Tabelle

  • Nur E-Commerce-Versender.
  • Die Seite nennt zwei Sample-Größen (321M Nachrichten, 246M Sendungen), ohne sie miteinander in Einklang zu bringen.
  • Die Conversion Rate bezieht sich hier auf gesendete Nachrichten, nicht auf Klicks. Die Klick-zu-Conversion-Raten des Publishers liegen bei 0.97% für Kampagnen und 3.81% für Automatisierung.
  • Umsatz je Nachricht: $0.15 bei Kampagnen gegenüber $0.74 bei Automatisierung.
  • Zustellbarkeit: 96.6% bei Kampagnen, 92.8% bei Automatisierung.

So nutzen Sie diese Zahlen

Ein Benchmark beschreibt das Sample eines anderen, er ist kein Ziel. Die Zahl, die es zu erreichen gilt, ist Ihr eigener Break-even: die Kosten pro Akquisition, die Ihre Marge zulässt, oder der Return on Ad Spend, der nach Bezahlung der Ware noch Gewinn übrig lässt. Ermitteln Sie das zuerst mit den Rechnern und nutzen Sie den Benchmark anschließend für die Frage, ob der Markt überhaupt entsprechend bepreist ist.

Wenn Ihr Wert weit von der Tabelle entfernt liegt, prüfen Sie das Sample, bevor Sie Ihr Konto prüfen. Ein Shop, der an einem Leadgenerierungs-Sample gemessen wird, oder ein markenlastiges Konto, das an breitem Prospecting gemessen wird, sieht kaputt aus und ist dabei völlig gesund. Die Zeile zum Sample über jeder Tabelle steht genau für diese Prüfung dort.

Rechner für diese Kennzahlen

Häufige Fragen

Warum ist die SMS-Conversion-Rate so niedrig, wenn die Klickraten hoch sind?
Weil sie je gesendeter Nachricht gemessen wird und nicht je Klick. Automatisierte SMS konvertiert 3.81% ihrer Klicks — der Wert von 0.77% teilt durch die gesamte Sendung, und das ist der ehrliche Nenner für den Vergleich mit E-Mail.
Sind automatisierte Nachrichten wirklich fünfmal besser?
Beim Umsatz je Nachricht in etwa: $0.74 gegenüber $0.15 in diesem Sample. Automatisierung erreicht Menschen in einem Moment, den sie selbst gewählt haben — ein Warenkorb, ein Seitenbesuch, eine Sendung —, während eine Kampagne unterbricht.
Deckt das auch Märkte außerhalb des E-Commerce ab?
Nein. Das Sample umfasst nur E-Commerce-Versender, und es wird keine Region angegeben. Kosten je Nachricht und Einwilligungsregeln schwanken zwischen Ländern stark genug, dass Werte zum Umsatz je Nachricht als Form gelesen werden sollten und nicht als Prognose.

Wie mit diesen Daten umgegangen wird

  1. Jeder Wert ist aus einem öffentlichen Bericht übernommen und führt Publisher, Sample, Datenzeitraum und einen Link mit. Nichts wird geschätzt oder auf „ungefähr“ gerundet.
  2. Publisher werden nie vermischt. Eine Klickrate aus einem Bericht und ein CPM aus einem anderen erscheinen nie in derselben Zeile.
  3. Jede Tabelle nennt, wer in ihrem Sample steckt, denn der Mix der Werbetreibenden — nicht Uneinigkeit — erklärt den größten Teil der Spanne zwischen den Berichten.
  4. Fehler der Publisher und veraltete Datensätze werden mit Fußnoten versehen, statt sie still zu korrigieren oder aus einer anderen Quelle aufzufrischen.

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