DigiC #17 | Waarom je e-mailonderwerp bepaalt of klanten je bericht überhaupt lezen
Waarom onderwerpregels ertoe doen
Een sterke subject line kan het verschil maken tussen een open rate van 18% of 38% — en dus honderden extra kliks en conversies.
Maar het probleem: écht sterke onderwerpregels kosten tijd. En je hebt er meerdere nodig — voor verschillende doelgroepen, aanbiedingen en timings.
Daarom onderzochten wetenschappers van de National University of Singapore en de University of Georgia of dit proces geautomatiseerd kan worden — en verbeterd.
Het resultaat: een slim AI-systeem dat niet alleen onderwerpregels genereert, maar ook voorspelt welke het meest succesvol zijn. En ja: vaak beter dan wat veel marketeers nu zelf schrijven.
Ze testten het systeem met 30.000 echte headlines van vijf fashionmerken, en valideerden dit met zowel menselijke voorkeuren als daadwerkelijke open rates.
De uitkomsten:
👉 AI-gegenereerde headlines scoren significant vaker een hogere open rate
👉 Ze zijn consistenter, creatiever en beter afgestemd op marketingdoelen (korting, urgentie, exclusiviteit)
Waarom deze headlines werken: 3 psychologische principes
Processing fluency
Makkelijk leesbare headlines worden sneller verwerkt én meer vertrouwd. Denk aan:Bekende formats (“Nieuw: ...”, “Laatste kans: ...”)
Korte, actiegerichte zinnen
Duidelijke waardecommunicatie
Wat levert het de lezer op? Deal, exclusiviteit, urgentie? AI leert uit duizenden headlines welke woorden openen stimuleren.Match met emotionele triggers
Controle (“Kies je deal”) of urgentie (“Eindigt vanavond 23:59”). De beste headlines spelen in op deze gevoelens.
Hoe het AI-systeem werkt (zonder jargon)
De tool vraagt om simpele input van marketeers, zoals:
Campagnedoel (korting, reminder, restock)
Kernwoorden (gratis verzending, populair, exclusief)
Daarna:
Vergroot de AI je keywords met slimme alternatieven (populair → bestseller, favoriet bij klanten)
Genereert 10+ varianten, creatief en relevant
Voorspelt welke het hoogste open rate oplevert
Zelf bouwen? Zo kan het
Met basisdata kun je al een eigen module (zoals EMHOP) bouwen.
Stap 1: Verzamel je eigen data
Een spreadsheet met eerdere subject lines + open rates (liefst 1.000+ rijen).
Optioneel: segment, verzendtijd, type campagne.
Stap 2: Maak een feature table
| Headline | Open Rate | Emoji gebruikt? | Lengte | CTA aanwezig? | Tijdstip |
|---|---|---|---|---|---|
| Last chance: 20% off ends today! | 38% | Ja | 29 | Ja | 08:15 |
Stap 3: Train een model
Gebruik bijv.:
Google AutoML
Akkio (no-code)
Scikit-learn (Python)
Stap 4: Gebruik het als filter
Nieuwe headlines → model → score → test de best presterende.
Wat je morgen al kunt doen
Start met keyword-prompts (aanbieding, urgentie, emotie) in ChatGPT of Jasper.
Genereer 5–10 varianten per campagne.
Kies top 2 en A/B-test ze.
Meet verder dan open rate → ook CTR, add-to-cart, conversie.
Wanneer dit het beste werkt
✅ Ideaal voor:
Promoties & seizoenscampagnes
Restocks of product drops
Grote e-maillijsten
🚫 Minder effectief bij:
Zeer kleine lijsten (te weinig data)
Non-commerciële nieuwsbrieven zonder duidelijke CTA
Complexe B2B-onderwerpen die veel context vereisen
Samenvatting
AI-gegenereerde onderwerpregels zijn geen gimmick, maar de nieuwe baseline.
📈 Onderzoek toont aan dat ze vaak beter presteren dan handgeschreven varianten
🤖 Modellen balanceren creativiteit, consistentie en kans op conversie
🔍 Gebruik ze als inspiratie — of als je nieuwe testbasis
Bron
Zhang, Y., & Li, M. (2025). Automating Content Generation: The Case of Email Headlines. Journal of Marketing Research, 62(4), 447–473. https://doi.org/10.2139/ssrn.4111592
