Odkud pochází ROI e-mailu 36 dolarů za dolar, proč se podle něj nedá plánovat a jak změřit vlastní: plné náklady, atribuce prokliků a kontrolní skupina.
ROI e-mailu je zisk, který tvůj e-mailový program vytvoří, v poměru k tomu, kolik stojí jeho provoz. Většina prezentací cituje „36 dolarů za každý vložený dolar“, tedy průměr z průzkumu, v němž marketéři uvedli, jakou návratnost podle nich mají. Nikdo to nezměřil a o tvém programu to neříká nic.
Níže najdeš, odkud se těch 36 dolarů vzalo, a metodu, kterou místo toho používáme. Započítej všechny náklady, předem pevně stanov pravidla atribuce a nech běžet kontrolní skupinu (holdout), která ukáže, co skutečně způsobil e-mail.
Stopa vede ke dvěma průzkumům mezi marketéry: od firmy Litmus v USA a od Data & Marketing Association (DMA) ve Velké Británii.
Litmus v roce 2018 zveřejnil „38:1“. Jeho článek The ROI for Email Marketing: The Good News and the Bad News se odvolává na „průzkum Litmus mezi 372 marketéry z celého světa“ a uvádí, že ROI e-mailu dokázalo měřit „dobře nebo velmi dobře“ jen 30 % značek. Tisková zpráva ze dne 11. října 2018 píše, že výzkum „vychází z dat od téměř 400 marketérů z celého světa“.
V roce 2019 číslo podle článku Why You Should Invest in Email Now More Than Ever vzrostlo na 42:1. Pak State of Email Report, Fall 2020, průzkum mezi více než 2 000 odborníky na marketing, uvedl:
„anonymně uváděné ROI e-mailových programů kleslo. Snížilo se ze 42:1 v roce 2019 na 36:1 v roce 2020.“
To je těch 36 dolarů. O pár stran dál report dodává, že „méně než čtvrtina se domnívala, že jejich firma měří ROI e-mailového marketingu dobře nebo velmi dobře“, a „45 % uvedlo, že měření je špatné, velmi špatné nebo vůbec neexistuje“.
Litmus se o to číslo opírá dodnes. Jeho stránka o ROI e-mailu, naposledy upravená v červnu 2025, začíná větou „E-mail v průměru přináší ROI 36 dolarů za každý vynaložený dolar.“ Jeho infografika o ROI z července 2025 uvádí, že její čísla „vycházejí z průzkumu State of Email, který Litmus provedl v roce 2020“.
Marketer Email Tracker od DMA otiskuje vedle grafu i samotnou otázku: „Jakou přibližnou návratnost získáváte za každou libru vynaloženou na e-mailový marketing?“ Odpovědi z reportu za rok 2019 a reportu za rok 2021 shrnuje tabulka níže.
| Zdroj | Zveřejněno | Číslo | Vzorek | Metoda |
|---|---|---|---|---|
| Litmus, 2018 | Srpen–říjen 2018 | 38:1 | 372 marketérů („téměř 400“ v tiskové zprávě) | Průzkum |
| Litmus, 2019 | Srpen 2019 | 42:1 | Neuvedeno | Průzkum |
| Litmus, State of Email Fall 2020 | Září 2020 | 36:1 | Víc než 2 000 marketérů | „Anonymně uváděné“ |
| DMA Marketer Email Tracker 2019 | 2019 | 42,24 libry za každou libru | 197 britských marketérů, leden 2019 | Online průzkum, „přibližná návratnost“ |
| DMA Marketer Email Tracker 2021 | 2021 | 38,33 libry za každou libru | 213 britských marketérů, duben 2021 | Online průzkum, „přibližná návratnost“ |
Vychází z toho, co uvedli sami respondenti. Každý datový bod je odhad marketéra ze skupiny, v níž méně než čtvrtina uvedla, že ROI měří dobře. Zprůměrováním odhadů měření nevznikne.
Tržby nikdo nedefinoval. Jeden respondent může počítat každou objednávku do 30 dní od otevření, jiný jen objednávky po prokliku do 24 hodin. Když ti vyjde jiné číslo než 36, nepoznáš, jestli je tvůj program horší, nebo jen máš přísnější pravidla.
Je to průměr, ne mezní návratnost. Chad White, tehdejší ředitel výzkumu ve firmě Litmus, v tiskové zprávě z roku 2018 řekl, že „takhle závratně vysoké hodnoty ROI jsou ve skutečnosti známkou špatného řízení“ a že firmy by měly investovat, dokud ROI neklesne „někam blíž k 20:1, ne-li níž“. O rozpočtech rozhoduje návratnost dalšího dolaru, a ta bývá obvykle nižší.
Vydavatel prodává e-mailové nástroje. CMO's Guide to Email ROI ze stejných dat z průzkumu vyvozuje, že značky používající Litmus Email Analytics „v průměru dosahují ROI 45:1“. Možná je to pravda. Zároveň je to marketing. Celou sérii ber jako výzkum výrobce.
Pro náklady i tržby použij jedno období, obvykle měsíc. Nejdůležitější jsou tyto čtyři položky. Delší checklist najdeš v našem článku o ROI e-mailového marketingu.
| Nákladová položka | Jak ji spočítat | Častá chyba |
|---|---|---|
| Platforma | Měsíční poplatek za ESP plus poplatky za překročení limitů, dedikované IP adresy a placené doplňky | Započítání jen základního tarifu |
| Lidé | Měsíční počet hodin práce na e-mailech krát plná hodinová sazba (mzda plus režie) | Vynechání času na kontrolu, QA a vývoj |
| Kreativa a nástroje | Nástroje pro design, licence k obrázkům, nástroje pro testování a analytiku, poplatky agenturám nebo freelancerům, u sdílených jen poměrná část | Účtování sdílených nástrojů ze 100 % na e-mail |
| Získávání kontaktů | Lead magnety, pobídky k přihlášení a placený růst seznamu, rozpočítané na očekávanou dobu, po kterou odběratel zůstane | Vynechání, protože jde z jiného rozpočtu |
Počítají se i slevy jen pro e-mail, a to buď tady, nebo odečtené od tržeb, ne obojí.
Přiřazené tržby jsou to, co tvoje nástroje připíšou e-mailu podle zvoleného pravidla. O příčině nic nedokazují, ale máš je pro každou rozesílku.
Pravidlo určuje, která interakce si zásluhu připíše (proklik, otevření nebo doručení) a jak dlouho potom se objednávka ještě počítá. Výchozí nastavení se liší. Dokumentace Klaviyo k atribuci uvádí, že nové účty používají model posledního kontaktu (last-touch) s oknem „5 dní pro prokliky z e-mailu“ a „5 dní pro otevření e-mailu“. Google Analytics 4 má pro většinu klíčových událostí výchozí zpětné okno 90 dní a jako model používá atribuci založenou na datech. Tvoje ESP a GA4 se tedy nebudou shodovat, a ani jedno přitom není rozbité.
My bychom použili model posledního kontaktu založený na proklicích s oknem, které odpovídá tomu, jak dlouho zákazníkům trvá nákup: 1 až 5 dní u impulzivních nákupů v e-commerce, 14 až 30 dní u nákupů, které si zákazníci důkladně zvažují, a u zkušebních verzí SaaS. Pravidlo uveď v každém reportu a uprostřed čtvrtletí na něj nesahej.
Apple oznámil funkci Mail Privacy Protection 7. června 2021 se slovy, že „brání odesílatelům používat neviditelné pixely ke shromažďování informací o uživateli“. Podle stránky Apple o ochraně soukromí volba Protect Mail Activity „ve výchozím stavu stahuje vzdálený obsah na pozadí, bez ohledu na to, zda s e-mailem uživatel nějak pracuje“.
Okna založená na otevřeních tak připisují e-mailu objednávky od lidí, kteří ho možná nikdy neviděli. Článek Klaviyo o sledování konverzí uvádí: „Konverze se sledují, pokud někdo e-mail otevře nebo na něco v něm klikne, nebo pokud e-mail automaticky otevře Apple Mail Privacy Protection (MPP),“ a nabízí nastavení, které otevření z MPP vyloučí. Najdi obdobné nastavení ve svém nástroji, nebo otevření vynech úplně. Co ti otevření ještě řeknou, rozebírá náš článek o e-mailových metrikách.
Návod Google k URL kampaní uvádí parametry utm_source, utm_medium a utm_campaign a jako příklad média zmiňuje „email“. Používej je u každého odkazu, a to konzistentně:
https://example.com/spring?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=2026-03-spring-sale&utm_content=hero-buttonTyhle čtyři metriky porovnávají rozesílky, měsíce a segmenty za stejných podmínek.
Revenue per recipient (RPR) = attributed revenue / delivered emails
Revenue per 1,000 delivered (RPM) = RPR x 1,000
Revenue per send = attributed revenue credited to one send
Revenue per subscriber per month = email revenue in the month / average subscribed contacts emailed (holdout excluded)Děl doručenými, ne odeslanými e-maily, aby nedoručené e-maily nestahovaly RPR dolů. Nejužitečnější jsou měsíční tržby na odběratele, protože je můžeš postavit proti tomu, kolik stojí získání jednoho odběratele.
Kontrolní skupina (holdout) je náhodně vybraná část tvého seznamu, které záměrně neposíláš e-maily. Po pevně daném období vynásob rozdíl v nákupech na osobu velikostí skupiny, která e-maily dostávala, a dostaneš tržby, které způsobil e-mail. Atribuce ukazuje, kdo před nákupem klikl. Kontrolní skupina ukazuje, co by se stalo tak jako tak.
Velikost závisí na výchozí míře nákupu a na nejmenším nárůstu, který tě zajímá. Doporučení Braze ke kontrolním skupinám říká nejméně 1 000 uživatelů a nejvýš 10 % publika, u publik pod 10 000 až 15 %. To je spodní hranice. Tabulka vychází z testu dvou podílů s nesdruženým rozptylem (unpooled variance) na 95% hladině spolehlivosti a s 80% silou testu; kalkulačka Evana Millera dává stejná čísla pro rovnoměrné rozdělení a náš průvodce A/B testováním uplatňuje stejnou logiku na rozesílky.
| Výchozí 30denní míra nákupu | Nárůst, který chceš odhalit | Na skupinu, rozdělení 50/50 | Celý seznam, 10% kontrolní skupina | Celý seznam, 5% kontrolní skupina |
|---|---|---|---|---|
| 2 % | 10 % (ze 2,0 % na 2,2 %) | 80 700 | 431 500 | 813 600 |
| 2 % | 20 % (ze 2,0 % na 2,4 %) | 21 100 | 108 900 | 204 400 |
| 2 % | 30 % (ze 2,0 % na 2,6 %) | 9 800 | 48 900 | 91 300 |
| 5 % | 10 % (z 5,0 % na 5,5 %) | 31 200 | 167 300 | 315 400 |
| 5 % | 20 % (z 5,0 % na 6,0 %) | 8 200 | 42 200 | 79 200 |
Při seznamu 20 000 lidí má smysl testovat celý program, ne předmět. Pár velkých objednávek dokáže tržbami na odběratele pořádně zahýbat, takže testuj podle míry nákupu a tržby vykazuj i s jejich rozpětím.
Nech ji běžet aspoň jeden nákupní cyklus a nikdy méně než čtyři týdny. Jednou za čtvrtletí nebo dvě ji znovu náhodně vylosuj, aby stejní lidé nezůstali vyřazení navždy. Drž ji na 5 až 10 %, protože tě připraví zhruba o svou velikost vynásobenou přírůstkovými tržbami na odběratele.
Všechna čísla jsou vymyšlená, nejde o benchmark.
E-shop, který má 120 000 odběratelů, vyčlení 12 000 z nich (10 %) na 30 dní do kontrolní skupiny a ostatním posílá e-maily jako obvykle: čtyři kampaně a k tomu automatizace. Průměrná hodnota objednávky je 75 dolarů, hrubá marže 45 %.
Jeden měsíc, dvě měření. Atribuce připisuje e-mailu 64 000 dolarů. Podle kontrolní skupiny způsobil zhruba 32 400 dolarů.
COSTS (month)
Platform $1,000
People: 60 h x $85 $5,100
Creative and tools $600
List acquisition, amortized $1,300
Total cost $8,000
ATTRIBUTED (5-day click window, from the ESP)
Attributed revenue $64,000
Delivered emails 420,000
RPR = 64,000 / 420,000 $0.152 (RPM $152)
Revenue per subscriber/month $0.59 (64,000 / 108,000)
Revenue ratio = 64,000 / 8,000 8:1
INCREMENTAL (all orders, from the store)
Emailed group purchase rate 2.4% (2,592 of 108,000)
Holdout purchase rate 2.0% (240 of 12,000)
Incremental revenue per emailed subscriber
= (0.024 - 0.020) x $75 $0.30
Incremental revenue = 0.30 x 108,000 $32,400
Incremental gross profit = 32,400 x 0.45 $14,580
Incremental profit ROI = (14,580 - 8,000) / 8,000 = 82%Atribuce říká 8:1. Kontrolní skupina říká, že e-mail vrátil 1,82 dolaru hrubého zisku na každý vynaložený dolar. Plánuj podle toho druhého čísla.
Jedno upozornění: při 12 000 lidech v kontrolní skupině je 95% interval spolehlivosti pro rozdíl v míře nákupu zhruba 0,13 až 0,67 procentního bodu, tedy přibližně 10 800 až 54 000 dolarů přírůstkových tržeb. To odpovídá ROI ze zisku zhruba od −39 % do 204 %, a navíc to předpokládá pevnou hodnotu objednávky, která ve skutečnosti pevná není. Jeden měsíc říká, že e-mail velmi pravděpodobně tržby přidává, ale ještě ne, že se zaplatí. Několik dalších měsíců rozpětí zúží.
Měsíční čísla e-mail podhodnocují, když se jeho efekt projevuje postupně přes opakované nákupy, odchody zákazníků nebo prodloužení předplatného. Dlouhodobá kontrolní skupina to zachytí za 6 nebo 12 měsíců:
LTV uplift per subscriber = (12-month revenue per emailed subscriber
- 12-month revenue per holdout subscriber) x gross marginPodle přírůstkových tržeb na odběratele můžeš ocenit i růst seznamu. V příkladu má odběratel hodnotu 0,30 dolaru × 45 % = 0,135 dolaru hrubého zisku měsíčně. Pokud získání jednoho stojí 2,00 dolaru, návratnost trvá zhruba 15 měsíců. Než začneš růst kupovat, zkontroluj míru odchodu zákazníků a míru odhlášení.
Brew k této metodě dodá data o zapojení. Tržby dodá tvůj e-shop nebo fakturační systém.
Reporty zapojení. Přehled analytiky zahrnuje odeslání, doručení, otevření, prokliky, nedoručení, stížnosti a odhlášení, u každého i s mírou. Počty otevření nezahrnují strojová otevření a počty prokliků nezahrnují prokliky botů. Agenti dostanou stejná čísla z MCP nástroje get_email_analytics, kód z /v1/analytics. Víc v dokumentaci ke čtení analytiky.
Tržby žijí ve tvé vlastní analytice. Podle dokumentace ke klíčovým metrikám se konverze „sledují ve tvé vlastní analytické platformě, ne v Brew“. Odkazy označ parametry UTM a objednávky počítej v GA4 nebo ve svém e-shopu.
Propojení prokliků s objednávkami. Report událostí (get_email_analytics nebo /v1/analytics/events) vrací pro každou událost jeden řádek s časem, typem události, příjemcem, rozesílkou a e-mailem. Řádky s prokliky propoj s objednávkami podle e-mailové adresy a časového razítka a uplatni na ně vlastní okno.
Data o objednávkách u kontaktů. Integrace Shopify a Stripe spouštějí automatizace na základě událostí z e-shopu a plateb a ke každému kontaktu synchronizují pole jako shopify_last_order_total, shopify_last_order_at a stripe_lifetime_value_cents. Používej je k segmentaci a rychlým kontrolám věrohodnosti, ne k atribuci.
Kontrolní skupiny. Uzel Rozdělení v automatizaci směruje podle filtru, ne podle náhodného procenta, takže si náhodný příznak vygeneruj ve vlastních datech, zapiš ho do vlastního pole kontaktu (importem CSV nebo přes POST /v1/contacts) a kontakty s tímto příznakem vyřaď z publik pro rozesílky.
Je to průměr toho, co marketéři uvedli v průzkumu State of Email od Litmus z roku 2020, ne naměřený výsledek. Ve stejném reportu méně než čtvrtina uvedla, že jejich firma měří ROI e-mailu dobře. Tvoje ROI může být mnohem vyšší, ale i mnohem nižší.
Každý program, jehož přírůstkový hrubý zisk převyšuje jeho celkové náklady (ROI ze zisku nad 0 %), se zaplatí. Zveřejněné průměry používají nedefinovaná pravidla pro tržby, takže sleduj vlastní ROI měsíc po měsíci s pevně danými definicemi.
Verze založená na zisku je (přírůstkový hrubý zisk minus náklady na e-mailový program) děleno náklady na e-mailový program. Pokud máš jen přiřazené tržby, vykazuj (přiřazené tržby minus náklady) děleno náklady a uveď u toho atribuční okno. Přírůstkové číslo ti dá kontrolní skupina.
Okno založené na proklicích, které odpovídá tvému nákupnímu cyklu, obvykle 1 až 5 dní u impulzivních nákupů v e-commerce a 14 až 30 dní u nákupů, které si zákazníci důkladně zvažují, nebo u zkušebních verzí. Okna založená na otevřeních vynech, protože Apple Mail Privacy Protection načítá sledovací pixely, ať už e-mail někdo čte, nebo ne.
Dost velká na to, aby odhalila nárůst, který tě zajímá. Při míře nákupu 2 % potřebuješ k odhalení nárůstu o 20 % na 95% hladině spolehlivosti a s 80% silou testu zhruba 10 900 lidí v 10% kontrolní skupině z celkem přibližně 109 000. Doporučení Braze (aspoň 1 000 lidí a nejvýš 10 % publika) je spodní hranice, ne záruka.
