Woher die 36 Dollar ROI pro Dollar stammen, warum die Zahl als Plan nicht taugt und wie du deinen ROI misst: mit Vollkosten, Klick-Attribution und Holdout.
Der E-Mail-ROI ist der Gewinn, den dein E-Mail-Programm im Verhältnis zu seinen Betriebskosten erwirtschaftet. Die meisten Präsentationen zitieren „36 Dollar für jeden ausgegebenen Dollar“, einen Umfragedurchschnitt dessen, was Marketer als ihre Rendite angaben. Gemessen hat das niemand, und über dein Programm sagt die Zahl nichts aus.
Im Folgenden: woher die 36 Dollar kommen und welche Methode wir stattdessen nutzen. Erfasse alle Kosten, leg die Attributionsregeln vorab fest und arbeite mit einer Holdout-Gruppe, um zu sehen, was die E-Mail tatsächlich bewirkt hat.
Sie geht auf zwei Umfragen unter Marketern zurück: von Litmus in den USA und von der Data & Marketing Association (DMA) in Großbritannien.
Litmus veröffentlichte 2018 die Zahl „38:1“. Der Beitrag The ROI for Email Marketing: The Good News and the Bad News nennt als Quelle „eine Litmus-Umfrage unter 372 Marketern weltweit“ und schreibt, nur 30 % der Marken könnten den E-Mail-ROI „gut oder sehr gut“ messen. Laut der Pressemitteilung vom 11. Oktober 2018 beruhte die Studie „auf Daten von fast 400 Marketern weltweit“.
2019 stieg der Wert laut Why You Should Invest in Email Now More Than Ever auf 42:1. Dann hieß es im State of Email Report, Fall 2020, einer Umfrage unter mehr als 2.000 Marketing-Fachleuten:
„der anonym angegebene ROI von E-Mail-Programmen ist gesunken. Er fiel von 42:1 im Jahr 2019 auf 36:1 im Jahr 2020.“
Das sind die 36 Dollar. Ein paar Seiten später ergänzt der Bericht, dass „weniger als ein Viertel glaubte, ihr Unternehmen messe den ROI seiner E-Mail-Marketing-Aktivitäten gut oder sehr gut“, und „45 % gaben an, die Messung sei schlecht, sehr schlecht oder gar nicht vorhanden“.
Litmus stützt sich bis heute darauf. Die Seite zum E-Mail-ROI, zuletzt im Juni 2025 geändert, beginnt mit dem Satz: „Im Durchschnitt erzielt E-Mail einen ROI von 36 Dollar für jeden ausgegebenen Dollar.“ Die ROI-Infografik vom Juli 2025 schreibt, ihre Zahlen seien „aus dem State of Email Survey 2020 von Litmus abgeleitet“.
Der Marketer Email Tracker der DMA druckt seine Frage direkt neben das Diagramm: „Wie hoch ist ungefähr die Rendite, die Sie für jedes ins E-Mail-Marketing investierte Pfund zurückbekommen?“ Der Bericht von 2019 und der Bericht von 2021 liefern die Antworten unten.
| Quelle | Veröffentlicht | Wert | Stichprobe | Methode |
|---|---|---|---|---|
| Litmus, 2018 | Aug.–Okt. 2018 | 38:1 | 372 Marketer („fast 400“ in der Pressemitteilung) | Umfrage |
| Litmus, 2019 | Aug. 2019 | 42:1 | Nicht angegeben | Umfrage |
| Litmus, State of Email Fall 2020 | Sept. 2020 | 36:1 | Über 2.000 Marketer | „Anonym angegeben“ |
| DMA Marketer Email Tracker 2019 | 2019 | 42,24 Pfund pro 1 Pfund | 197 Marketer aus Großbritannien, Jan. 2019 | Onlineumfrage, „ungefähre Rendite“ |
| DMA Marketer Email Tracker 2021 | 2021 | 38,33 Pfund pro 1 Pfund | 213 Marketer aus Großbritannien, Apr. 2021 | Onlineumfrage, „ungefähre Rendite“ |
Sie beruht auf Selbstauskünften. Jeder Datenpunkt ist die Schätzung eines Marketers, aus einer Gruppe, in der weniger als ein Viertel angab, den ROI gut zu messen. Ein Durchschnitt aus Schätzungen ist noch keine Messung.
Niemand hat Umsatz definiert. Ein Befragter zählt vielleicht jede Bestellung innerhalb von 30 Tagen nach einer Öffnung, ein anderer nur Bestellungen nach einem Klick innerhalb von 24 Stunden. Kommst du auf etwas anderes als 36, kannst du nicht sagen, ob dein Programm schlechter ist oder deine Regeln strenger sind.
Sie ist ein Durchschnitt, keine Grenzrendite. Chad White, damals Research Director bei Litmus, sagte in der Pressemitteilung von 2018, „diese himmelhohen ROIs sind eigentlich ein Zeichen von Missmanagement“, und Unternehmen sollten so lange investieren, bis der ROI „irgendwo näher an 20:1, wenn nicht darunter“ sinkt. Budgetentscheidungen hängen an der Rendite des nächsten Dollars, und die ist meist niedriger.
Der Herausgeber verkauft E-Mail-Tools. Der CMO's Guide to Email ROI nutzt dieselben Umfragedaten für die Aussage, Marken mit Litmus Email Analytics „erzielen im Durchschnitt einen ROI von 45:1“. Mag stimmen. Ist aber auch Marketing. Behandle die Reihe als Studie eines Anbieters.
Nimm für Kosten und Umsatz denselben Zeitraum, meist einen Monat. Diese vier Posten zählen am meisten. Unser Beitrag zum ROI im E-Mail-Marketing enthält eine längere Checkliste.
| Kostenposten | So berechnest du ihn | Häufiger Fehler |
|---|---|---|
| Plattform | Monatliche ESP-Gebühr plus Mehrverbrauch, dedizierte IPs und kostenpflichtige Add-ons | Nur den Basisplan zählen |
| Personal | Monatliche Stunden für E-Mail mal Vollkosten-Stundensatz (Gehalt plus Gemeinkosten) | Review, QA und Entwicklungszeit weglassen |
| Kreation und Tools | Design-Tools, Bildlizenzen, Test- und Analytics-Tools, Honorare für Agenturen oder Freelancer, anteilig, wenn sie geteilt werden | Geteilte Tools zu 100 % der E-Mail anlasten |
| Listenaufbau | Lead-Magneten, Anreize für die Anmeldung und bezahltes Listenwachstum, verteilt auf die erwartete Lebensdauer eines Abonnenten | Weglassen, weil die Kosten in einem anderen Budget stehen |
Rabatte, die es nur per E-Mail gibt, zählen ebenfalls, entweder hier oder vom Umsatz abgezogen, aber nicht beides.
Zugeordneter Umsatz ist das, was deine Tools nach einer von dir gewählten Regel der E-Mail gutschreiben. Über Ursachen beweist er nichts, aber du bekommst ihn für jeden Versand.
Eine Regel legt fest, welche Interaktion zählt (Klick, Öffnung oder Zustellung) und wie lange danach eine Bestellung noch angerechnet wird. Die Standardwerte unterscheiden sich. Laut der Dokumentation von Klaviyo zur Attribution nutzen neue Konten Last-Touch mit „5 Tagen für E-Mail-Klicks“ und „5 Tagen für E-Mail-Öffnungen“. Google Analytics 4 berücksichtigt bei den meisten Schlüsselereignissen standardmäßig 90 Tage rückwirkend und nutzt datengetriebene Attribution als Modell. Dein ESP und GA4 werden sich also widersprechen, und keins von beiden ist kaputt.
Wir würden klickbasiertes Last-Touch nutzen, mit einem Fenster, das dazu passt, wie lange deine Kunden bis zum Kauf brauchen: 1 bis 5 Tage für Impulskäufe im E-Commerce, 14 bis 30 Tage für überlegte Käufe und SaaS-Testphasen. Schreib die Regel auf jeden Bericht und ändere sie nicht mitten im Quartal.
Apple hat Mail Privacy Protection am 7. Juni 2021 angekündigt, mit der Aussage, die Funktion „verhindert, dass Absender unsichtbare Pixel nutzen, um Informationen über den Nutzer zu sammeln“. Laut Apples Datenschutzseite werden mit „Mail-Aktivität schützen“ externe Inhalte standardmäßig „im Hintergrund geladen – unabhängig davon, was du mit der E-Mail machst“.
Fenster auf Basis von Öffnungen schreiben der E-Mail also Bestellungen von Leuten gut, die sie womöglich nie gesehen haben. Der Artikel von Klaviyo zum Conversion-Tracking sagt: „Conversions werden erfasst, wenn jemand öffnet oder klickt oder wenn Apple Mail Privacy Protection (MPP) die E-Mail automatisch öffnet“, und bietet eine Einstellung, um MPP-Öffnungen auszuschließen. Prüf, was dein Tool dafür anbietet, oder lass Öffnungen ganz weg. Unser Beitrag zu E-Mail-Kennzahlen erklärt, was dir Öffnungen noch verraten.
Der Leitfaden von Google zu Kampagnen-URLs nennt utm_source, utm_medium und utm_campaign, mit „email“ als Beispiel für ein Medium. Nutze sie bei jedem Link, und zwar einheitlich:
https://example.com/spring?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=2026-03-spring-sale&utm_content=hero-buttonMit diesen vier Kennzahlen vergleichst du Versände, Monate und Segmente unter gleichen Bedingungen.
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)Teile durch zugestellte E-Mails, nicht durch gesendete, damit Bounces den RPR nicht nach unten ziehen. Am nützlichsten ist der Umsatz pro Abonnent und Monat, weil du ihn den Kosten für die Gewinnung eines Abonnenten gegenüberstellen kannst.
Eine Holdout-Gruppe (oder Kontrollgruppe) ist ein zufällig ausgewählter Teil deiner Liste, den du bewusst nicht anschreibst. Nach einem festen Zeitraum ergibt die Differenz der Käufe pro Person, multipliziert mit der Größe der angeschriebenen Gruppe, den Umsatz, den die E-Mail verursacht hat. Attribution zeigt, wer vor dem Kauf geklickt hat. Eine Holdout-Gruppe zeigt, was ohnehin passiert wäre.
Die Größe hängt von der Ausgangs-Kaufrate ab und vom kleinsten Anstieg, der für dich zählt. Laut den Empfehlungen von Braze zu Kontrollgruppen sollte die Gruppe nicht kleiner als 1.000 Nutzer und nicht größer als 10 % der Zielgruppe sein, bei Zielgruppen unter 10.000 bis zu 15 %. Das ist eine Untergrenze. Die Tabelle nutzt einen Test für den Vergleich zweier Anteile mit ungepoolter Varianz bei 95 % Konfidenz und 80 % Teststärke; der Rechner von Evan Miller liefert dieselben Zahlen für die gleichmäßige Aufteilung, und unser Leitfaden zu A/B-Tests wendet dieselbe Logik auf Versände an.
| Kaufrate über 30 Tage (Ausgangswert) | Zu erkennender Anstieg | Pro Gruppe bei 50/50 | Gesamtliste bei 10 % Holdout | Gesamtliste bei 5 % Holdout |
|---|---|---|---|---|
| 2 % | 10 % (2,0 % auf 2,2 %) | 80.700 | 431.500 | 813.600 |
| 2 % | 20 % (2,0 % auf 2,4 %) | 21.100 | 108.900 | 204.400 |
| 2 % | 30 % (2,0 % auf 2,6 %) | 9.800 | 48.900 | 91.300 |
| 5 % | 10 % (5,0 % auf 5,5 %) | 31.200 | 167.300 | 315.400 |
| 5 % | 20 % (5,0 % auf 6,0 %) | 8.200 | 42.200 | 79.200 |
Eine Liste mit 20.000 Personen sollte das gesamte Programm testen, nicht eine Betreffzeile. Ein paar große Bestellungen verschieben den Umsatz pro Abonnent stark. Teste deshalb auf die Kaufrate und weise den Umsatz mit seiner Bandbreite aus.
Lass sie mindestens einen Kaufzyklus lang laufen, auf keinen Fall kürzer als vier Wochen. Stell die Gruppe alle ein bis zwei Quartale per Zufall neu zusammen, damit nicht dauerhaft dieselben Leute außen vor bleiben. Halte sie bei 5 bis 10 %, denn sie kostet dich ungefähr ihre Größe mal den inkrementellen Umsatz pro Abonnent.
Alle Zahlen hier sind erfunden und kein Benchmark.
Ein Shop mit 120.000 Abonnenten hält 30 Tage lang 12.000 von ihnen (10 %) zurück und schreibt den Rest wie gewohnt an: vier Kampagnen plus Automatisierungen. Der durchschnittliche Bestellwert liegt bei 75 US-Dollar, die Bruttomarge bei 45 %.
Ein Monat, zwei Messungen. Die Attribution schreibt der E-Mail 64.000 US-Dollar gut. Laut Holdout-Gruppe hat sie rund 32.400 US-Dollar verursacht.
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%Laut Attribution liegt das Verhältnis bei 8:1. Laut Holdout-Gruppe hat die E-Mail pro ausgegebenem Dollar 1,82 US-Dollar Bruttogewinn eingebracht. Plane mit der zweiten Zahl.
Die Einschränkung: Bei 12.000 zurückgehaltenen Abonnenten reicht das 95-%-Konfidenzintervall für die Differenz der Kaufraten von etwa 0,13 bis 0,67 Prozentpunkten, also rund 10.800 bis 54.000 US-Dollar inkrementellem Umsatz. Das entspricht einem Gewinn-ROI von etwa −39 % bis 204 %, und dabei gilt der Bestellwert als fest, was er nicht ist. Ein Monat zeigt, dass E-Mail sehr wahrscheinlich zusätzlichen Umsatz bringt, aber noch nicht, dass sie sich bezahlt macht. Ein paar weitere Monate grenzen die Spanne ein.
Monatszahlen unterschätzen E-Mail, wenn sich ihre Wirkung über Wiederholungskäufe, Churn oder Verlängerungen aufbaut. Eine lang laufende Holdout-Gruppe erfasst das über 6 oder 12 Monate:
LTV uplift per subscriber = (12-month revenue per emailed subscriber
- 12-month revenue per holdout subscriber) x gross marginDer inkrementelle Umsatz pro Abonnent gibt auch dem Listenwachstum einen Preis. Im Beispiel ist ein Abonnent 0,30 US-Dollar × 45 % = 0,135 US-Dollar Bruttogewinn pro Monat wert. Kostet die Gewinnung eines Abonnenten 2,00 US-Dollar, hat sie sich nach etwa 15 Monaten amortisiert. Prüf deine Churn- und Abmelderaten, bevor du Wachstum einkaufst.
Brew liefert die Engagement-Seite dieser Methode. Den Umsatz liefert dein Shop- oder Abrechnungssystem.
Engagement-Reporting. Die Übersicht in den Analysen zeigt Versände, Zustellungen, Öffnungen, Klicks, Bounces, Beschwerden und Abmeldungen, jeweils mit ihrer Rate. Die Öffnungszahlen schließen maschinelle Öffnungen aus, die Klickzahlen Bot-Klicks. Agenten bekommen dieselben Zahlen über das MCP-Tool get_email_analytics, Code über /v1/analytics. Siehe die Dokumentation zum Lesen der Analysen.
Umsatz gehört in deine eigene Analytics. Laut der Dokumentation zu den wichtigsten Kennzahlen werden Conversions „in deiner eigenen Analytics-Plattform erfasst, nicht in Brew“. Versieh Links mit UTM-Parametern und zähl die Bestellungen in GA4 oder in deinem Shop.
Klicks mit Bestellungen verknüpfen. Der Event-Bericht (get_email_analytics oder /v1/analytics/events) liefert eine Zeile pro Event mit Zeitpunkt, Event-Typ, Empfänger, Versand und E-Mail. Verknüpfe die Klickzeilen über E-Mail-Adresse und Zeitstempel mit den Bestellungen, um dein eigenes Fenster anzuwenden.
Bestelldaten an Kontakten. Die Integrationen für Shopify und Stripe starten Automatisierungen aus Shop- und Abrechnungs-Events und synchronisieren Felder wie shopify_last_order_total, shopify_last_order_at und stripe_lifetime_value_cents an jeden Kontakt. Nutze sie zum Segmentieren und für Plausibilitätsprüfungen, nicht für die Attribution.
Holdout-Gruppen. Der Split-Knoten in Automatisierungen verteilt nach Filtern, nicht nach zufälligen Prozentsätzen. Erzeuge das Zufallsflag deshalb in deinen eigenen Daten, schreib es in ein benutzerdefiniertes Kontaktfeld (per CSV-Import oder POST /v1/contacts) und schließ die markierten Kontakte von den Zielgruppen für Versände aus.
Das ist der Durchschnitt dessen, was Marketer in der State-of-Email-Umfrage 2020 von Litmus angegeben haben, kein gemessenes Ergebnis. Im selben Bericht gab weniger als ein Viertel an, dass ihr Unternehmen den E-Mail-ROI gut misst. Deiner kann weit darüber oder darunter liegen.
Jedes Programm, dessen inkrementeller Bruttogewinn die vollen Kosten übersteigt (Gewinn-ROI über 0 %), trägt sich selbst. Veröffentlichte Durchschnittswerte beruhen auf undefinierten Umsatzregeln. Verfolge deshalb deinen eigenen ROI Monat für Monat mit festen Definitionen.
Die gewinnbasierte Variante ist (inkrementeller Bruttogewinn minus Kosten des E-Mail-Programms) geteilt durch die Kosten des E-Mail-Programms. Hast du nur zugeordneten Umsatz, berichte (zugeordneter Umsatz minus Kosten) geteilt durch die Kosten und nenne das Attributionsfenster dazu. Den inkrementellen Wert liefert eine Holdout-Gruppe.
Ein klickbasiertes Fenster, das zu deinem Kaufzyklus passt, typischerweise 1 bis 5 Tage für Impulskäufe im E-Commerce und 14 bis 30 Tage für überlegte Käufe oder Testphasen. Verzichte auf Fenster auf Basis von Öffnungen, denn Apple Mail Privacy Protection lädt Tracking-Pixel, ganz gleich, ob jemand die E-Mail liest.
Groß genug, um den Anstieg zu erkennen, der für dich zählt. Bei einer Kaufrate von 2 % brauchst du für einen Anstieg um 20 % bei 95 % Konfidenz und 80 % Teststärke etwa 10.900 Personen in einer Holdout-Gruppe von 10 %, bei insgesamt rund 109.000. Die Empfehlung von Braze, mindestens 1.000 Personen und höchstens 10 % der Zielgruppe, ist eine Untergrenze, keine Garantie.
