# Estadísticas de email marketing: ¿en qué benchmarks confiar?

URL canónica: https://brew.new/es/blog/email-marketing-statistics
Autoría: Brew Team
Publicado: 2026-08-13
Actualizado: 2026-09-28

Un benchmark de email sin fecha, sin población y sin denominador no sirve de mucho como referencia. Una cifra llamativa puede describir otro sector, un grupo seleccionado de clientes o una métrica que suena igual que la tuya, pero que se calcula de otra forma.

Usa las cifras fechadas que encontrarás a continuación como contexto y luego compáralas con tu propia audiencia y tus propias definiciones de medición. Son muestras de proveedores, no objetivos universales ni rentabilidades prometidas.

## Una pequeña selección de benchmarks con fuente

| Informe | Métrica | Valor publicado | Población y periodo |
| --- | --- | --- | --- |
| [Benchmarks de MailerLite](https://www.mailerlite.com/blog/compare-your-email-performance-metrics-industry-benchmarks) | Tasa de clics, todos los sectores | 2,09 % | Más de 3,6 millones de campañas de 181.000 cuentas aprobadas, de diciembre de 2024 a noviembre de 2025 |
| MailerLite, mismo informe | Tasa de clics en e-commerce | 1,07 % | Subconjunto de e-commerce de esa muestra |
| MailerLite, mismo informe | Tasa de clics en software y aplicaciones web | 1,15 % | Subconjunto de software y aplicaciones web |
| MailerLite, mismo informe | Tasa de bajas | 0,22 % | Muestra de todos los sectores |
| [Benchmarks de Klaviyo 2026](https://www.klaviyo.com/products/email-marketing/benchmarks) | Tasa de clics de campañas | 1,69 % | Informe de 2026 basado en más de 183.000 clientes de Klaviyo |
| Klaviyo, mismo informe | Tasa de clics de flujos | 5,58 % | Flujos automatizados del mismo informe |

Según la metodología de MailerLite, los benchmarks son medianas, aunque algunos títulos los llaman promedios. Su tasa de clics es el porcentaje de destinatarios que hicieron clic en un enlace. Lee la metodología antes de compararla con el cálculo de tu plataforma.

Los flujos y las campañas de Klaviyo llegan a personas en situaciones distintas. La diferencia observada entre ambos no demuestra que convertir una campaña en un flujo vaya a producir la misma mejora. Que el informe lleve el año 2026 en el título no significa que las cifras cubran todo el año 2026.

Fuentes revisadas el 28 de septiembre de 2026. Son observaciones publicadas por sus autores, no resultados de pruebas de Brew.

## Hazle cinco preguntas a cada estadística

1. ¿Quién recopiló los datos y puedes leer el estudio original?
2. ¿Cuándo se enviaron los mensajes?
3. ¿Qué sectores, países, tamaños de lista y tipos de mensaje incluye?
4. ¿El valor publicado es una media, una mediana, un percentil o un caso de éxito escogido?
5. ¿Cuál es el denominador y cómo se tratan los bots, las aperturas por protección de la privacidad, los reembolsos y las acciones duplicadas?

Si un informe no responde a esas preguntas, úsalo como contexto y no como objetivo de rendimiento. La muestra de clientes de un proveedor puede ser útil, pero no es automáticamente representativa de todos los remitentes.

## Una misma etiqueta puede esconder cálculos distintos

| Métrica | Una definición útil para dejar por escrito | Fuente habitual de confusión |
| --- | --- | --- |
| Tasa de entrega | Mensajes aceptados divididos entre envíos intentados | Que un mensaje se acepte no demuestra que llegue a la bandeja de entrada |
| Tasa de clics | Personas únicas con clics relevantes divididas entre mensajes entregados | Los escáneres de seguridad pueden seguir los enlaces |
| Tasa de conversión | Conversiones definidas divididas entre una audiencia elegible especificada | La ventana de atribución y el denominador varían |
| Ingresos por destinatario | Ingresos atribuidos divididos entre destinatarios | Los ingresos no son margen ni beneficio incremental |
| Tasa de bajas | Bajas divididas entre una población de envío especificada | Las plataformas pueden usar denominadores distintos |

Las tasas de apertura requieren especial cuidado, porque la carga de imágenes no demuestra de forma fiable que una persona haya leído el email. Lee [qué métricas importan](/es/blog/email-metrics-that-matter) antes de usar las aperturas para clasificar campañas o depurar una lista.

## Los requisitos de los proveedores de correo no son benchmarks de rendimiento

Las [directrices para remitentes](https://support.google.com/mail/answer/81126) de Google piden mantener la tasa de spam notificada por los usuarios por debajo del 0,1 % y evitar llegar al 0,3 %. Son requisitos y límites operativos del proveedor, no una prueba del rendimiento típico de una campaña saludable. Consulta la documentación actual del proveedor y la métrica que define.

Una campaña puede mantenerse por debajo del límite de un proveedor y aun así resultar irrelevante para su audiencia. Intenta entender las quejas, no solo quedarte justo por debajo de un umbral.

## Construye una línea base que puedas explicar

Agrupa los mensajes comparables: newsletters con newsletters, recibos con recibos y recordatorios de onboarding con recordatorios de onboarding. Anota la audiencia, el dominio de envío, el origen de la lista y la ventana de medición.

Usa varios envíos para entender la variación normal. Investiga los cambios bruscos antes de atribuirlos al texto. Un enlace roto, una nueva fuente de audiencia o un cambio en el seguimiento pueden mover una métrica más que el titular.

En una campaña hipotética con 2000 mensajes entregados y 40 personas únicas que hicieron clic (sin contar bots), la tasa de clics es del 2 %. Ese cálculo es un ejemplo, no un benchmark del sector. La siguiente pregunta es si esos clics llevaron a la acción que prometía la campaña.

Usa la [guía de ROI](/es/blog/email-marketing-roi) para los costos y la atribución, y la [guía de pruebas](/es/blog/email-ab-testing) cuando necesites demostrar que un cambio produjo una mejora. Revisión de fuentes: 28 de septiembre de 2026.