De dónde sale el ROI del email de 36 dólares por dólar, por qué no sirve para planificar y cómo medir el tuyo: costos completos, atribución por clics y holdout.
El ROI del email es el beneficio que produce tu programa de email en comparación con lo que cuesta mantenerlo. La mayoría de las presentaciones citan “36 dólares por cada dólar invertido”, un promedio de encuesta de lo que los profesionales del marketing dijeron que era su retorno. Nadie lo midió, y no dice nada de tu programa.
A continuación verás de dónde salen esos 36 dólares y el método que usamos en su lugar: contar todos los costos, fijar de antemano las reglas de atribución y usar un grupo de control para ver qué causó el email.
Procede de dos encuestas a profesionales del marketing: la de Litmus en EE. UU. y la de la Data & Marketing Association (DMA) en el Reino Unido.
Litmus publicó “38:1” en 2018. Su artículo The ROI for Email Marketing: The Good News and the Bad News atribuye la cifra a “una encuesta de Litmus a 372 profesionales del marketing de todo el mundo” y dice que solo el 30 % de las marcas podía medir el ROI del email “bien o muy bien”. La nota de prensa del 11 de octubre de 2018 dice que el estudio se basaba “en datos de casi 400 profesionales del marketing de todo el mundo”.
En 2019 subió a 42:1, según Why You Should Invest in Email Now More Than Ever. Después, el State of Email Report, Fall 2020, una encuesta a más de 2000 profesionales del marketing, decía:
“el ROI de los programas de email, comunicado de forma anónima, bajó. Pasó de 42:1 en 2019 a 36:1 en 2020”.
De ahí salen los 36 dólares. Unas páginas más adelante, el informe añade que “menos de una cuarta parte creía que su empresa medía bien o muy bien el ROI de sus acciones de email marketing” y que “el 45 % afirmó que la medición era deficiente, muy deficiente o inexistente”.
Litmus sigue apoyándose en esa cifra. Su página sobre el ROI del email, modificada en junio de 2025, empieza así: “De media, el email genera un ROI de 36 dólares por cada dólar invertido”. Su infografía sobre el ROI de julio de 2025 dice que sus cifras “proceden de la encuesta State of Email de Litmus de 2020”.
El Marketer Email Tracker de la DMA imprime la pregunta junto al gráfico: “¿Cuál es el retorno aproximado que obtienes por cada libra invertida en email marketing?”. El informe de 2019 y el informe de 2021 dan las respuestas que siguen.
| Fuente | Publicación | Cifra | Muestra | Método |
|---|---|---|---|---|
| Litmus, 2018 | De ago. a oct. de 2018 | 38:1 | 372 profesionales del marketing (“casi 400” en la nota de prensa) | Encuesta |
| Litmus, 2019 | Ago. de 2019 | 42:1 | No se indica | Encuesta |
| Litmus, State of Email Fall 2020 | Sept. de 2020 | 36:1 | Más de 2000 profesionales del marketing | “Comunicado de forma anónima” |
| DMA Marketer Email Tracker 2019 | 2019 | 42,24 libras por cada libra | 197 profesionales del marketing del Reino Unido, ene. de 2019 | Encuesta online, “retorno aproximado” |
| DMA Marketer Email Tracker 2021 | 2021 | 38,33 libras por cada libra | 213 profesionales del marketing del Reino Unido, abr. de 2021 | Encuesta online, “retorno aproximado” |
Es autodeclarado. Cada dato es la estimación de un profesional del marketing, dentro de un grupo en el que menos de una cuarta parte dijo medir bien el ROI. Promediar estimaciones no produce una medición.
Nadie definió los ingresos. Una persona encuestada puede contar cualquier pedido en los 30 días posteriores a una apertura, y otra, solo los pedidos con clic en las 24 horas siguientes. Si te sale una cifra distinta de 36, no puedes saber si tu programa es peor o si tus reglas son más estrictas.
Es un promedio, no un retorno marginal. Chad White, entonces director de investigación de Litmus, dijo en la nota de prensa de 2018 que “estos ROI por las nubes son en realidad una señal de mala gestión” y que las empresas deberían invertir hasta que el ROI bajara “a algo más cercano a 20:1, si no menos”. Los presupuestos dependen del retorno del siguiente dólar, que suele ser menor.
Quien lo publica vende herramientas de email. La CMO's Guide to Email ROI usa los mismos datos de la encuesta para afirmar que las marcas que usan Litmus Email Analytics “generan de media un ROI de 45:1”. Puede que sea cierto. También es marketing. Trata la serie como un estudio de un proveedor.
Usa un mismo periodo para los costos y los ingresos, normalmente un mes. Estas cuatro partidas son las que más pesan. Nuestro artículo sobre el ROI del email marketing tiene una checklist más larga.
| Partida de costo | Cómo calcularla | Error habitual |
|---|---|---|
| Plataforma | Cuota mensual del ESP más excedentes, IP dedicadas y complementos de pago | Contar solo el plan básico |
| Personas | Horas mensuales dedicadas al email multiplicadas por un costo por hora completo (salario más gastos generales) | Dejar fuera el tiempo de revisión, de QA y de ingeniería |
| Creatividad y herramientas | Herramientas de diseño, licencias de imágenes, herramientas de pruebas y de analíticas, honorarios de agencias o freelances, prorrateados si se comparten | Imputar al email el 100 % de las herramientas compartidas |
| Captación de la lista | Lead magnets, incentivos de suscripción y crecimiento de pago de la lista, repartidos a lo largo de la vida prevista de un suscriptor | Dejarla fuera porque figura en otro presupuesto |
Los descuentos exclusivos del email también cuentan, aquí o restados de los ingresos, pero no de las dos formas a la vez.
Los ingresos atribuidos son los que tus herramientas asignan al email según una regla que tú elegiste. No demuestran nada sobre la causa, pero los tienes para cada envío.
Una regla fija qué interacción recibe el mérito (clic, apertura o entrega) y durante cuánto tiempo después sigue contando un pedido. Los valores predeterminados varían. La documentación de atribución de Klaviyo indica que las cuentas nuevas usan el último contacto con “5 días para los clics en emails” y “5 días para las aperturas de emails”. Google Analytics 4 usa por defecto una ventana retrospectiva de 90 días para la mayoría de los eventos clave y la atribución basada en datos como modelo. Así que tu ESP y GA4 no coincidirán, y ninguno de los dos está roto.
Nosotros usaríamos el último contacto basado en clics, con una ventana que se ajuste a lo que tardan tus clientes en comprar: de 1 a 5 días para las compras impulsivas en e-commerce y de 14 a 30 para las compras más meditadas y las pruebas de SaaS. Escribe la regla en cada informe y no la toques a mitad de trimestre.
Apple anunció Mail Privacy Protection el 7 de junio de 2021 y dijo que “impide que los remitentes usen píxeles invisibles para recopilar información sobre el usuario”. Según la página de privacidad de Apple, la opción Protect Mail Activity (proteger la actividad en Mail) “descarga por defecto el contenido remoto en segundo plano, interactúes o no con el email”.
Por eso, las ventanas basadas en aperturas asignan al email pedidos de personas que quizá nunca lo vieron. El artículo de Klaviyo sobre el seguimiento de conversiones dice que “las conversiones se registran si alguien abre el email o hace clic, o si Apple Mail Privacy Protection (MPP) lo abre automáticamente”, y ofrece un ajuste para excluir las aperturas de MPP. Busca el equivalente en tu herramienta o deja de usar las aperturas. Nuestro artículo sobre métricas de email explica qué te siguen diciendo las aperturas.
La guía de Google sobre URLs de campañas recoge utm_source, utm_medium y utm_campaign, con “email” como ejemplo de medio. Úsalos en todos los enlaces, siempre de la misma forma:
https://example.com/spring?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=2026-03-spring-sale&utm_content=hero-buttonEstas cuatro métricas (ingresos por destinatario, por cada 1000 emails entregados, por envío y por suscriptor al mes) permiten comparar envíos, meses y segmentos en igualdad de condiciones.
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)Divide entre los emails entregados, no entre los enviados, para que los rebotes no arrastren el RPR a la baja. Los ingresos por suscriptor al mes son la métrica más útil, porque puedes compararlos con lo que cuesta captar a un suscriptor.
Un grupo de control (holdout) es una porción aleatoria de tu lista a la que, a propósito, no envías emails. Tras un periodo fijo, la diferencia de compras por persona, multiplicada por el tamaño del grupo que recibió los emails, equivale a los ingresos que causó el email. La atribución muestra quién hizo clic antes de comprar. Un grupo de control muestra lo que habría pasado de todos modos.
El tamaño depende de la tasa de compra de partida y de la mejora más pequeña que te interese detectar. Las recomendaciones de Braze sobre grupos de control indican un mínimo de 1000 usuarios y un máximo del 10 % de la audiencia, hasta el 15 % en audiencias de menos de 10.000. Eso es un mínimo. La tabla usa una prueba de dos proporciones con varianza no agrupada, un 95 % de confianza y un 80 % de potencia; la calculadora de Evan Miller reproduce las cifras con reparto a partes iguales, y nuestra guía de pruebas A/B aplica la misma lógica a los envíos.
| Tasa de compra de partida a 30 días | Mejora que se quiere detectar | Por grupo, reparto 50/50 | Lista total, grupo de control del 10 % | Lista total, grupo de control del 5 % |
|---|---|---|---|---|
| 2 % | 10 % (del 2,0 % al 2,2 %) | 80.700 | 431.500 | 813.600 |
| 2 % | 20 % (del 2,0 % al 2,4 %) | 21.100 | 108.900 | 204.400 |
| 2 % | 30 % (del 2,0 % al 2,6 %) | 9800 | 48.900 | 91.300 |
| 5 % | 10 % (del 5,0 % al 5,5 %) | 31.200 | 167.300 | 315.400 |
| 5 % | 20 % (del 5,0 % al 6,0 %) | 8200 | 42.200 | 79.200 |
Con una lista de 20.000 personas, conviene probar el programa completo, no un asunto. Unos pocos pedidos grandes mueven mucho los ingresos por suscriptor, así que basa la prueba en la tasa de compra e informa de los ingresos con su rango.
Mantenlo durante al menos un ciclo de compra, y nunca menos de cuatro semanas. Vuelve a sortear el grupo cada uno o dos trimestres para que no queden excluidas siempre las mismas personas. Limítalo a entre el 5 y el 10 %: lo que dejas de ingresar es, aproximadamente, su tamaño multiplicado por los ingresos incrementales por suscriptor.
Todas las cifras de este ejemplo son inventadas; no son un benchmark.
Una tienda con 120.000 suscriptores deja fuera a 12.000 (el 10 %) durante 30 días y envía emails al resto como siempre: cuatro campañas más las automatizaciones. El valor medio del pedido es de 75 dólares, y el margen bruto, del 45 %.
Un mes, dos mediciones. La atribución asigna al email 64.000 dólares. El grupo de control indica que causó unos 32.400 dólares.
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%La atribución dice 8:1. El grupo de control dice que el email devolvió 1,82 dólares de beneficio bruto por cada dólar invertido. Planifica con la segunda cifra.
La salvedad: con 12.000 personas en el grupo de control, el intervalo de confianza del 95 % para la diferencia en la tasa de compra va aproximadamente de 0,13 a 0,67 puntos porcentuales, es decir, de unos 10.800 a 54.000 dólares de ingresos incrementales. Eso abarca un ROI sobre beneficio de entre el -39 % y el 204 %, y además trata el valor del pedido como fijo, cuando no lo es. Un mes indica que el email muy probablemente aporta ingresos, pero todavía no que se pague solo. Unos cuantos meses más acotan el rango.
Las cifras mensuales se quedan cortas con el email cuando su efecto se acumula a través de compras repetidas, cancelaciones o renovaciones. Un grupo de control que se mantiene en el tiempo lo capta a lo largo de 6 o 12 meses:
LTV uplift per subscriber = (12-month revenue per emailed subscriber
- 12-month revenue per holdout subscriber) x gross marginLos ingresos incrementales por suscriptor también sirven para ponerle precio al crecimiento de la lista. En el ejemplo, un suscriptor vale 0,30 dólares × 45 % = 0,135 dólares de beneficio bruto al mes. Si captar uno cuesta 2,00 dólares, la inversión se recupera en unos 15 meses. Revisa tus tasas de cancelación y de bajas antes de pagar por crecer.
Brew aporta la parte de interacción de este método. Tu tienda o tu sistema de facturación aportan los ingresos.
Informes de interacción. El resumen de analíticas muestra enviados, entregados, aperturas, clics, rebotes, quejas y bajas, con la tasa de cada uno. Los recuentos de aperturas excluyen las aperturas automáticas, y los de clics excluyen los clics de bots. Los agentes obtienen las mismas cifras con la herramienta MCP get_email_analytics, y el código, con /v1/analytics. Consulta cómo leer las analíticas en la documentación.
Los ingresos están en tus propias analíticas. Según la documentación de métricas clave, las conversiones “se registran en tu propia plataforma de analíticas, no en Brew”. Etiqueta los enlaces con parámetros UTM y cuenta los pedidos en GA4 o en tu tienda.
Cruzar clics con pedidos. El informe de eventos (get_email_analytics o /v1/analytics/events) devuelve una fila por evento con la hora, el tipo de evento, el destinatario, el envío y el email. Cruza las filas de clics con los pedidos por dirección de email y marca de tiempo para aplicar tu propia ventana.
Datos de pedidos en los contactos. Las integraciones con Shopify y Stripe activan automatizaciones a partir de eventos de la tienda y de facturación, y sincronizan en cada contacto campos como shopify_last_order_total, shopify_last_order_at y stripe_lifetime_value_cents. Úsalos para segmentar y para comprobaciones de coherencia, no para atribuir.
Grupos de control. El nodo División de las automatizaciones reparte según filtros, no por un porcentaje aleatorio, así que genera el indicador aleatorio en tus propios datos, escríbelo en un campo personalizado del contacto (con una importación CSV o con POST /v1/contacts) y exclúyelo de las audiencias de envío.
Es el promedio de lo que comunicaron los profesionales del marketing en la encuesta State of Email de Litmus de 2020, no un resultado medido. En ese mismo informe, menos de una cuarta parte dijo que su empresa medía bien el ROI del email. El tuyo puede ser mucho más alto o más bajo.
Cualquier programa cuyo beneficio bruto incremental supere su costo total (un ROI sobre beneficio por encima del 0 %) se paga solo. Los promedios publicados usan reglas de ingresos sin definir, así que sigue el tuyo mes a mes con definiciones fijas.
La versión basada en el beneficio es (beneficio bruto incremental menos costo del programa de email) dividido entre el costo del programa de email. Si solo tienes ingresos atribuidos, informa de (ingresos atribuidos menos costo) dividido entre el costo, indicando su ventana de atribución. La cifra incremental la aporta un grupo de control.
Una ventana basada en clics que se ajuste a tu ciclo de compra: normalmente de 1 a 5 días para las compras impulsivas en e-commerce y de 14 a 30 días para las compras más meditadas o las pruebas gratuitas. Evita las ventanas basadas en aperturas, porque Mail Privacy Protection de Apple carga los píxeles de seguimiento tanto si alguien lee el email como si no.
Lo bastante grande para detectar la mejora que te interesa. Con una tasa de compra del 2 %, encontrar una mejora del 20 % con un 95 % de confianza y un 80 % de potencia requiere unas 10.900 personas en un grupo de control del 10 %, de un total aproximado de 109.000. La recomendación de Braze, de al menos 1000 personas y como máximo el 10 % de la audiencia, es un mínimo, no una garantía.
