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Le ROI e-mail de 36 $ pour 1 $ : son origine, ses limites, et comment mesurer le vôtre avec les coûts complets, l’attribution au clic et un groupe témoin.
Le ROI de l’e-mail, c’est le bénéfice que produit votre programme d’e-mails rapporté à ce qu’il coûte. La plupart des présentations citent « 36 $ pour 1 $ dépensé », une moyenne d’enquête fondée sur le retour que les marketeurs déclaraient obtenir. Personne ne l’a mesurée, et elle ne dit rien de votre programme.
Ci-dessous : d’où viennent ces 36 $, et la méthode que nous utilisons à la place. Comptez tous les coûts, fixez les règles d’attribution à l’avance et utilisez un groupe témoin pour voir ce que l’e-mail a réellement provoqué.
Il remonte à deux enquêtes menées auprès de marketeurs : celle de Litmus aux États-Unis et celle de la Data & Marketing Association (DMA) au Royaume-Uni.
Litmus a publié le ratio « 38:1 » en 2018. Son article The ROI for Email Marketing: The Good News and the Bad News l’attribue à « une enquête Litmus menée auprès de 372 marketeurs dans le monde » et précise que seules 30 % des marques parvenaient à mesurer le ROI de l’e-mail « bien ou très bien ». Le communiqué de presse du 11 octobre 2018 indique que l’étude reposait « sur les données de près de 400 marketeurs dans le monde ».
En 2019, le ratio est monté à 42:1, d’après Why You Should Invest in Email Now More Than Ever. Puis le State of Email Report, Fall 2020, une enquête menée auprès de plus de 2 000 professionnels du marketing, indiquait :
« Le ROI des programmes d’e-mails, déclaré de façon anonyme, a baissé. Il est passé de 42:1 en 2019 à 36:1 en 2020. »
Voilà d’où viennent les 36 $. Quelques pages plus loin, le rapport ajoute que « moins d’un quart estimaient que leur entreprise mesurait bien ou très bien le ROI de ses actions d’emailing », et que « 45 % jugeaient cette mesure mauvaise, très mauvaise ou inexistante ».
Litmus s’appuie toujours sur ce chiffre. Sa page consacrée au ROI de l’e-mail, modifiée en juin 2025, s’ouvre sur « En moyenne, l’e-mail génère un ROI de 36 $ pour chaque dollar dépensé ». Son infographie sur le ROI de juillet 2025 précise que ses chiffres « sont tirés de l’enquête State of Email 2020 de Litmus ».
Le Marketer Email Tracker de la DMA affiche sa question à côté du graphique : « Quel est le retour approximatif que vous obtenez pour chaque livre dépensée en emailing ? » Le rapport 2019 et le rapport 2021 donnent les réponses ci-dessous.
| Source | Publication | Chiffre | Échantillon | Méthode |
|---|---|---|---|---|
| Litmus, 2018 | Août-octobre 2018 | 38:1 | 372 marketeurs (« près de 400 » dans le communiqué) | Enquête |
| Litmus, 2019 | Août 2019 | 42:1 | Non précisé | Enquête |
| Litmus, State of Email Fall 2020 | Septembre 2020 | 36:1 | Plus de 2 000 marketeurs | « Déclaré anonymement » |
| DMA Marketer Email Tracker 2019 | 2019 | 42,24 £ pour 1 £ | 197 marketeurs britanniques, janvier 2019 | Enquête en ligne, « retour approximatif » |
| DMA Marketer Email Tracker 2021 | 2021 | 38,33 £ pour 1 £ | 213 marketeurs britanniques, avril 2021 | Enquête en ligne, « retour approximatif » |
C’est un chiffre déclaratif. Chaque donnée est l’estimation d’un marketeur, au sein d’un groupe où moins d’un quart déclaraient bien mesurer le ROI. Faire la moyenne d’estimations ne produit pas une mesure.
Personne n’a défini le revenu. Un répondant peut compter toute commande passée dans les 30 jours suivant une ouverture, un autre uniquement les commandes passées après un clic, dans les 24 heures. Si vous obtenez autre chose que 36, impossible de savoir si votre programme est moins bon ou si vos règles sont plus strictes.
C’est une moyenne, pas un rendement marginal. Chad White, alors directeur de la recherche de Litmus, affirmait dans le communiqué de 2018 que « ces ROI stratosphériques sont en réalité le signe d’une mauvaise gestion », et que les entreprises devraient investir jusqu’à ce que le ROI descende « plutôt vers 20:1, voire plus bas ». Les décisions budgétaires dépendent du retour du prochain dollar, généralement plus faible.
L’éditeur vend des outils d’e-mail. Le CMO’s Guide to Email ROI s’appuie sur les mêmes données d’enquête pour affirmer que les marques qui utilisent Litmus Email Analytics « génèrent en moyenne un ROI de 45:1 ». C’est peut-être vrai. C’est aussi du marketing. Considérez cette série comme une étude d’éditeur.
Utilisez une même période pour les coûts et le revenu, en général un mois. Ces quatre postes comptent le plus. Notre article sur le ROI de l’emailing propose une checklist plus complète.
| Poste de coût | Comment le calculer | Erreur fréquente |
|---|---|---|
| Plateforme | Abonnement mensuel à l’ESP, plus les dépassements, les IP dédiées et les options payantes | Ne compter que l’offre de base |
| Équipes | Heures mensuelles consacrées à l’e-mail, multipliées par un coût horaire chargé (salaire plus frais généraux) | Oublier le temps de relecture, de contrôle qualité et de développement |
| Création et outils | Outils de design, licences d’images, outils de test et d’analyse, honoraires d’agence ou de freelances, au prorata s’ils sont partagés | Imputer à 100 % à l’e-mail des outils partagés |
| Acquisition d’abonnés | Lead magnets, incitations à l’inscription et croissance payante de la liste, répartis sur la durée de vie attendue d’un abonné | L’oublier parce qu’elle relève d’un autre budget |
Les remises réservées à l’e-mail comptent aussi, soit ici, soit en déduction du revenu, mais pas les deux.
Le revenu attribué, c’est ce que vos outils créditent à l’e-mail selon une règle que vous avez choisie. Il ne prouve rien sur la causalité, mais vous l’obtenez pour chaque envoi.
Une règle définit l’interaction qui reçoit le crédit (clic, ouverture ou délivrance) et le délai pendant lequel une commande compte encore. Les réglages par défaut varient. La documentation de Klaviyo sur l’attribution indique que les nouveaux comptes utilisent le modèle du dernier contact (last-touch), avec « 5 jours pour les clics dans les e-mails » et « 5 jours pour les ouvertures d’e-mails ». Google Analytics 4 applique par défaut une fenêtre de 90 jours pour la plupart des événements clés, avec l’attribution basée sur les données comme modèle. Votre ESP et GA4 ne seront donc pas d’accord, sans qu’aucun des deux soit en panne.
Nous utiliserions une attribution au dernier clic, avec une fenêtre adaptée au temps que mettent vos clients à acheter : 1 à 5 jours pour les achats d’impulsion en e-commerce, 14 à 30 jours pour les achats réfléchis et les essais SaaS. Indiquez la règle sur chaque rapport et n’y touchez pas en cours de trimestre.
Apple a annoncé Mail Privacy Protection le 7 juin 2021, en expliquant que la fonctionnalité « empêche les expéditeurs d’utiliser des pixels invisibles pour recueillir des informations sur l’utilisateur ». Selon la page d’Apple sur la confidentialité, l’option Protéger l’activité Mail « télécharge par défaut le contenu distant en arrière-plan, que vous interagissiez ou non avec l’e-mail ».
Les fenêtres fondées sur l’ouverture créditent donc l’e-mail de commandes passées par des personnes qui ne l’ont peut-être jamais vu. L’article de Klaviyo sur le suivi des conversions indique que « les conversions sont suivies si quelqu’un ouvre l’e-mail ou clique, ou si Mail Privacy Protection (MPP) d’Apple ouvre automatiquement l’e-mail », et propose un réglage pour exclure les ouvertures MPP. Cherchez l’équivalent dans votre outil, ou laissez complètement de côté les ouvertures. Notre article sur les métriques e-mail explique ce que les ouvertures vous disent encore.
Le guide de Google sur les URL de campagne liste utm_source, utm_medium et utm_campaign, avec « email » comme exemple de support (medium). Utilisez-les sur chaque lien, de façon cohérente :
https://example.com/spring?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=2026-03-spring-sale&utm_content=hero-buttonCes quatre métriques permettent de comparer envois, mois et segments sur un pied d’égalité.
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)Divisez par les e-mails délivrés, pas par les e-mails envoyés, pour que les rebonds ne tirent pas le RPR vers le bas. Le revenu par abonné et par mois est le plus utile, car vous pouvez le mettre en regard de ce que coûte l’acquisition d’un abonné.
Un groupe témoin (holdout, ou groupe de contrôle) est une portion aléatoire de votre liste à laquelle vous n’envoyez volontairement aucun e-mail. Au bout d’une période fixée, la différence d’achats par personne, multipliée par la taille du groupe qui a reçu les e-mails, correspond au revenu provoqué par l’e-mail. L’attribution montre qui a cliqué avant d’acheter. Le groupe témoin montre ce qui se serait passé de toute façon.
La taille dépend du taux d’achat de référence et de la plus petite hausse qui compte pour vous. Les recommandations de Braze sur les groupes de contrôle indiquent au moins 1 000 utilisateurs et au plus 10 % de l’audience, jusqu’à 15 % pour les audiences de moins de 10 000 personnes. C’est un minimum. Le tableau repose sur un test de comparaison de deux proportions à variances séparées (non poolées), avec un niveau de confiance de 95 % et une puissance de 80 % ; le calculateur d’Evan Miller retrouve les chiffres de la répartition égale, et notre guide des tests A/B applique la même logique aux envois.
| Taux d’achat de référence sur 30 jours | Hausse à détecter | Par groupe, répartition 50/50 | Liste totale, groupe témoin de 10 % | Liste totale, groupe témoin de 5 % |
|---|---|---|---|---|
| 2 % | 10 % (de 2,0 % à 2,2 %) | 80 700 | 431 500 | 813 600 |
| 2 % | 20 % (de 2,0 % à 2,4 %) | 21 100 | 108 900 | 204 400 |
| 2 % | 30 % (de 2,0 % à 2,6 %) | 9 800 | 48 900 | 91 300 |
| 5 % | 10 % (de 5,0 % à 5,5 %) | 31 200 | 167 300 | 315 400 |
| 5 % | 20 % (de 5,0 % à 6,0 %) | 8 200 | 42 200 | 79 200 |
Une liste de 20 000 personnes doit tester l’ensemble du programme, pas un objet d’e-mail. Quelques grosses commandes suffisent à faire varier le revenu par abonné : testez donc sur le taux d’achat et présentez le revenu avec sa fourchette.
Maintenez-le pendant au moins un cycle d’achat, et jamais moins de quatre semaines. Refaites le tirage au sort tous les trimestres ou tous les deux trimestres, pour que les mêmes personnes ne soient pas exclues indéfiniment. Limitez-le à 5 à 10 % de la liste, car le manque à gagner vaut à peu près sa taille multipliée par le revenu incrémental par abonné.
Tous les chiffres de cet exemple sont inventés : ce ne sont pas des benchmarks.
Une boutique de 120 000 abonnés en met 12 000 de côté (10 %) pendant 30 jours et envoie ses e-mails habituels aux autres : quatre campagnes, plus les automatisations. Le panier moyen est de 75 $, la marge brute de 45 %.
Un mois, deux mesures. L’attribution crédite l’e-mail de 64 000 $. Le groupe témoin indique qu’il en a provoqué environ 32 400 $.
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%L’attribution affiche 8:1. Le groupe témoin indique que l’e-mail a rapporté 1,82 $ de bénéfice brut par dollar dépensé. Planifiez avec le second chiffre.
La réserve : avec 12 000 personnes dans le groupe témoin, l’intervalle de confiance à 95 % sur l’écart de taux d’achat va d’environ 0,13 à 0,67 point de pourcentage, soit à peu près 10 800 $ à 54 000 $ de revenu incrémental. Cela couvre un ROI sur bénéfice d’environ -39 % à 204 %, en considérant le montant des commandes comme fixe, ce qu’il n’est pas. Un mois suffit à dire que l’e-mail ajoute très probablement du revenu, pas encore qu’il est rentable. Quelques mois de plus resserrent la fourchette.
Les chiffres mensuels sous-estiment l’apport de l’e-mail quand son effet se construit au fil des réachats, du churn ou des renouvellements. Un groupe témoin maintenu dans la durée le capte sur 6 ou 12 mois :
LTV uplift per subscriber = (12-month revenue per emailed subscriber
- 12-month revenue per holdout subscriber) x gross marginLe revenu incrémental par abonné permet aussi de chiffrer la croissance de la liste. Dans l’exemple, un abonné vaut 0,30 $ × 45 % = 0,135 $ de bénéfice brut par mois. À 2,00 $ l’acquisition, il faut environ 15 mois pour la rentabiliser. Vérifiez vos taux de churn et de désabonnement avant d’acheter de la croissance.
Brew fournit le volet engagement de cette méthode. Votre boutique ou votre système de facturation fournit le revenu.
Statistiques d’engagement. La vue d’ensemble des statistiques couvre les métriques Envoyés, Délivrés, Ouverts, Cliqués, Rebonds, Plaintes et Désabonnés, avec un taux pour chacune. Le décompte des ouvertures exclut les ouvertures automatiques, et celui des clics exclut les clics de robots. Les agents obtiennent les mêmes chiffres avec l’outil MCP get_email_analytics, et votre code avec /v1/analytics. Consultez la documentation sur la lecture des statistiques.
Le revenu se trouve dans vos propres outils d’analyse. Selon la documentation sur les métriques clés, les conversions « sont suivies dans votre propre plateforme d’analyse, pas dans Brew ». Balisez les liens avec des UTM et comptez les commandes dans GA4 ou dans votre boutique.
Relier les clics aux commandes. Le rapport d’événements (get_email_analytics ou /v1/analytics/events) renvoie une ligne par événement, avec l’heure, le type d’événement, le destinataire, l’envoi et l’e-mail. Rapprochez les lignes de clic des commandes par adresse e-mail et horodatage pour appliquer votre propre fenêtre.
Données de commande sur les contacts. Les intégrations Shopify et Stripe déclenchent des automatisations à partir des événements de la boutique et de la facturation, et synchronisent sur chaque contact des champs comme shopify_last_order_total, shopify_last_order_at et stripe_lifetime_value_cents. Utilisez-les pour segmenter et pour vérifier la cohérence des chiffres, pas pour l’attribution.
Groupes témoins. Le nœud « Embranchement » des automatisations oriente les contacts selon un filtre, pas selon un pourcentage aléatoire : générez donc l’indicateur aléatoire dans vos propres données, enregistrez-le dans un champ de contact personnalisé (import CSV ou POST /v1/contacts) et excluez les contacts concernés des audiences d’envoi.
C’est la moyenne de ce que les marketeurs ont déclaré dans l’enquête State of Email 2020 de Litmus, pas un résultat mesuré. Dans le même rapport, moins d’un quart estimaient que leur entreprise mesurait bien le ROI de l’e-mail. Le vôtre pourrait être bien plus élevé, ou bien plus bas.
Tout programme dont le bénéfice brut incrémental dépasse le coût complet (ROI sur bénéfice supérieur à 0 %) est rentable. Les moyennes publiées reposent sur des règles de revenu non définies : suivez donc le vôtre mois après mois, avec des définitions fixes.
Dans sa version fondée sur le bénéfice : (bénéfice brut incrémental moins coût du programme d’e-mails) divisé par le coût du programme d’e-mails. Si vous n’avez que le revenu attribué, présentez (revenu attribué moins coût) divisé par le coût, en précisant la fenêtre d’attribution. Un groupe témoin fournit le chiffre incrémental.
Une fenêtre fondée sur le clic et adaptée à votre cycle d’achat : en général 1 à 5 jours pour les achats d’impulsion en e-commerce, et 14 à 30 jours pour les achats réfléchis ou les essais. Évitez les fenêtres fondées sur l’ouverture, car Mail Privacy Protection d’Apple charge les pixels de suivi, que quelqu’un lise l’e-mail ou non.
Assez grande pour détecter la hausse qui compte pour vous. Avec un taux d’achat de 2 %, repérer une hausse de 20 % avec un niveau de confiance de 95 % et une puissance de 80 % exige environ 10 900 personnes dans un groupe témoin de 10 %, sur un total d’environ 109 000. La recommandation de Braze (au moins 1 000 personnes et au plus 10 % de l’audience) est un minimum, pas une garantie.
