# Come misurare il ROI delle email senza il dato dei 36 dollari

URL canonico: https://brew.new/it/blog/measure-email-roi-without-the-36-stat
Autore: Thomas Park
Pubblicato: 2026-10-03
Aggiornato: 2026-10-03

Il ROI delle email è il profitto prodotto dal tuo programma email rispetto a quanto costa gestirlo. La maggior parte delle presentazioni cita “36 dollari per ogni dollaro speso”, la media di un sondaggio su quanto i marketer dichiaravano di ricavare. Nessuno l’ha misurato, e non dice nulla del tuo programma.

Di seguito trovi da dove vengono i 36 dollari e il metodo che usiamo al loro posto: conta ogni costo, fissa in anticipo le regole di attribuzione e usa un gruppo di controllo (holdout) per vedere cosa ha causato davvero l’email.

## Punti chiave

- I 36 dollari sono una media “riportata in forma anonima” dal sondaggio Litmus del 2020 su oltre 2.000 marketer, di cui meno di un quarto ha dichiarato che la propria azienda misurava bene il ROI delle email.
- I dati della DMA britannica (42,24 sterline nel 2019, 38,33 sterline nel 2021) rispondono a una domanda di sondaggio sul “ritorno approssimativo”. Anche questa è una stima.
- Conta quattro costi: canoni della piattaforma, tempo delle persone a un costo orario pieno, creatività e strumenti, e acquisizione degli iscritti ammortizzata.
- Attribuisci in base ai clic, non alle aperture. La funzione Mail Privacy Protection di Apple scarica i pixel di tracciamento, che qualcuno legga l’email o no.
- Escludi dagli invii dal 5 al 10% della lista per almeno un ciclo d’acquisto. Con un tasso di acquisto del 2%, per rilevare un incremento del 20% con un holdout del 10% servono circa 109.000 iscritti.
- Riporta il ROI sui ricavi attribuiti accanto al ROI sul profitto incrementale. La differenza sono ricavi che sarebbero arrivati comunque.

## Da dove viene il dato dei 36 dollari

Risale a due sondaggi tra i marketer: quello di Litmus negli Stati Uniti e quello della Data & Marketing Association (DMA) nel Regno Unito.

### Litmus: una risposta anonima a un sondaggio

Litmus ha pubblicato il dato “38:1” nel 2018. Il suo articolo [The ROI for Email Marketing: The Good News and the Bad News](https://www.litmus.com/blog/the-roi-for-email-marketing-the-good-news-and-the-bad-news) lo attribuisce a “un sondaggio Litmus su 372 marketer in tutto il mondo” e afferma che solo il 30% dei brand riusciva a misurare il ROI delle email “bene o molto bene”. Il [comunicato stampa](https://www.litmus.com/press/litmus-research-finds-email-marketing-roi-is-38-to-1) dell’11 ottobre 2018 dice che la ricerca era “basata sui dati di quasi 400 marketer in tutto il mondo”.

Nel 2019 il dato è salito a 42:1, secondo [Why You Should Invest in Email Now More Than Ever](https://www.litmus.com/blog/why-you-should-invest-in-email-now-more-than-ever). Poi lo [State of Email Report, Fall 2020](https://www.litmus.com/wp-content/uploads/2020/09/State-of-Email-Report_Fall-2020.pdf), un sondaggio su oltre 2.000 professionisti del marketing, ha scritto:

> “il ROI dei programmi email, riportato in forma anonima, è sceso. È passato da 42:1 nel 2019 a 36:1 nel 2020”.

Ecco da dove vengono i 36 dollari. Qualche pagina dopo, il report aggiunge che “meno di un quarto riteneva che la propria azienda misurasse bene o molto bene il ROI delle attività di email marketing” e che “il 45% ha indicato che la misurazione era scarsa, molto scarsa o inesistente”.

Litmus ci fa ancora affidamento. La sua [pagina sul ROI delle email](https://www.litmus.com/resources/email-marketing-roi), modificata a giugno 2025, si apre con “In media, l’email genera un ROI di 36 dollari per ogni dollaro speso”. La sua [infografica sul ROI](https://www.litmus.com/blog/infographic-the-roi-of-email-marketing) di luglio 2025 dice che i dati “derivano dal sondaggio State of Email 2020 di Litmus”.

### DMA: la domanda sul “ritorno approssimativo”

Il Marketer Email Tracker della DMA riporta la domanda accanto al grafico: “Qual è il ritorno approssimativo che ottieni per ogni sterlina spesa in email marketing?” Il [report 2019](https://media.dma.org.uk/reports/pdfs/Marketer_email_tracker_2019_V2-id-56.pdf) e il [report 2021](https://www.validity.com/wp-content/uploads/2021/05/DMA-Marketer-Email-Tracker-2021.pdf) danno le risposte riportate qui sotto.

| Fonte | Pubblicazione | Dato | Campione | Metodo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Litmus, 2018 | ago–ott 2018 | 38:1 | 372 marketer (“quasi 400” nel comunicato) | Sondaggio |
| Litmus, 2019 | ago 2019 | 42:1 | Non indicato | Sondaggio |
| Litmus, State of Email Fall 2020 | set 2020 | 36:1 | Oltre 2.000 marketer | “Riportato in forma anonima” |
| DMA Marketer Email Tracker 2019 | 2019 | 42,24 sterline per ogni sterlina | 197 marketer britannici, gen 2019 | Sondaggio online, “ritorno approssimativo” |
| DMA Marketer Email Tracker 2021 | 2021 | 38,33 sterline per ogni sterlina | 213 marketer britannici, apr 2021 | Sondaggio online, “ritorno approssimativo” |

## Perché è il numero sbagliato su cui pianificare

**È autodichiarato.** Ogni dato è la stima di un marketer, in un gruppo in cui meno di un quarto ha dichiarato di misurare bene il ROI. Fare la media delle stime non produce una misurazione.

**Nessuno ha definito i ricavi.** Un intervistato può contare qualsiasi ordine arrivato entro 30 giorni da un’apertura, un altro solo gli ordini arrivati entro 24 ore da un clic. Se ottieni un valore diverso da 36, non puoi sapere se il tuo programma funziona peggio o se le tue regole sono più severe.

**È una media, non un ritorno marginale.** Chad White, allora direttore della ricerca di Litmus, nel comunicato del 2018 disse che “questi ROI altissimi sono in realtà un segno di cattiva gestione” e che le aziende dovrebbero investire finché il ROI non scende “più vicino a 20:1, se non più in basso”. I budget dipendono dal ritorno del prossimo dollaro, che di solito è più basso.

**Chi lo pubblica vende strumenti per le email.** La [CMO’s Guide to Email ROI](https://www.litmus.com/wp-content/uploads/2021/07/CMOs-Guide-to-Email-ROI.pdf) usa gli stessi dati del sondaggio per affermare che i brand che usano Litmus Email Analytics “generano in media un ROI di 45:1”. Forse è vero. Ma è anche marketing. Considera questa serie una ricerca di un fornitore.

## Passaggio 1: conta ogni costo

Usa un unico periodo per costi e ricavi, di solito un mese. Queste quattro voci sono le più importanti. Il nostro [articolo sul ROI dell’email marketing](/it/blog/email-marketing-roi) contiene una checklist più lunga.

| Voce di costo | Come calcolarla | Errore comune |
| --- | --- | --- |
| Piattaforma | Canone mensile dell’ESP più eccedenze, IP dedicati e componenti aggiuntivi a pagamento | Contare solo il piano base |
| Persone | Ore mensili dedicate alle email moltiplicate per un costo orario pieno (stipendio più costi generali) | Escludere il tempo per revisione, controllo qualità e sviluppo |
| Creatività e strumenti | Strumenti di design, licenze delle immagini, strumenti di test e di analytics, compensi di agenzie o freelance, ripartiti in proporzione se condivisi | Attribuire al 100% all’email gli strumenti condivisi |
| Acquisizione della lista | Lead magnet, incentivi all’iscrizione e crescita della lista a pagamento, distribuiti sulla durata prevista dell’iscrizione | Escluderla perché rientra in un altro budget |

Contano anche gli sconti riservati alle email: inseriscili qui oppure sottraili dai ricavi, ma non in entrambi i punti.

## Passaggio 2: attribuisci i ricavi con regole scritte in anticipo

I ricavi attribuiti sono quelli che i tuoi strumenti assegnano all’email in base a una regola che hai scelto tu. Non dimostrano nulla sulle cause, ma li ottieni per ogni invio.

### Scegli la finestra e l’interazione da considerare

Una regola stabilisce quale interazione riceve il merito (clic, apertura o consegna) e per quanto tempo dopo un ordine conta ancora. Le impostazioni predefinite variano. La [documentazione di Klaviyo sull’attribuzione](https://help.klaviyo.com/hc/en-us/articles/1260804504250) dice che i nuovi account usano il modello last-touch con “5 giorni per i clic sulle email” e “5 giorni per le aperture delle email”. [Google Analytics 4](https://support.google.com/analytics/answer/10597962) usa di default una finestra di lookback di 90 giorni per la maggior parte degli eventi chiave e, come modello, l’[attribuzione basata sui dati](https://support.google.com/analytics/answer/12958241). Quindi il tuo ESP e GA4 non coincideranno, e nessuno dei due ha un problema.

Noi useremmo il last-touch basato sui clic, con una finestra che corrisponda al tempo che i clienti impiegano per acquistare: da 1 a 5 giorni per l’e-commerce d’impulso, da 14 a 30 per gli acquisti ponderati e le prove SaaS. Scrivi la regola su ogni report e non cambiarla a metà trimestre.

### Perché l’attribuzione basata sulle aperture non funziona più

Apple ha annunciato [Mail Privacy Protection](https://www.apple.com/newsroom/2021/06/apple-advances-its-privacy-leadership-with-ios-15-ipados-15-macos-monterey-and-watchos-8/) il 7 giugno 2021, spiegando che “impedisce ai mittenti di usare pixel invisibili per raccogliere informazioni sull’utente”. Secondo la [pagina sulla privacy](https://www.apple.com/legal/privacy/data/en/mail-privacy-protection/) di Apple, l’opzione Protect Mail Activity “scarica i contenuti remoti in background per impostazione predefinita, indipendentemente dal fatto che tu interagisca con l’email”.

Così le finestre basate sulle aperture attribuiscono all’email ordini di persone che potrebbero non averla mai vista. L’[articolo di Klaviyo sul tracciamento delle conversioni](https://help.klaviyo.com/hc/en-us/articles/115005248128) dice che “le conversioni vengono tracciate se qualcuno apre o clicca, o se Apple Mail Privacy Protection (MPP) apre automaticamente l’email”, e offre un’impostazione per escludere le aperture MPP. Cerca l’equivalente nel tuo strumento, oppure smetti del tutto di usare le aperture. Il nostro [articolo sulle metriche email](/it/blog/email-metrics-that-matter) spiega cosa ti dicono ancora le aperture.

### Tagga ogni link

La [guida di Google agli URL delle campagne](https://support.google.com/analytics/answer/10917952) elenca `utm_source`, `utm_medium` e `utm_campaign`, con “email” come esempio di mezzo. Usali su ogni link, in modo coerente:

```text
https://example.com/spring?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=2026-03-spring-sale&utm_content=hero-button
```

## Passaggio 3: calcola le metriche unitarie

Queste quattro metriche (ricavi per destinatario, ricavi per 1.000 email consegnate, ricavi per invio e ricavi mensili per iscritto) permettono di confrontare invii, mesi e segmenti a parità di condizioni.

```text
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)
```

Dividi per le email consegnate, non per quelle inviate, così i rimbalzi non abbassano l’RPR. I ricavi mensili per iscritto sono la metrica più utile, perché puoi confrontarli con quanto costa acquisire un iscritto.

## Passaggio 4: misura l’incrementalità con un gruppo di controllo

Un holdout (o gruppo di controllo) è una porzione casuale della tua lista a cui scegli di non inviare email. Dopo un periodo prefissato, la differenza negli acquisti per persona, moltiplicata per le dimensioni del gruppo che ha ricevuto le email, corrisponde ai ricavi causati dall’email. L’attribuzione mostra chi ha cliccato prima di acquistare. Un gruppo di controllo mostra cosa sarebbe successo comunque.

### Configuralo nel modo giusto

1. **Rendi casuale la divisione.** Usa un numero casuale, non la data di iscrizione, la regione o l’engagement. Un gruppo di controllo fatto di contatti “inattivi” non misura nulla.
2. **Decidi cosa salta il gruppo di controllo.** Un holdout globale non riceve nessuna email di marketing e misura l’intero programma. Un holdout di campagna salta un singolo invio o flusso. Ricevute e reimpostazioni della password arrivano a tutti.
3. **Fissa prima la metrica e la data di fine.** Fermarsi in anticipo quando il risultato sembra buono lo gonfia.
4. **Misura tutti i ricavi.** Confronta tutti gli ordini dei due gruppi nel tuo negozio o nel tuo sistema di fatturazione, non gli ordini attribuiti all’email.

### Quanto deve essere grande il gruppo di controllo

Le dimensioni dipendono dal tasso di acquisto di base e dal più piccolo incremento che ti interessa rilevare. Le [indicazioni di Braze sui gruppi di controllo](https://www.braze.com/docs/user_guide/audience/global_control_group) dicono non meno di 1.000 utenti e non più del 10% del pubblico, fino al 15% per i pubblici sotto i 10.000. È un minimo. La tabella usa un test su due proporzioni a varianza non combinata (unpooled), con una confidenza del 95% e una potenza dell’80%; il [calcolatore di Evan Miller](https://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html) riproduce i numeri con divisione 50/50, e la nostra [guida ai test A/B](/it/blog/email-ab-testing) applica la stessa logica agli invii.

| Tasso di acquisto di base a 30 giorni | Incremento da rilevare | Per gruppo, divisione 50/50 | Lista totale, holdout del 10% | Lista totale, holdout del 5% |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2% | 10% (dal 2,0% al 2,2%) | 80.700 | 431.500 | 813.600 |
| 2% | 20% (dal 2,0% al 2,4%) | 21.100 | 108.900 | 204.400 |
| 2% | 30% (dal 2,0% al 2,6%) | 9.800 | 48.900 | 91.300 |
| 5% | 10% (dal 5,0% al 5,5%) | 31.200 | 167.300 | 315.400 |
| 5% | 20% (dal 5,0% al 6,0%) | 8.200 | 42.200 | 79.200 |

Con una lista di 20.000 persone conviene testare l’intero programma, non un oggetto. Pochi ordini grandi fanno oscillare i ricavi per iscritto, quindi fai il test sul tasso di acquisto e riporta i ricavi con il loro intervallo.

### Per quanto tempo tenerlo attivo e quanto costa

Tienilo attivo per almeno un ciclo d’acquisto, e mai per meno di quattro settimane. Rifai la randomizzazione ogni uno o due trimestri, così le stesse persone non restano escluse per sempre. Mantienilo tra il 5 e il 10%, perché rinunci a ricavi pari, all’incirca, alle sue dimensioni moltiplicate per i ricavi incrementali per iscritto.

## Un esempio pratico (numeri ipotetici)

Ogni numero qui è inventato, non è un benchmark.

Un negozio con 120.000 iscritti esclude dagli invii 12.000 persone (il 10%) per 30 giorni e invia email al resto come al solito: quattro campagne più le automazioni. Il valore medio dell’ordine è di 75 dollari, il margine lordo del 45%.

![Diagramma di una lista di 120.000 iscritti divisa in 108.000 persone che ricevono le email e 12.000 escluse, con tassi di acquisto del 2,4% e del 2,0%, ricavi incrementali di 32.400 dollari e un ROI sui ricavi attribuiti di 8:1, contro un ROI sul profitto incrementale dell’82%.](/images/blog/measure-email-roi-without-the-36-stat-holdout.png)

*Un mese, due misurazioni. L’attribuzione assegna all’email 64.000 dollari. Il gruppo di controllo dice che ne ha causati circa 32.400.*

```text
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’attribuzione dice 8:1. Il gruppo di controllo dice che l’email ha restituito 1,82 dollari di profitto lordo per ogni dollaro speso. Pianifica con il secondo dato.

L’avvertenza: con 12.000 persone escluse, l’intervallo di confidenza al 95% sulla differenza tra i tassi di acquisto va da circa 0,13 a 0,67 punti percentuali, cioè all’incirca da 10.800 a 54.000 dollari di ricavi incrementali. Corrisponde a un ROI sul profitto compreso tra circa -39% e 204%, e tratta il valore dell’ordine come fisso, cosa che non è. Un mese dice che molto probabilmente l’email aggiunge ricavi, non ancora che si ripaga. Qualche mese in più restringe l’intervallo.

## Incremento dell’LTV e valore di un iscritto

I numeri mensili sottostimano l’email quando il suo effetto si accumula attraverso riacquisti, disdette o rinnovi. Un gruppo di controllo di lunga durata lo cattura nell’arco di 6 o 12 mesi:

```text
LTV uplift per subscriber = (12-month revenue per emailed subscriber
                             - 12-month revenue per holdout subscriber) x gross margin
```

I ricavi incrementali per iscritto danno un prezzo anche alla crescita della lista. Nell’esempio, un iscritto vale 0,30 dollari x 45% = 0,135 dollari di profitto lordo al mese. Se acquisirne uno costa 2,00 dollari, servono circa 15 mesi per rientrare della spesa. Controlla i tuoi tassi di disdetta e di disiscrizione prima di pagare per crescere.

## Come farlo in Brew

Brew fornisce la parte del metodo che riguarda l’engagement. I ricavi arrivano dal tuo negozio o dal tuo sistema di fatturazione.

**Report sull’engagement.** La panoramica delle statistiche copre email inviate, consegnate, aperte, cliccate, rimbalzate, segnalate come spam e disiscrizioni, con un tasso per ciascuna voce. I conteggi delle aperture escludono le aperture automatiche, e quelli dei clic escludono i clic dei bot. Gli agenti ottengono gli stessi numeri dallo strumento MCP `get_email_analytics`, il codice da `/v1/analytics`. Consulta la [documentazione sulla lettura delle statistiche](https://docs.brew.new/analytics/reading-analytics).

**I ricavi stanno nei tuoi strumenti di analytics.** Secondo la [documentazione sulle metriche principali](https://docs.brew.new/analytics/key-metrics-and-terms), le conversioni “vengono tracciate nella tua piattaforma di analytics, non in Brew”. Tagga i link con i parametri UTM e conta gli ordini in GA4 o nel tuo negozio.

**Collegare i clic agli ordini.** Il report sugli eventi (`get_email_analytics` o `/v1/analytics/events`) restituisce una riga per evento con orario, tipo di evento, destinatario, invio ed email. Collega le righe dei clic agli ordini in base all’indirizzo email e al timestamp per applicare la tua finestra.

**Dati sugli ordini nei contatti.** Le integrazioni con Shopify e Stripe avviano automazioni dagli eventi del negozio e della fatturazione e sincronizzano su ogni contatto campi come `shopify_last_order_total`, `shopify_last_order_at` e `stripe_lifetime_value_cents`. Usali per segmentare e per i controlli di coerenza, non per l’attribuzione.

**Gruppi di controllo.** Il nodo Divisione delle automazioni smista in base a un filtro, non a una percentuale casuale, quindi genera il flag casuale nei tuoi dati, scrivilo in un campo personalizzato del contatto (importazione CSV o `POST /v1/contacts`) ed escludi i contatti con quel flag dai pubblici a cui invii.

## Domande frequenti

### Il ROI dell’email marketing è davvero di 36 dollari per ogni dollaro?

È la media di quanto riportato dai marketer nel sondaggio State of Email 2020 di Litmus, non un risultato misurato. Nello stesso report, meno di un quarto ha dichiarato che la propria azienda misurava bene il ROI delle email. Il tuo potrebbe essere molto più alto o molto più basso.

### Qual è un buon ROI per l’email marketing?

Qualsiasi programma il cui profitto lordo incrementale supera il costo complessivo (ROI sul profitto superiore allo 0%) si ripaga. Le medie pubblicate usano regole sui ricavi non definite, quindi monitora il tuo mese dopo mese, con definizioni fisse.

### Come si calcola il ROI delle email?

La versione basata sul profitto è (profitto lordo incrementale meno costo del programma email) diviso per il costo del programma email. Se hai solo i ricavi attribuiti, riporta (ricavi attribuiti meno costo) diviso per il costo, indicando la finestra di attribuzione. Il dato incrementale lo fornisce un gruppo di controllo.

### Quale finestra di attribuzione dovrei usare per le email?

Una finestra basata sui clic che corrisponda al tuo ciclo d’acquisto, di solito da 1 a 5 giorni per l’e-commerce d’impulso e da 14 a 30 giorni per gli acquisti ponderati o le prove. Evita le finestre basate sulle aperture, perché Apple Mail Privacy Protection carica i pixel di tracciamento che qualcuno legga l’email o no.

### Quanto deve essere grande un gruppo di controllo per le email?

Abbastanza grande da rilevare l’incremento che ti interessa. Con un tasso di acquisto del 2%, per trovare un incremento del 20% con una confidenza del 95% e una potenza dell’80% servono circa 10.900 persone in un holdout del 10%, su circa 109.000 in totale. L’indicazione di Braze, almeno 1.000 persone e al massimo il 10% del pubblico, è un minimo, non una garanzia.