Zamieniaj e-maile w przychody dzięki Brew.
Skąd pochodzi ROI e-maili 36 dolarów z dolara, czemu nie nadaje się do planowania i jak zmierzyć własny: pełne koszty, atrybucja kliknięć i grupa kontrolna.
ROI e-maili to zysk, jaki przynosi Twój program e-mailowy, w porównaniu z kosztem jego prowadzenia. Większość prezentacji cytuje „36 dolarów z każdego wydanego dolara” – średnią z ankiety, w której marketerzy podawali, jaki ich zdaniem mają zwrot. Nikt tego nie zmierzył, a o Twoim programie ta liczba nic nie mówi.
Poniżej wyjaśniamy, skąd pochodzi liczba 36 dolarów, i opisujemy metodę, której używamy zamiast niej. Policz wszystkie koszty, z góry ustal reguły atrybucji i uruchom grupę kontrolną (holdout), żeby zobaczyć, co faktycznie wywołały e-maile.
Jej źródłem są dwie ankiety wśród marketerów: jedna przeprowadzona przez Litmus w USA, druga przez Data & Marketing Association (DMA) w Wielkiej Brytanii.
Litmus opublikował wartość „38:1” w 2018 roku. Wpis The ROI for Email Marketing: The Good News and the Bad News jako źródło podaje „ankietę Litmus wśród 372 marketerów z całego świata” i stwierdza, że tylko 30% marek potrafiło mierzyć ROI e-maili „dobrze lub bardzo dobrze”. Komunikat prasowy z 11 października 2018 r. mówi, że badanie „opierało się na danych od prawie 400 marketerów z całego świata”.
Według wpisu Why You Should Invest in Email Now More Than Ever w 2019 roku wartość wzrosła do 42:1. Następnie w raporcie State of Email Report, Fall 2020, opartym na ankiecie wśród ponad 2000 specjalistów od marketingu, napisano:
„anonimowo zgłaszany ROI programów e-mailowych spadł. Zmniejszył się z 42:1 w 2019 roku do 36:1 w 2020 roku”.
Stąd właśnie 36 dolarów. Kilka stron dalej raport dodaje, że „mniej niż jedna czwarta uważała, że ich firma dobrze lub bardzo dobrze mierzy ROI działań e-mail marketingowych”, a „45% wskazało, że pomiar jest słaby, bardzo słaby lub w ogóle go nie ma”.
Litmus wciąż się na tę liczbę powołuje. Strona Litmus o ROI e-maili, zmodyfikowana w czerwcu 2025 roku, zaczyna się od zdania: „Średnio e-mail generuje ROI na poziomie 36 dolarów z każdego wydanego dolara”. Infografika o ROI z lipca 2025 roku podaje, że zawarte w niej dane „pochodzą z ankiety State of Email przeprowadzonej przez Litmus w 2020 roku”.
Raport Marketer Email Tracker od DMA zamieszcza pytanie tuż obok wykresu: „Jaki jest przybliżony zwrot z każdego funta wydanego na e-mail marketing?”. Odpowiedzi z raportu z 2019 roku i raportu z 2021 roku zestawiamy poniżej.
| Źródło | Publikacja | Wartość | Próba | Metoda |
|---|---|---|---|---|
| Litmus, 2018 | Sierpień–październik 2018 | 38:1 | 372 marketerów („prawie 400” w komunikacie) | Ankieta |
| Litmus, 2019 | Sierpień 2019 | 42:1 | Nie podano | Ankieta |
| Litmus, State of Email Fall 2020 | Wrzesień 2020 | 36:1 | Ponad 2000 marketerów | „Zgłaszane anonimowo” |
| DMA Marketer Email Tracker 2019 | 2019 | 42,24 funta z każdego funta | 197 marketerów z Wielkiej Brytanii, styczeń 2019 | Ankieta online, „przybliżony zwrot” |
| DMA Marketer Email Tracker 2021 | 2021 | 38,33 funta z każdego funta | 213 marketerów z Wielkiej Brytanii, kwiecień 2021 | Ankieta online, „przybliżony zwrot” |
To deklaracje samych marketerów. Każdy punkt danych to czyjeś przypuszczenie, i to w grupie, w której mniej niż jedna czwarta twierdziła, że dobrze mierzy ROI. Uśrednienie przypuszczeń nie daje pomiaru.
Nikt nie zdefiniował przychodu. Jeden respondent może liczyć każde zamówienie w ciągu 30 dni od otwarcia, inny tylko zamówienia po kliknięciu w ciągu 24 godzin. Jeśli wyjdzie Ci coś innego niż 36, nie wiesz, czy Twój program jest gorszy, czy po prostu Twoje reguły są surowsze.
To średnia, a nie zwrot krańcowy. Chad White, ówczesny dyrektor ds. badań w Litmus, powiedział w komunikacie z 2018 roku, że „te niebotyczne wskaźniki ROI są tak naprawdę oznaką złego zarządzania”, a firmy powinny inwestować, dopóki ROI nie spadnie „gdzieś w okolice 20:1, jeśli nie niżej”. O budżecie decyduje zwrot z kolejnego dolara, a ten jest zwykle niższy.
Wydawca sprzedaje narzędzia do e-maili. CMO's Guide to Email ROI na podstawie tych samych danych ankietowych twierdzi, że marki korzystające z Litmus Email Analytics „osiągają średnio ROI na poziomie 45:1”. Może to prawda. Ale to także marketing. Traktuj tę serię jako badania dostawcy.
Koszty i przychody licz za jeden okres, zwykle za miesiąc. Te cztery pozycje są najważniejsze. Dłuższą listę kontrolną znajdziesz w naszym wpisie o ROI w e-mail marketingu.
| Pozycja kosztowa | Jak ją policzyć | Częsty błąd |
|---|---|---|
| Platforma | Miesięczna opłata za ESP plus opłaty za przekroczenie limitów, dedykowane adresy IP i płatne dodatki | Liczenie tylko planu podstawowego |
| Ludzie | Miesięczna liczba godzin pracy nad e-mailami razy pełna stawka godzinowa (wynagrodzenie plus koszty pośrednie) | Pomijanie czasu na przeglądy, kontrolę jakości i pracę programistów |
| Materiały kreatywne i narzędzia | Narzędzia do projektowania, licencje na obrazy, narzędzia do testów i analityki, opłaty dla agencji lub freelancerów – proporcjonalnie, jeśli są współdzielone | Przypisywanie e-mailom 100% kosztu współdzielonych narzędzi |
| Pozyskiwanie subskrybentów | Lead magnety, zachęty do zapisu i płatne powiększanie listy, rozłożone na oczekiwany czas życia subskrybenta | Pomijanie tego kosztu, bo jest w innym budżecie |
Rabaty dostępne tylko w e-mailach też się liczą – albo tutaj, albo odjęte od przychodu, ale nie w obu miejscach naraz.
Przypisany przychód to kwota, którą Twoje narzędzia przypisują e-mailom według wybranej przez Ciebie reguły. Nie dowodzi związku przyczynowego, ale masz go dla każdej wysyłki.
Reguła określa, za jaką interakcję e-mail dostaje przypisanie (kliknięcie, otwarcie czy dostarczenie) i jak długo po niej zamówienie nadal się liczy. Ustawienia domyślne bywają różne. Według dokumentacji atrybucji Klaviyo nowe konta korzystają z modelu ostatniego kontaktu (last touch) z oknem „5 dni dla kliknięć w e-maile” i „5 dni dla otwarć e-maili”. Google Analytics 4 domyślnie stosuje 90-dniowy okres ważności dla większości kluczowych zdarzeń, a jako model – atrybucję na podstawie danych. Twój ESP i GA4 będą więc pokazywać różne wyniki, choć żadne z nich nie działa źle.
My wybralibyśmy atrybucję typu last touch opartą na kliknięciach, z oknem dopasowanym do tego, ile czasu klienci potrzebują na zakup: 1–5 dni dla impulsywnych zakupów w e-commerce, 14–30 dni dla przemyślanych zakupów i okresów próbnych w SaaS. Zapisuj regułę w każdym raporcie i nie zmieniaj jej w połowie kwartału.
Apple ogłosił Mail Privacy Protection 7 czerwca 2021 r., zapowiadając, że funkcja „uniemożliwia nadawcom zbieranie informacji o użytkowniku za pomocą niewidocznych pikseli”. Według strony Apple o prywatności opcja Chroń aktywność w Mail „domyślnie pobiera zdalną zawartość w tle, niezależnie od tego, czy wchodzisz w interakcję z e-mailem”.
Okna oparte na otwarciach przypisują więc e-mailom zamówienia od osób, które mogły ich nigdy nie zobaczyć. Artykuł Klaviyo o śledzeniu konwersji mówi: „Konwersje są śledzone, jeśli ktoś otworzy lub kliknie e-mail albo jeśli Apple Mail Privacy Protection (MPP) automatycznie go otworzy”, i oferuje ustawienie wykluczające otwarcia przez MPP. Sprawdź odpowiednik w swoim narzędziu albo całkiem zrezygnuj z otwarć. To, co otwarcia nadal mówią, omawia nasz wpis o wskaźnikach e-maili.
Przewodnik Google po adresach URL kampanii wymienia parametry utm_source, utm_medium i utm_campaign, a jako przykładowe medium podaje „email”. Stosuj je konsekwentnie w każdym linku:
https://example.com/spring?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=2026-03-spring-sale&utm_content=hero-buttonTe cztery wskaźniki – przychód na odbiorcę (RPR), przychód na 1000 dostarczonych e-maili (RPM), przychód z jednej wysyłki i miesięczny przychód na subskrybenta – pozwalają porównywać wysyłki, miesiące i segmenty na równych zasadach.
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)Dziel przez liczbę dostarczonych, a nie wysłanych e-maili, żeby odbicia nie zaniżały RPR. Najbardziej przydatny jest miesięczny przychód na subskrybenta, bo możesz go zestawić z kosztem pozyskania subskrybenta.
Grupa kontrolna (holdout) to losowo wybrana część listy, do której celowo nie wysyłasz e-maili. Po ustalonym czasie różnica w zakupach na osobę, pomnożona przez wielkość grupy, która dostawała e-maile, to przychód wygenerowany przez e-mail. Atrybucja pokazuje, kto kliknął przed zakupem. Grupa kontrolna pokazuje, co i tak by się wydarzyło.
Wielkość zależy od bazowego współczynnika zakupów i najmniejszego wzrostu, na którym Ci zależy. Wytyczne Braze dotyczące grup kontrolnych mówią: nie mniej niż 1000 użytkowników i nie więcej niż 10% odbiorców, a przy grupach poniżej 10 000 osób – do 15%. To tylko minimum. Tabela opiera się na teście dwóch proporcji z wariancją szacowaną osobno dla każdej grupy (unpooled) przy poziomie ufności 95% i mocy testu 80%; kalkulator Evana Millera daje te same liczby dla podziału po równo, a nasz poradnik o testach A/B stosuje tę samą logikę do wysyłek.
| Bazowy 30-dniowy współczynnik zakupów | Wykrywany wzrost | Na grupę, podział 50/50 | Cała lista, grupa kontrolna 10% | Cała lista, grupa kontrolna 5% |
|---|---|---|---|---|
| 2% | 10% (z 2,0% do 2,2%) | 80 700 | 431 500 | 813 600 |
| 2% | 20% (z 2,0% do 2,4%) | 21 100 | 108 900 | 204 400 |
| 2% | 30% (z 2,0% do 2,6%) | 9800 | 48 900 | 91 300 |
| 5% | 10% (z 5,0% do 5,5%) | 31 200 | 167 300 | 315 400 |
| 5% | 20% (z 5,0% do 6,0%) | 8200 | 42 200 | 79 200 |
Przy liście liczącej 20 000 osób testuj cały program, a nie temat wiadomości. Kilka dużych zamówień potrafi mocno zmienić przychód na subskrybenta, więc testuj na podstawie współczynnika zakupów, a przychód raportuj razem z jego przedziałem.
Prowadź test przez co najmniej jeden cykl zakupowy i nigdy krócej niż cztery tygodnie. Losuj grupę od nowa co kwartał lub dwa, żeby te same osoby nie były wykluczone na zawsze. Trzymaj ją na poziomie 5–10%, bo tracisz mniej więcej jej wielkość pomnożoną przez przyrostowy przychód na subskrybenta.
Wszystkie liczby są tu zmyślone i nie są benchmarkiem.
Sklep ze 120 000 subskrybentów wyłącza z wysyłek 12 000 osób (10%) na 30 dni, a do pozostałych wysyła e-maile jak zwykle: cztery kampanie plus automatyzacje. Średnia wartość zamówienia wynosi 75 USD, a marża brutto 45%.
Jeden miesiąc, dwa pomiary. Atrybucja przypisuje e-mailom 64 000 USD. Grupa kontrolna wskazuje, że faktycznie wygenerowały około 32 400 USD.
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%Atrybucja mówi 8:1. Grupa kontrolna pokazuje, że e-mail przyniósł 1,82 USD zysku brutto z każdego wydanego dolara. Planuj na podstawie tej drugiej liczby.
Zastrzeżenie: przy 12 000 osób w grupie kontrolnej 95-procentowy przedział ufności dla różnicy współczynników zakupów wynosi około 0,13–0,67 punktu procentowego, czyli mniej więcej od 10 800 do 54 000 USD przychodu przyrostowego. Odpowiada to ROI z zysku od około −39% do 204%, a przy tym zakłada stałą wartość zamówienia, która w rzeczywistości stała nie jest. Jeden miesiąc pokazuje, że e-mail bardzo prawdopodobnie zwiększa przychód, ale jeszcze nie to, że się zwraca. Kilka kolejnych miesięcy zawęzi przedział.
Miesięczne liczby zaniżają wartość e-maili, gdy ich efekt narasta przez ponowne zakupy, odejścia klientów lub odnowienia. Długotrwała grupa kontrolna wychwyci to w ciągu 6 lub 12 miesięcy:
LTV uplift per subscriber = (12-month revenue per emailed subscriber
- 12-month revenue per holdout subscriber) x gross marginPrzyrostowy przychód na subskrybenta pozwala też wycenić powiększanie listy. W przykładzie subskrybent jest wart 0,30 USD × 45% = 0,135 USD zysku brutto miesięcznie. Jeśli pozyskanie jednego kosztuje 2,00 USD, zwrot następuje po około 15 miesiącach. Zanim zaczniesz płacić za wzrost listy, sprawdź swoje wskaźniki odejść i wypisań.
Brew dostarcza w tej metodzie dane o zaangażowaniu. Dane o przychodach dostarcza Twój sklep lub system rozliczeń.
Raporty zaangażowania. Przegląd analityki obejmuje wskaźniki Wysłane, Dostarczone, Otwarcia, Kliknięcia, Odbicia, Zgłoszenia spamu i Wypisania, każdy z odpowiednim odsetkiem. Liczba otwarć nie obejmuje otwarć maszynowych, a liczba kliknięć – kliknięć botów. Agenci dostają te same liczby z narzędzia MCP get_email_analytics, a kod – z /v1/analytics. Zobacz dokumentację o czytaniu analityki.
Przychody są w Twojej własnej analityce. Zgodnie z dokumentacją kluczowych wskaźników konwersje „są śledzone w Twojej własnej platformie analitycznej, a nie w Brew”. Oznaczaj linki parametrami UTM i licz zamówienia w GA4 lub w sklepie.
Łączenie kliknięć z zamówieniami. Raport zdarzeń (get_email_analytics lub /v1/analytics/events) zwraca jeden wiersz na zdarzenie z czasem, typem zdarzenia, odbiorcą, wysyłką i e-mailem. Połącz wiersze z kliknięciami z zamówieniami po adresie e-mail i znaczniku czasu, żeby zastosować własne okno.
Dane o zamówieniach w kontaktach. Integracje z Shopify i Stripe uruchamiają automatyzacje na podstawie zdarzeń ze sklepu i z rozliczeń oraz synchronizują z każdym kontaktem pola takie jak shopify_last_order_total, shopify_last_order_at i stripe_lifetime_value_cents. Używaj ich do segmentacji i sprawdzania, czy liczby mają sens, a nie do atrybucji.
Grupy kontrolne. Krok „Podział” w automatyzacji kieruje kontakty według filtra, a nie losowego odsetka, więc wygeneruj losową flagę we własnych danych, zapisz ją w polu własnym kontaktu (import CSV lub POST /v1/contacts) i wyklucz oznaczone kontakty z grup odbiorców wysyłek.
To średnia z deklaracji marketerów w ankiecie State of Email przeprowadzonej przez Litmus w 2020 roku, a nie zmierzony wynik. W tym samym raporcie mniej niż jedna czwarta respondentów stwierdziła, że ich firma dobrze mierzy ROI e-maili. Twój może być znacznie wyższy albo niższy.
Każdy program, którego przyrostowy zysk brutto przekracza jego pełny koszt (ROI z zysku powyżej 0%), się zwraca. Publikowane średnie opierają się na niezdefiniowanych regułach liczenia przychodu, więc śledź swój wynik z miesiąca na miesiąc według stałych definicji.
W wersji opartej na zysku to (przyrostowy zysk brutto minus koszt programu e-mailowego) podzielony przez koszt programu e-mailowego. Jeśli masz tylko przypisany przychód, raportuj (przypisany przychód minus koszt) podzielony przez koszt, z podanym oknem atrybucji. Wartość przyrostową daje grupa kontrolna.
Okna opartego na kliknięciach i dopasowanego do Twojego cyklu zakupowego: zwykle 1–5 dni dla impulsywnych zakupów w e-commerce i 14–30 dni dla przemyślanych zakupów lub okresów próbnych. Unikaj okien opartych na otwarciach, bo Apple Mail Privacy Protection wczytuje piksele śledzące niezależnie od tego, czy ktoś czyta e-mail.
Na tyle duża, żeby wykryć wzrost, na którym Ci zależy. Przy współczynniku zakupów 2% wykrycie wzrostu o 20% przy poziomie ufności 95% i mocy testu 80% wymaga około 10 900 osób w grupie kontrolnej stanowiącej 10% listy, czyli łącznie około 109 000 osób. Wytyczne Braze – co najmniej 1000 osób i najwyżej 10% odbiorców – to minimum, a nie gwarancja.
