Email Marketing Benchmarks & Statistics
45 KI-Benchmarks fur E-Mail-Marketing (2026)
Aktuelle KI-Benchmarks fur E-Mail-Marketing 2026: Offnungsquoten, Klickraten, Umsatzauswirkungen, Automation-ROI, Zustellbarkeit und Leistungsdaten zur Vorhersageanalytik.
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45 statistics41 sources Updated 15. Juli 2026
Wichtigste Erkenntnisse
- KI-generierte Betreffzeilen erhöhen die Öffnungsraten um 26% gegenüber von Menschen geschriebenen Alternativen
- KI-optimierte Kampagnen erzielen 13,44% CTR gegenüber 3% für Nicht-KI-Kampagnen
- Automatisierte E-Mails generieren 41% aller E-Mail-Einnahmen aus nur 2% der Versände.
- 83,1% der Marketing-E-Mails erreichen den Posteingang durchschnittlich, wobei 1 von 6 E-Mails in Spam oder Filterung verloren geht
- 41% höhere Einnahmen durch KI-gestützte Personalisierung und Versandzeitoptimierung
KI-Auswirkungen auf Öffnungsraten und Betreffzeilen
AI-driven subject line generation and optimization consistently outperforms human-written alternatives. These benchmarks show how AI personalization, dynamic send-time optimization, and predictive models lift open rates across segments.
1
KI-generierte Betreffzeilen erhöhen die Öffnungsraten um 26% gegenüber von Menschen geschriebenen Alternativen
Organisationen, die KI zur Generierung und Optimierung von Betreffzeilen nutzen, sehen messbare Verbesserungen bei den Öffnungen. Dieser Vorteil verstärkt sich, wenn er mit dynamischer Versandzeitoptimierung kombiniert wird, was einen zusätzlichen 14% Anstieg für eine Gesamtverbesserung von 40% ergibt.
2
KI-Tests für Betreffzeilen liefern Öffnungsratenverbesserungen von 35-95% je nach Ausgangsniveau der Optimierung
Über Q1 2026 Benchmarks von Mailchimp, Klaviyo und HubSpot hinweg sehen Marken mit schlecht optimierten Ausgangswerten 95% Steigerungen, während bereits optimierte Programme 35% Verbesserungen sehen. Die Spanne spiegelt unterschiedliche Ausgangspunkte wider.
3
KI-gestütztes multivariates Testen übertrifft traditionelle A/B-Tests um 22%
KI-gestütztes Testen bewertet 5 bis 10 Betreffzeilenvarianten gleichzeitig und analysiert emotionalen Ton, Wortwaahl, Länge, Personalisierungstoken und Emoji-Verwendung. Dies ermittelt die gewinnende Kombination 22% genauer als einfache Zweizeilen-Vergleiche.
4
Verhaltensbasierte Personalisierung in Betreffzeilen erhöht die Öffnungsraten um 26% gegenüber generischen Alternativen
KI-gestützte dynamische Personalisierung unter Verwendung von Kaufhistorie, Browsing-Daten und Standortinformationen liefert 26% höhere Öffnungsraten. Reine Vornamentoken erhöhen die Öffnungsraten nur um 10-14%, was die Lücke zwischen einfacher und fortgeschrittener KI-Personalisierung zeigt.
5
Versandzeitoptimierung liefert eine Öffnungsratenverbesserung von 15-23% pro E-Mail
KI analysiert die individuellen Engagement-Muster jedes Abonnenten und wird zu seinem persönlichen optimalen Zeitpunkt versendet. Im Vergleich zu Fixed-Time-Batch-Versänden steigen die Öffnungsraten durch präzise Versandoptimierung um 15-23%.
6
47% der E-Mail-Empfänger entscheiden sich für das Öffnen basierend ausschließlich auf der Betreffzeile
Forschungen aus Mailchimps 2026 Email Marketing Benchmark Report zeigen, dass fast die Hälfte der Empfänger die Betreffzeile als primären Entscheidungsfaktor nutzen. Ein zusätzliche 69% melden E-Mails allein aufgrund der Betreffzeile als Spam.
7
Multivariates A/B-Testen von Betreffzeilen verbessert die Öffnungsraten durchschnittlich um 49%
Wenn Marken systematisch mehrere Betreffzeilenvarianten testen, liegt die durchschnittliche Öffnungsratenverbesserung bei 49%. Nur 47% der Vermarkter testen derzeit Betreffzeilen A/B, was erhebliche Leistungsgewinne auf dem Tisch lässt.
8
Benutzerdefinierte Vorschautexte steigern die Öffnungsraten auf 44,67% gegenüber 39,28% ohne Personalisierung
MailerLite 2025 Daten zeigen, dass 24% der Abonnenten den Vorschautext lesen, bevor sie sich für das Öffnen entscheiden. Optimierte Vorschautexte können zu einer Steigerung von bis zu 104% bei Klicks führen und einen Öffnungsraten-Vorteil von 5,4 Punkten zurückgewinnen.
Klickraten, CTR und Content-Performance
AI-powered content recommendations and dynamic personalization drive measurable improvements in click-through rates. These stats reveal how AI content scoring and behavioral targeting boost engagement beyond traditional segmentation.
9
KI-optimierte Kampagnen erzielen 13,44% CTR gegenüber 3% für Nicht-KI-Kampagnen
Marken, die KI-gestützte Personalisierung über Betreffzeilen, Versandzeitoptimierung und dynamische Inhalte hinweg implementieren, sehen eine 4,5x Verbesserung der Klickrate gegenüber traditionellen Batch-and-Blast-Ansätzen, was KI-Adoption zu einem messbaren Differentiator im Jahr 2026 macht.
10
KI-gestützte Personalisierung von E-Mail-Texten erhöht die CTR um mehr als 13%
Litmus und Enflow Digital Forschung bestätigen, dass KI-gestützte Copy-Personalisierung konsistente einstellige CTR-Verbesserungen liefert, wobei Behavior-Targeting eine zusätzliche Ebene der Engagement-Optimierung über traditionelle Segmentierung hinaus bietet.
11
Verhaltensbasierte Personalisierung unter Verwendung von Kaufhistorie steigert die CTR um bis zu 39%
Kaufhistorie stellt das wertvollste Personalisierungssignal dar, das Vermarktern zur Verfügung steht. Verhaltensbasierte Trigger, die sich auf frühere Transaktionen beziehen, treiben deutlich höhere Klick-Engagement als reine demografische oder profilbasierte Segmentierung.
12
KI-gestützte Audience-Modellierung verbessert die CTR um bis zu 40% durch prädiktive Personalisierung
Prädiktive Audience-Modellierung nutzt Engagement-Signale, um die Abonnenten-Absicht vor dem Versand vorherzusagen, was eine dynamische Content-Auswahl und Versandzeitoptimierung ermöglicht, die zu messbaren Klickraten-Verbesserungen über Segmente hinweg führt.
13
Durchschnittliche branchenübergreifende CTR ist 2,09%, wobei Top-Performer im Rechtssektor 4,90% erreichen
Die CTR variiert stark je nach Branche basierend auf E-Mail-Typ und Zielgruppen-Absicht. Rechts- und Fertigungssektoren übertreffen verbraucherorientierte Branchen, weil ihre E-Mails erforderliche Inhalte enthalten, was Content-Relevanz zum primären CTR-Treiber im Jahr 2026 macht.
14
Automatisierte Flows erzielen eine durchschnittliche CTR von 4,67% mit Top-Performern, die 12,21% erreichen
Automatisierungsgegglöste E-Mails übertreffen manuelle Kampagnen um das 2,5-Fache, weil sie Nutzer in Momenten höchster Verhaltensabsicht ansprechen. KI-erweiterte Automation, die Messaging basierend auf Engagement-Mustern anpasst, schließt die Lücke zwischen durchschnittlicher und Top-Tier-Performance.
15
KI-personalisierte E-Mails generieren 41% höhere Einnahmen als manuelle Kampagnen
Während CTR-Verbesserungen wichtig sind, ist der wahre KI-Benchmark für E-Mail-Marketing der Umsatzauswirkung. Programme, die KI über dynamische Inhalte, Versandzeitoptimierung und prädiktive Segmentierung integrieren, erreichen 3,2x höhere Einnahmen pro Empfänger im Vergleich zu generischen Versänden.
E-Mail-Automatisierung und Umsatzperformance
Automated emails powered by AI deliver outsized revenue returns despite representing a small fraction of total sends. These benchmarks show the revenue multiplier effect of behavioral triggers, segmentation, and predictive optimization.
16
Automatisierte E-Mails generieren 41% aller E-Mail-Einnahmen aus nur 2% der Versände.
Diese überproportionale Performance-Lücke offenbart die Kraft von Verhaltens-Triggern und Timing. Automatisierte E-Mails generierten 2,87 Euro pro Versand gegenüber 0,18 Euro für manuelle Kampagnen, was einen 16x Umsatzmultiplikator darstellt, der sich über den gesamten Customer-Lebenszyklus hinweg verstärkt.
17
Automatisierte E-Mail-Flows erzielen 52% höhere Öffnungsraten, 332% mehr Klicks und 2.361% bessere Conversions als Standard-Kampagnen.
Die Performance-Lücke zwischen automatisierten Sequenzen und Batch-and-Blast-Versänden hat beispiellose Niveaus erreicht. Dies spiegelt Verhaltens-Trigger, optimales Timing und personalisierte Content-Bereitstellung wider, die manuelle Kampagnen nicht im großen Stil replizieren können.
18
Automatisierte Kampagnen generieren 22x mehr Umsatz pro E-Mail als Standard-Kampagnenvesände.
Automatisierte E-Mails generierten 2025 3,41 Euro pro E-Mail gegenüber 0,155 Euro für manuelle Kampagnen. Automatisierungen funktionieren besser, weil sie Abonnenten in spezifischen Momenten der Absicht erreichen, wenn Verhaltens-Trigger basierend auf Kundenaktionen statt geplanten Versänden aktiviert werden.
19
KI-gestützte Versandzeitoptimierung und personalisierte Betreffzeilen liefern einen kombinierten Umsatzanstieg von 40%.
KI-generierte Betreffzeilen übertreffen von Menschen geschriebene um 26% bei Öffnungsraten, während KI-Versandzeitoptimierung einen zusätzlichen 14% Anstieg bietet. Im Zusammenspiel zeigen diese zusammengesetzten KI-Optimierungen, wie systematische Automatisierung über mehrere Variablen hinweg messbare Umsatzgewinne antreibt.
20
Verhaltens-Trigger-E-Mails liefern 152% höhere Click-Through-Raten als nicht ausgelöste E-Mails.
Timing und Kontext übertreffen Kreativität und Design als Engagement-Treiber. Verhaltens-Trigger wie Warenkorbabbruch, Browsing-Aktivität und Post-Purchase-Sequenzen aktivieren sich in Momenten, in denen die Abonnenten-Absicht höchsten ist, was den Performance-Multiplikator-Effekt erzeugt.
21
Segmentierte Kampagnen generieren bis zu 760% höhere E-Mail-Einnahmen als nicht segmentierte Versände.
Segmentierung verstärkt die Ergebnisse durch die Adressierung von Abonnenten in verschiedenen Lebenszyklus-Stadien mit relevanten Nachrichten. Die Lücke zwischen generischen Blasts und segmentierten Flows stellt den Umsatz-Multiplikator aus Relevanz und Timing dar, die zusammen wirken.
22
KI-gestützte Personalisierung steigert die Einnahmen um 41% gegenüber traditionellen Batch-and-Blast-Ansätzen.
Unternehmen, die KI-gestützte E-Mail-Strategien mit Verhaltens-Triggern, prädiktiven Inhalten und personalisierten Journeys nutzen, sehen konsistent erhebliche Einnahmesteigerungen. Dies umfasst Versandzeitoptimierung, dynamische Content-Auswahl und Engagement-Scoring.
23
Automatisierte E-Mail-Flows generieren bis zu 30x mehr Einnahmen pro Empfänger als einmalige Kampagnen.
Abgebrochene Warenkörbe Flows erzielen durchschnittlich 3,65 Euro Umsatz pro Empfänger gegenüber 0,11 Euro für Standard-Kampagnen. Dieser 30x Multiplikator-Effekt spiegelt wider, wie Automatisierung Momente hoher Absicht (Warenkorbabbruch) mit relevanten, zeitgesteuerten Triggern erfasst.
Zustellbarkeit und Inbox-Platzierung mit KI
DMARC enforcement and AI-driven list hygiene have reshaped inbox placement benchmarks. These stats document how authentication, sender reputation management, and AI-powered list quality affect delivery rates across providers.
24
83,1% der Marketing-E-Mails erreichen den Posteingang durchschnittlich, wobei 1 von 6 E-Mails in Spam oder Filterung verloren geht
Dieser globale Durchschnitt stellt einen kritischen Ausgangspunkt für E-Mail-Marketing-Erfolg dar. Die verbleibenden 16,9% der E-Mails erreichen nie sichtbare Posteingangsplatzierung trotz technischer Zustellung, was die Lücke zwischen Akzeptanz und tatsächlicher Sichtbarkeit hervorhebt, die KI und strengere ISP-Richtlinien geschaffen haben.
25
Nur 33,4% der Top 1 Million Domains veröffentlichen gültige DMARC-Einträge, während 85,7% dies nicht durchsetzen
Trotz Anforderungen von Mailbox-Providern für DMARC-Durchsetzung bleiben die meisten Domains im p=none Überwachungsmodus. Diese Authentifizierungslücke schafft einen Wettbewerbsvorteil für konforme Absender und lässt nicht konforme Domains anfällig für aggressives ISP-Filtering und Spoofing.
26
Organisationen, die monatlich 1M+ E-Mails versenden, sehen die Inbox-Platzierung auf 27,63% fallen, ein Rückgang von 22,35 Prozentpunkten Jahr-über-Jahr
Hochvolumen-Absender sehen schwere Strafen unter neuen Google-, Yahoo- und Microsoft-Durchsetzungsregeln. Dieser dramatische Zusammenbruch zeigt, dass ISPs Massen-E-Mails jetzt aggressiv filtern, es sei denn, Absender erfüllen strenge Authentifizierungs-, Engagement- und Beschwerdequoten-Schwellenwerte, was große Operationen zur Annahme von Domain-Rotation und List-Quality-Strategien zwingt.
27
87% der E-Mail-Absender führen nie Inbox-Platzierungstests durch und verlassen sich ausschließlich auf Zustellungsmetriken
Die überwiegende Mehrheit der Vermarkter arbeitet ohne Sichtbarkeit darin, wo ihre E-Mails tatsächlich landen. Dieser blinde Fleck ermöglicht, dass sich Platzierungsprobleme geräuschlos verstärken, da ISPs E-Mails zu Spam oder Tabs leiten, ohne Bounces auszulösen, was Einnahmeverluste verursacht, bevor Teams das Problem entdecken.
28
Nur 60% der E-Mails erreichen eine sichtbare Mailbox-Position, trotz 86% globaler Zustellbarkeitszufriedenheitsscore
Diese kritische Unterscheidung zeigt, dass Mailbox-Provider technisch konforme E-Mails akzeptieren, aber 40% aus der Benutzeraufmerksamkeit herausfiltern, bevor Sichtbarkeit erreicht wird. Dieses versteckte Filtering, angetrieben durch KI-Engagement und Trust-Scoring, zeigt, dass Authentifizierung allein Inbox-Platzierung nicht garantiert.
29
Gmail Inbox-Platzierung fiel bis Q1 2026 auf 53,7%, ein Rückgang von 5,02% Jahr-über-Jahr aufgrund von KI-gestützter Kategorisierung
Gmails Integration von KI (Google Gemini) für E-Mail-Priorisierung hat das Filtering intensiviert, wobei mehr kommerzielle E-Mails zu Promotions-Tabs verschoben werden. Absender, die zuvor 50/50 Primary zu Promotions Splits erreichten, melden nun 25/75 Verhältnisse, was die Einnahmen direkt beeinflusst, da sekundäre Tabs deutlich niedrigeres Engagement sehen.
30
Die Inbox-Platzierung im Median reicht von 86% im Bildungswesen bis 92% im B2B SaaS, mit einer 6-Punkte-Branchenlücke, die sich in 3,1M zusätzlich eingeplatzierte E-Mails pro Jahr pro 1M Liste übersetzt
Branchenspezifische Zustellbarkeitsvarianz ist erheblich, angetrieben durch Content-Typ, Engagement-Muster und Werbe-Volumen. B2B SaaS profitiert von Transaktions-E-Mail-Gewohnheiten und höherem Engagement, während Einzelhandel und E-Commerce mit aggressivem Promotions-Versand kämpfen, der ISP-Filtering auslöst.
Prädiktive Analytik und KI-Genauigkeitsmetriken
Predictive engagement scoring, send-time optimization, and AI-powered revenue attribution provide measurable accuracy benchmarks. These metrics show how well AI models predict subscriber behavior and forecast campaign outcomes.
31
41% höhere Einnahmen durch KI-gestützte Personalisierung und Versandzeitoptimierung
E-Mail-Marketing-Programme, die 2025 und Anfang 2026 KI einführten, meldeten Einnahmesteigerungen von durchschnittlich 41% gegenüber Nicht-KI-Programmen in der gleichen Branche. Diese Verbesserung entsteht durch die Kombination von prädiktiver Versandzeitoptimierung mit personalisiertem Inhalt und Verhaltens-Triggern.
32
20-30% Öffnungsratenverbesserung durch Versandzeitoptimierungs-Genauigkeit
Der Versand an jeden Abonnenten zu seiner persönlich optimalen Zeit statt zu einer festen Batch-Zeit liefert konsistent 20 bis 30 Prozent Öffnungsratenverbesserungen branchenübergreifend. Dies zeigt, wie KI-Modelle, die individuelle Engagement-Fenster analysieren, generische Versandzeiten übertreffen.
33
13,44% Click-Through-Rate Anstieg mit KI-gestützter Personalisierung
Vermarkter, die KI-gestützte Personalisierung implementieren, melden Click-Through-Raten von 13,44% gegenüber nicht personalisierten Kampagnen. Diese Metrik zeigt, wie KI-Genauigkeit bei der Identifikation individueller Benutzer-Vorlieben sich direkt in höherem Engagement übersetzt.
34
26% Öffnungsraten-Anstieg durch KI-generierte Betreffzeilen gegenüber von Menschen geschriebenen
Organisationen, die KI zur Generierung und Optimierung von Betreffzeilen nutzen, sehen einen 26% Anstieg der Öffnungsraten gegenüber manuell geschriebenen Alternativen. Im Zusammenspiel mit dynamischer Versandzeitoptimierung verstärkt sich der Vorteil um einen zusätzlichen 14% Anstieg.
35
47% Öffnungsraten-Anstieg durch individualisiertes Timing, das Abonnenten-Engagement-Fenster entspricht
KI-Versandzeitoptimierung erhöhte die Öffnungsraten um 47% von einem Durchschnitt von 23% auf 34% durch individualisiertes Timing, das das optimale Engagement-Fenster jedes Abonnenten entspricht. Click-Through-Raten verbesserten sich auch um 31% mit besserem Timing.
36
75% Genauigkeitsziel für prädiktive Engagement-Scoring-Modelle
KI-Prognose-Scoring-Modelle sollten eine Genauigkeitsrate von 75% oder höher anstreben, wenn gemessen wird, ob Abonnenten, die als stark engagiert identifiziert wurden, tatsächlich bei vorhergesagten Raten öffnen, klicken und konvertieren. Dieses Benchmark stellt zuverlässiges KI-gestütztes Segment-Targeting sicher.
37
41% der Unternehmen werden bis Ende 2026 KI-gestützte Analytik nutzen
Laut Litmus-Forschung werden 41% der Unternehmen bis Ende 2026 KI-gestützte Analytik nutzen, wobei Vermarkter sagen, dass bis zu 75% ihrer E-Mail-Operationen KI-gestützt sein werden. Dies zeigt schnelle Einführung von Prognose-Analytik-Fähigkeiten.
38
66% der KI-adoptierenden Vermarkter nutzen Versandzeitoptimierung als primäre KI-Anwendung
Versandzeitoptimierung ist die häufigste Anwendung von KI im E-Mail-Marketing, mit 66% der KI-adoptierenden Vermarkter, die sie nutzen. Dies zeigt, dass prädiktive Timing-Modelle die vertrauenswürdigste Genauigkeitsmetrik zur Validierung von KI-Performance sind.
KI-Adoption, Produktionsgeschwindigkeit und Team-Effizienz
AI adoption in email marketing is accelerating production timelines and expanding team capacity without headcount growth. These benchmarks measure AI tool adoption rates, email build time reduction, and workflow transformation metrics.
39
87% der Marketing-Teams nutzen KI für E-Mail, aber nur 6% qualifizieren sich als High-Performer
Trotz weit verbreiteter KI-Einführung in E-Mail-Marketing-Workflows scheitern die meisten Teams dabei, messbare Gewinne zu erzielen, weil ihnen die angemessene Workflow-Architektur und organisatorische Reife fehlen, um die Technologie effektiv zu nutzen.
40
76% der Marketing-Teams produzieren jetzt E-Mails in 3 Tagen oder weniger, hochgerechnet von nur 21% im Jahr 2023
KI-Automatisierung hat E-Mail-Produktions-Timelines dramatisch komprimiert. 2024 brauchten 62% der Teams zwei Wochen oder mehr pro E-Mail, während 2026 Daten zeigen, dass drei Viertel jetzt in Tagen umgesetzt werden, was schnellere Kampagnen-Iteration und Personalisierung ermöglicht.
41
54% der Vermarkter sparen wöchentlich 1-5 Stunden mit KI bei E-Mails, während 31% 6-10 Stunden sparen
KI-Tools liefern erhebliche Zeitrückgewinnung über E-Mail-Marketing-Teams hinweg. Insgesamt melden 85% der Vermarkter, dass sie wöchentlich zwischen 1-10 Stunden sparen, was Kapazität für Strategie und kreative Arbeit statt Routine-Produktionsaufgaben freisetzt.
42
61% der Enterprise-E-Mail-Programme nutzen bis Ende 2026 KI für mindestens ein Kampagnenelement
Enterprise-Einführung von KI im E-Mail-Marketing beschleunigt sich über alle Kampagnenerstellungs-Phasen hinweg. Von Betreffzeilen-Generierung bis Versandzeitoptimierung bis dynamische Personalisierung, nutzen jetzt mehr als sechs von zehn Enterprise-Programmen KI in ihren Produktions-Workflows.
43
Automatisierte E-Mails generieren trotz nur 2% des Volumens 16x mehr Umsatz pro Versand als geplante Kampagnen
KI-gestützte Automatisierung liefert überproportionale Rückgaben. Obwohl nur einen winzigen Anteil des gesamten E-Mail-Versands darstellend, erreichen Automatisierungs-Workflows 320% höhere Umsätze pro Nachricht als Broadcast-Kampagnen, was zeigt, dass Produktions-Effizienz direkt Umsatzwachstum ermöglicht.
44
340% Anstieg bei Vermarktern, die generative KI für Bilderstellung zwischen 2024 und 2025 nutzen
Generative KI-Einführung in visuellem Inhalt ist in die Höhe geschossen. Dieses dramatische Jahr-über-Jahr Wachstum signalisiert, dass KI-Design-Tools vom experimentellen zum Mainstream übergechen, was Produktions-Reibung über E-Mail-Kreativ-Workflows hinweg reduziert.
45
Fortgeschrittene KI-Adopter sind 75% wahrscheinlicher, E-Mail-ROI über 45:1 zu erreichen
Strategische KI-Implementierung verstärkt Rückgaben erheblich. Teams, die KI tief in Workflows integrieren (nicht nur mit Point-Solutions experimentieren), erzielen ROI-Performance weit über Branchen-Baseline, was zeigt, dass Workflow-Architektur wichtiger ist als bloße Tool-Einführung.
Quellen
All statistics on this page are sourced from the following 41 references.
- 1Digital Applied, 2026
- 2Digital Applied, Q1 2026
- 3Digital Applied, 2026
- 4Mailchimp, 2026
- 5Instantly Cold Email Benchmark, 2026
- 6MailerLite, 2025
- 7Growth-onomics, Enflow Digital (2026)
- 8Litmus, Enflow Digital Email Marketing Benchmarks (2025)
- 9Enflow Digital Email Marketing Benchmarks (2025)
- 10Enflow Digital Email Marketing Benchmarks (2025)
- 11Growth-onomics Email Marketing Benchmarks 2026
- 12Brevo 2025 Benchmark (44 billion emails analyzed)
- 13Salesforce Email Marketing Benchmarks (2025-2026)
- 14Omnisend 2025 Ecommerce Marketing Statistics Report
- 15Omnisend 2025 Email Marketing Statistics (27,000+ brands analyzed)
- 16Omnisend 2025 Ecommerce Email Benchmarks (20 billion+ emails analyzed)
- 17Litmus 2025 State of Email Survey and Digital Applied Email Marketing Benchmarks
- 18Lappio Behavioral Email Triggers Research (2025)
- 19Campaign Monitor 2025 Email Marketing Report
- 20Robly 2026 Email Marketing Statistics Report
- 21Klaviyo 2024 Email Marketing Benchmarks (325+ billion emails analyzed)
- 22Email Tool Tester and Landbase Analysis (2025)
- 23DMARC Checker Adoption Statistics and Email Tool Tester (2025)
- 24Digital Bloom B2B Email Deliverability Report (2025)
- 25Sinch Mailgun State of Email Deliverability 2025
- 26Unspam.email 2025 Email Deliverability Report (based on millions of email tests)
- 27Mailmend Inbox Placement Statistics (2026)
- 28DigitalApplied Email Deliverability Benchmarks 2026
- 29Digital Applied (2026)
- 30Demandsage (2026)
- 31sendXmail (2025)
- 32HubSpot (2026)
- 33AI-Bees (2026)
- 34Omnisend via That Marketing Buddy (2026)
- 35Knak Email Creation & AI Statistics (2026)
- 36Litmus State of Email 2025-2026
- 37HubSpot AI Email Marketing Research (2026)
- 38Digital Applied Email Marketing Statistics 2026
- 39Omnisend Email Automation Statistics (2026)
- 40Litmus State of Email 2025 (Validity)
- 41Litmus State of Email 2026 Report
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