Email Marketing Benchmarks & Statistics
45 KI-Email-Marketing-Statistiken für 2026: Strategische Insights
Aktuelle Daten zur KI-Adoption im Email-Marketing, ROI-Auswirkungen und Performance-Kennzahlen für 2026. Erfahren Sie, wie KI-gestützte Personalisierung, Automatisierung und Segmentierung den Umsatz steigern.
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45 statistics39 sources Updated 13. Mai 2026
Wichtigste Erkenntnisse
- 87% der Unternehmen, die KI eingeführt haben, setzen sie speziell für E-Mail-Marketing ein
- 41% Umsatzsteigerung bei E-Mails aus KI-gestützten Kampagnen im Vergleich zu nicht-KI-Ansätzen
- 13% höhere Click-Through-Rates bei KI-gestützten E-Mail-Kampagnen
- 50% der E-Mail-Vermarkter nutzen KI speziell für Personalisierung, was sie zum primären KI-Anwendungsfall im E-Mail-Marketing macht
- 87% der Unternehmen nutzen KI in E-Mail-Workflows, aber nur 6% erreichen hochwertige Ergebnisse
KI-Einsatz und Nutzung im E-Mail-Marketing
Artificial intelligence has moved from experimental to mainstream in email marketing. Nearly two-thirds of marketers now employ AI tools, with email marketing emerging as the primary application area. This section covers current adoption rates, tool usage patterns, and how widely AI has penetrated the email marketing landscape.
1
87% der Unternehmen, die KI eingeführt haben, setzen sie speziell für E-Mail-Marketing ein
E-Mail-Marketing ist zum primären Anwendungsbereich für KI-Investitionen geworden und signalisiert, dass Unternehmen E-Mail als den wertvollsten Kanal für KI-gestützte Optimierung und Personalisierung in großem Maßstab erkennen.
2
63% der Vermarkter nutzen KI-Tools in ihren E-Mail-Marketing-Bemühungen
Die KI-Einführung im E-Mail-Marketing hat Mainstream-Status erreicht, wobei nun fast zwei Drittel der Vermarkter KI in ihre Kampagnen für Contenterstellung, Personalisierung und Optimierung integrieren.
3
95% der Vermarkter, die generative KI für die E-Mail-Contenterstellung nutzen, bewerten sie als effektiv
Generative KI zeigt starke reale Leistung für E-Mail, wobei die große Mehrheit der Nutzer messbaren Wert bei Content-Generierungsaufgaben von Betreffzeilen bis zum E-Mail-Text bestätigt.
4
71% der Vermarkter nutzen ChatGPT speziell für E-Mail-Marketing-Aufgaben
ChatGPT ist zum dominierenden KI-Tool für E-Mail-Vermarkter geworden und zeigt, wie Consumer-Grade generative KI die Content-Erstellung demokratisiert und Barrieren für KI-Einsatz abgebaut hat.
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70% der Vermarkter prognostizieren, dass bis 2026 bis zur Hälfte ihrer E-Mail-Abläufe KI-gesteuert sein werden
Basierend auf Umfragedaten von knapp 500 Marketing-Fachleuten zeigt die Entwicklung, dass KI sich von einem Zusatztool zu einer Kerninfrastruktur entwickelt, wobei fortgeschrittene Nutzer bereits Parität oder darüber hinaus erreicht haben.
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76% der Teams versenden E-Mails innerhalb von drei Tagen, gegenüber 62% die 2024 zwei Wochen oder länger brauchten
KI und Automatisierung haben Produktionsabläufe grundlegend umgestaltet und ermöglichen es Vermarktern, sich von langen Genehmigungszyklen zu schnellem Versand zu bewegen, was eine erhöhte Personalisierung und Segmentierung direkt unterstützt.
7
340% jährlicher Anstieg bei Vermarktern, die generative KI zur Bilderstellung für E-Mails nutzen (2024 bis 2025)
Die Einführung generativer KI für visuelle Content-Erstellung explodierte 2025 und erweiterte sich über Text hinaus auf Bildgenerierung, Design und Multimedia-Elemente in E-Mail-Kampagnen.
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KI-gestützte Personalisierung liefert 41% höhere Umsätze im Vergleich zu nicht personalisierten Kampagnen
Messbarer Umsatzeffekt zeigt, dass KI-gestützte Personalisierung sich direkt auf geschäftliche Ergebnisse auswirkt und eine der höchsten ROI-Anwendungen von KI im E-Mail-Marketing darstellt.
Umsatzauswirkung und ROI-Leistung
The financial case for AI email marketing is compelling. AI-driven campaigns generate measurable revenue increases across personalization, segmentation, and automation. Email remains the highest-ROI digital marketing channel, with AI layering adding significant multiplier effects on top of baseline performance.
9
41% Umsatzsteigerung bei E-Mails aus KI-gestützten Kampagnen im Vergleich zu nicht-KI-Ansätzen
Salesforce-Benchmark-Forschung ergab, dass KI-gestützte E-Mail-Programme 41% höhere Umsätze als manuelle Kampagnen liefern, wenn KI über den gesamten Workflow integriert wird (Segmentierung, Content, Versandzeitoptimierung und Nachversand-Learning). Dies stellt den größten messbaren ROI-Anstieg durch KI im E-Mail-Marketing dar.
10
18-45% Umsatzsteigerung pro Empfänger durch KI-gestützte Segmentierung im Vergleich zu traditionellem demografischem Targeting
Klaviyos 2025 State of Email Report ergab, dass Marken mit KI-gestützter Segmentierung eine Umsatzsteigerung pro Empfänger von 18 bis 45% gegenüber traditioneller demografischer Segmentierung verzeichneten. Die Unterschiede spiegeln wider, wie sich Datenqualität direkt auf die Präzision der KI-Segmentierung auswirkt.
11
13,44% Anstieg der Click-Through-Rate durch KI-Personalisierungskampagnen
KI-optimierte Kampagnen erreichen derzeit durchschnittlich eine Click-Through-Rate von 13,44% gegenüber nur 3% bei nicht-KI-Kampagnen. Dieser strukturelle Vorteil verstärkt sich mit jedem Versand und treibt Engagement- und Konversionssteigerungen in großem Maßstab voran.
12
22x höherer Umsatz pro versendeter E-Mail aus automatisierten Flows im Vergleich zu Kampagnen-Sends
Omnisends Analyse der E-Commerce-E-Mail-Leistung zeigte, dass automatisierte E-Mails 2025 $3,41 pro versendeter E-Mail generierten, gegenüber $0,155 für Kampagnen-E-Mails. Dieser 22x-Unterschied zeigt die Kraft von verhaltensgesteuerten Timings und Relevanz.
13
760% Umsatzsteigerung aus segmentierten Kampagnen im Vergleich zu universellen E-Mail-Sendungen
Campaign Monitor-Forschung zeigt, dass segmentierte Kampagnen bis zu 760% mehr Umsatz generieren als generische, unsegmentierte Broadcasts. KI vergrößert diesen Vorteil dramatisch durch Mikrosegmentierung und prädiktive Zielgruppendefinition.
14
37% des gesamten E-Mail-Umsatzes entsteht aus nur 2% des Sendevolumens (automatisierte E-Mails)
Automatisierte Workflows und ausgelöste E-Mails stellen nur 2% der Gesamte-Mail-Sendungen dar, generieren aber 37% bis 41% des Gesamte-Mail-Umsatzes. Diese überproportionale Leistung zeigt die Fähigkeit von KI, Timing, Relevanz und verhaltensgesteuerte Auslöser zu optimieren.
15
26% höhere Öffnungsraten durch KI-generierte Betreffzeilen im Vergleich zu manuell geschriebenen
Unternehmen, die KI zur Generierung und Optimierung von Betreffzeilen nutzen, verzeichnen eine 26% höhere Öffnungsrate im Vergleich zu manuell geschriebenen Alternativen. In Kombination mit dynamischer Versandzeitoptimierung verstärkt sich der Vorteil auf einen weiteren 14% Anstieg.
16
36-45 Euro ROI pro Euro Ausgaben beim E-Mail-Marketing, besser als alle anderen digitalen Kanäle
E-Mail-Marketing liefert 2026 $36 bis $45 Rückgabe für jeden ausgegebenen Dollar, was Paid Search ($2), Social Advertising ($2,80) und Display Ads ($1,35) weit überbietet. KI-Personalisierung vergrößert diese Lücke weiter, indem sie den Pro-Send-Umsatz um 17-26% erhöht.
17
30% operative Kosteneinsparungen durch E-Mail-Automatisierung und KI-Workflow-Optimierung
Unternehmen, die KI-gestützte Automatisierung nutzen, reduzieren operative Kosten durchschnittlich um 30%, während sie gleichzeitig die Kampagnenleistung verbessern. Dieser duale Vorteil zeigt die Fähigkeit der KI, komplexe Workflows auszuführen, die manual größere Teams erfordern würden.
Engagement-Metriken und Leistungsgewinne
AI improves core email metrics including open rates, click-through rates, and conversion rates through subject line optimization, send-time optimization, and dynamic content. This section documents how AI affects each engagement lever and which tactics deliver the largest performance gains.
18
13% höhere Click-Through-Rates bei KI-gestützten E-Mail-Kampagnen
KI-gestütztes E-Mail-Marketing liefert einen messbaren 13% Anstieg der Click-Through-Raten durch Optimierung von Betreffzeilen, Versandzeiten und dynamischen Inhalten. Diese Verbesserung signalisiert direkt stärkeres Audience-Engagement und Absicht.
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41% Umsatzsteigerung durch KI-gestützte Personalisierung
KI-Implementierung im E-Mail-Marketing treibt eine 41% Umsatzsteigerung durch fortgeschrittene Personalisierung, Betreffzeilenoptimierung und Verhaltens-Targeting an. Diese Umsatzsteigerung stellt einen der am direktesten messbaren geschäftlichen Auswirkungen von KI dar.
20
3,75% durchschnittlicher Click-Rate-Anstieg durch KI-Produktempfehlungen
KI-gestützte Produktempfehlungen erhöhen E-Mail-Click-Raten auf durchschnittlich 3,75%, wobei Top-Performer 8,79% erreichen. Dies zeigt, wie KI-gestützte Personalisierung Browsing-Verhalten in Klicks und Konversionen umwandelt.
21
26% Verbesserung der Öffnungsrate durch KI-Versandzeitoptimierung
Machine-Learning-Modelle, die individuelle Subscriber-Engagement-Muster analysieren, steigern Öffnungsraten um 26% durch prädiktive Versandzeitoptimierung. KI liefert E-Mails im optimalen Moment jedes Subscribers statt im Batch-Versand zu festen Zeiten.
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22x höherer Umsatz pro E-Mail aus automatisierten Flows im Vergleich zu einzelnen Kampagnen
Automatisierte E-Mails generierten 2025 $3,41 pro Versand gegenüber $0,155 für Kampagnen, was zeigt, dass Automatisierung 22-mal höhere Umsatzeffizienz liefert. KI-ausgelöste Nachrichten treiben Konversionen durch Verhaltensrelevanz und präzises Timing voran.
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63% der Vermarkter nutzen nun KI-Tools für E-Mail-Marketing
Die KI-Einführung erreichte Mainstream-Status mit 63% der Vermarkter, die KI in E-Mail-Workflows einsetzen. Diese schnelle Einführung spiegelt die bewiesene Fähigkeit der KI wider, Engagement zu verbessern, manuelle Arbeit zu reduzieren und messbare Leistungsgewinne zu liefern.
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5-10% Verbesserung der Öffnungsrate durch KI-generierte Betreffzeilen
Selbst grundlegende KI-Betreffzeilenoptimierung liefert konsistente 5-10% Verbesserungen der Öffnungsrate über E-Mail-Programme. Dies summiert sich zu Tausenden zusätzlicher Öffnungen über große Subscriber-Basen und stellt die Grundlage der KI-E-Mail-Vorteile dar.
25
75% höhere Wahrscheinlichkeit, 45:1 ROI zu überschreiten, mit fortgeschrittener KI-Einführung
Teams, die KI über Segmentierung, Betreffzeilentests und Versandzeitoptimierung anwenden, sind 75% wahrscheinlicher, ROIs über 45:1 zu erreichen. Dies zeigt den zusammengesetzten Effekt von KI bei systematischer Bereitstellung über E-Mail-Programme.
Personalisierung, Segmentierung und Content-Strategie
Personalization is the primary use case for AI in email marketing, adopted by half of practitioners. AI enables hyper-segmentation, dynamic content, and behavioral targeting at scale. This section covers adoption rates, revenue multipliers from segmentation, and the strategic role of AI-generated content.
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50% der E-Mail-Vermarkter nutzen KI speziell für Personalisierung, was sie zum primären KI-Anwendungsfall im E-Mail-Marketing macht
Personalisierung steht als die dominierende KI-Anwendung im E-Mail-Marketing, die die Hälfte der befragten Praktiker einsetzen. Dies spiegelt die Branchenanerkennung wider, dass Content-Anpassung direkt Engagement- und Konversionssteigerungen in großem Maßstab treibt.
27
Segmentierte E-Mail-Kampagnen generieren bis zu 760% mehr Umsatz als unsegmentierte Broadcasts
Segmentierung schafft die Grundlage für Personalisierungserfolg. Dieser dramatische Umsatzmultiplier zeigt, dass die Aufteilung von Zielgruppen nach Verhalten, Demografie und Engagement-Mustern sich direkt in höhere Konversionsraten und Kundenleben-Wert im Vergleich zu universellen Sendungen überträgt.
28
KI-gestützte Personalisierung liefert 41% höhere Umsätze und 13,44% Click-Through-Rate-Verbesserungen gegenüber nicht personalisierten Kampagnen
Wenn KI individuelle Nutzerverhaltens-Muster analysiert, um Inhalte, Timing und Angebote dynamisch anzupassen, steigt der Umsatz wesentlich. Diese Leistungslücke zeigt die Fähigkeit von KI, Hyperpersonalisierung in großem Maßstab auszuführen, was manuelle Segmentierung nicht erreicht.
29
64% der E-Mail-Vermarkter nutzen KI in irgendeiner Form in ihren E-Mail-Programmen (ab 2026)
Die KI-Einführung im E-Mail-Marketing hat eine nahezu Mehrheits-Durchdringung erreicht. Von diesen Nutzern verwenden 50% sie für Personalisierung, 41% für Betreffzeilenoptimierung und 29% für Versandzeitoptimierung, was einen Shift zu Automatisierungs-zentrierten Strategien widerspiegelt.
30
KI-generierte Betreffzeilen erhöhen Öffnungsraten um bis zu 26%, wobei typische Verbesserungen 5-10% sind
Machine-Learning-generierte Betreffzeilen überbieten nun konsistent manuell geschriebene Alternativen. In Kombination mit Versandzeitoptimierung verstärkt sich dieser Vorteil und addiert einen weiteren 14% Anstieg der Öffnungsraten für Enterprise-E-Mail-Programme.
31
Automatisierte E-Mails treiben 37-41% des gesamten E-Mail-Umsatzes an, obwohl sie nur 2% des Sendevolumens darstellen
Verhaltensgesteuerte Auslöser und Lifecycle-Automatisierung liefern überproportionale Rückgaben. Diese Flows erreichen Kunden in präzisen Absichts-Momenten (Warenkorbabbau, Post-Purchase, Wiederengagement) und generieren 320% mehr Umsatz als Broadcast-Kampagnen, was Automatisierung zur höchsten ROI-E-Mail-Taktik macht.
32
Bildgenerierung mittels KI in E-Mails stieg um 340% jährlich von 2024 bis 2025
Die Einführung generativer KI für E-Mail-Bilder beschleunigt sich schnell. Diese 340% Steigerung zeigt die Fähigkeit von Vermarktern, dynamische, personalisierte Produktbilder und visuellen Content in großem Maßstab zu erstellen, ohne Design-Engpässe, was echte 1:1 visuelle Personalisierung ermöglicht.
33
81% der E-Mail-Vermarkter implementierten KI-gestützte CRM-Systeme mit nahtlosen Integrationen in ihrem Marketing-Technology-Stack bis 2025
Einheitliche Customer-Data-Plattformen, die KI-E-Mail-Systeme antreiben, werden zu Standard-Infrastruktur. Diese integrierten Systeme analysieren automatisch Verhaltensignale über Kanäle (CRM, Website, Kaufverlauf), um Zielgruppen dynamisch zu segmentieren und hyperpersonalisierte Kampagnen auszulösen, ohne manuelle Eingriffe.
Produktionseffizienz und Implementierungsherausforderungen
AI dramatically compresses email production timelines and reduces content creation bottlenecks. However, a significant gap exists between adoption and measurable performance. This section covers time savings, workforce impact, and the barriers preventing more teams from capturing AI's full potential.
34
87% der Unternehmen nutzen KI in E-Mail-Workflows, aber nur 6% erreichen hochwertige Ergebnisse
Trotz weit verbreiteter KI-Einführung im E-Mail-Marketing besteht eine massive Lücke zwischen Implementierung und Ergebnissen. Nur 6% der Organisationen gelten als KI-High-Performer bei E-Mail, 1% beansprucht unternehmensweite KI-Reife. Dies offenbart die Adoptions-Leistungs-Lücke, die durch Workflow-Architektur-Herausforderungen statt Tool-Beschränkungen getrieben wird.
35
Produktionszeiten für fortgeschrittene KI-Nutzer von 14 Tagen auf 3 Tage komprimiert
Teams, die KI strategisch nutzen, haben E-Mail-Produktionszyklen von zwei Wochen auf nur drei Tage reduziert. Diese dramatische Komprimierung wird durch KI-unterstützte Content-Erstellung und optimierte Genehmigungsabläufe vorangetrieben, was Teams ermöglicht, wachsende Kampagnenanforderungen ohne proportionale Headcount-Steigerungen zu erfüllen.
36
Fortgeschrittene KI-Nutzer sind 75% wahrscheinlicher, ROI über 45:1 zu erreichen
Teams, die KI vollständig in Workflows integrieren, erzielen signifikant höhere E-Mail-ROI und erreichen 45:1 im Vergleich zu frühen Nutzern. Dieser ROI-Vorteil verstärkt sich durch schnellere Produktion, bessere Personalisierung und verbesserte Targeting-Präzision, die durch KI-gestützte Segmentierung getrieben wird.
37
59% der Marketing-Operations-Teams fehlt KI- und Automatisierungs-Expertise
Skill-Gaps stellen die primäre Adoptionsbarriere dar. Fast 60% der Marketing-Ops-Profis berichten von unzureichender KI-Expertise, doch 92% erwarten, dass KI ihre Rollen wesentlich beeinflusst. Dieses Trainingsdefizit verhindert direkt, dass Teams KI-Zugang in messbare geschäftliche Ergebnisse umwandeln.
38
70% der Vermarkter treffen auf KI-bezogene Vorfälle einschließlich Halluzinationen und außermarken-Content
Qualitätskontroll-Ausfälle bleiben eine große Implementierungsbarriere. Halluzinationen, Bias und Ton-Inkonsistenzen beeinflussen die Mehrheit der Teams, die KI bereitstellen, doch weniger als 35% planen zusätzliche Governance-Investitionen. Diese Governance-Lücke schafft Markenrisiko neben Effizienzgewinnen.
39
42% der Implementierungen schlagen wegen Datenqualität und Integrationsproblemen fehl
Schlechte Datenqualität stellt den häufigsten Implementierungs-Blocker dar und beeinflusst knapp die Hälfte der KI-Deployments. Legacy-Systeme, unvollständige Subscriber-Daten und isolierte CRM-Datensätze verhindern, dass KI-Modelle genaue Segmente und personalisierten Content generieren, was Effizienzgewinne aufhebt.
40
34% der Vermarkter nennen schlechte KI-Ausgaben als ihre Top-Implementierungs-Herausforderung
Qualitätsbedenken rivalisieren mit Skill-Gaps als Adoptionsbarrieren. Vermarkter berichten von KI-Schwierigkeiten mit Marken-Stimme, Ton-Inkonsistenz und Kontext-Genauigkeit. In Kombination mit 35%, die mangelndes KI-Wissen zitieren, erklären diese doppelten Barrieren, warum Adoption die Ergebnisse um das 14fache überbietet.
Zukünftige Trends und Marktprognosen
AI adoption in email marketing is projected to approach universal levels by 2030. The market is expanding, and new capabilities like agentic AI and dynamic 1:1 personalization are emerging. This section projects how AI will reshape email marketing infrastructure, roles, and revenue.
41
97% der E-Mail-Vermarkter sollen KI bis 2030 nutzen, gegenüber 64% Adoption im Jahr 2026
Die KI-Einführung im E-Mail-Marketing wird voraussichtlich zur universellen Infrastruktur statt zu einem Wettbewerbsvorteil. Diese nahezu universelle Einführung zeigt die Reife der Technologie und ihre Integration in Kern-E-Mail-Plattformen, was KI-gestütztes E-Mail-Marketing zum Industrie-Standard innerhalb von vier Jahren macht.
42
E-Mail-Marketing-Umsatz soll von $11,3 Milliarden im Jahr 2025 auf $21,8 Milliarden bis 2030 wachsen
Die E-Mail-Marketing-Branche wird voraussichtlich über fünf Jahre ihren Wert fast verdoppeln, hauptsächlich getrieben durch Effizienzgewinne und globale Adoptionserweiterung statt erhöhtes Nachrichtenvolumen. Dieses Wachstum zeigt den expandierenden Geschäftswert von KI-gestützten E-Mail-Programmen und deren Umsatzauswirkung.
43
70% der E-Mail-Vermarkter prognostizieren, dass KI bis Ende 2026 bis zur Hälfte aller E-Mail-Abläufe ausführt
Nach Litmus State of Email 2025 Umfrage von knapp 500 Marketing-Fachleuten erwartet eine signifikante Mehrheit, dass KI substanzielle Teile ihrer E-Mail-Workflows innerhalb von Monaten übernimmt. Zusätzliche 18% erwarten, dass KI 50-75% der E-Mail-Aufgaben verwaltet, was schnelle operative Umwandlung signalisiert.
44
Fortgeschrittene KI-Nutzer sind 75% wahrscheinlicher, ROI über 45:1 zu erreichen im Vergleich zu frühen Nutzern
Teams, die anspruchsvolle KI-Workflows implementieren, übertreffen deutlich diejenigen mit grundlegender KI-Integration. Diese Leistungslücke zeigt, dass strategische KI-Implementierung, nicht bloße Adoption, messbare geschäftliche Ergebnisse in E-Mail-Marketing-ROI treibt.
45
Organisationen, die agentenbasierte KI-Workflows implementieren, können 10-30% Umsatzwachstum durch hyperpersonalisiertes Marketing erwarten
McKinsey-Forschung zeigt, dass agentenbasierte KI-Systeme, die ganze E-Mail-Kampagnen autonom verwalten, beträchtliche Umsatzsteigerungen liefern. Diese Fähigkeit stellt die nächste Evolution jenseits generativer KI dar, was echte 1:1-Personalisierung in großem Maßstab ohne manuelle Kampagnen-Konfiguration ermöglicht.
Quellen
All statistics on this page are sourced from the following 39 references.
- 1Knak, AI Email Marketing Statistics (2026)
- 2ArtSmart AI, AI in Email Marketing Statistics (2025)
- 3Litmus, 2025 State of Email Report
- 4Litmus, 2025 State of Email Report
- 5Litmus, 2025 State of Email Report
- 6Salesforce (2026), referenced in DigitalApplied AI Email Marketing Guide
- 7Klaviyo State of Email Report (2025)
- 8DigitalApplied Email Marketing AI Personalization Guide (2026)
- 9Omnisend 2025 Email Marketing Benchmarks Report
- 10Campaign Monitor (cited in AI-Bees Email Marketing Trends, 2026)
- 11Originality.AI Email Marketing Statistics (2026)
- 12DigitalApplied Email Marketing Statistics 2026
- 13DigitalApplied Email Marketing Benchmarks 2026
- 14DemandSpring AI in Email Marketing (2025)
- 15Genesysgrowth, 2026
- 16Klaviyo, 2026
- 17DigitalApplied, 2026
- 18Omnisend, 2026
- 19Amra And Elma, 2025
- 20Litmus, 2026
- 21Artsmart AI Email Marketing Statistics (2025)
- 22Campaign Monitor, Mailchimp, and G2 Research (2024-2025)
- 23Litmus, HubSpot, and ALM Corp Analysis (2026)
- 24Litmus, HubSpot, Klaviyo, Salesforce Consolidated Data (2026)
- 25Digital Applied Analysis (2026)
- 26Litmus State of Email 2025, Verified Data (2026)
- 27Litmus and AI-BEES Analysis (2025-2026)
- 28AI-BEES and Gartner Projections (2025)
- 29Knak (January 2026)
- 30Hostinger (May 2026)
- 31Validity/Litmus (2026)
- 32Knak, MarketingOps.com (2026)
- 33Knak, IAB (2026)
- 34CMSWire (February 2026)
- 35HubSpot (April 2026)
- 36ALM Corp (2026)
- 37Litmus State of Email 2025
- 38Litmus (2026)
- 39McKinsey (2026)
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