Email Analytics & Reporting
47 E-Mail-Marketing Durchschnittliche Conversion Rate Statistiken (2026)
E-Mail Conversion Rate Benchmarks, Branchendaten und bewährte Strategien. Erfahren Sie, welche Leistung in Ihrer Branche angestrebt werden sollte und wie Sie Ihre Ergebnisse verbessern.
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47 statistics43 sources Updated 24. April 2026
Wichtigste Erkenntnisse
- 0,08% durchschnittliche E-Mail-Conversion-Rate über alle Branchen hinweg, wobei die Top 10% 0,44% erreichen
- 52% durchschnittliche Conversion-Rate für automatisierte Willkommens-E-Mails vs. 17% für E-Mails zum Produktabbruch
- Gaming-Industrie führt mit 15,1% E-Mail-Conversion-Rate in 2025 an
- Automatisierte E-Mails tragen 37% aller E-Mail-generierten Verkäufe bei, machen aber nur 2% des gesamten E-Mail-Volumens aus
- Segmentierte Kampagnen generieren 760% mehr Umsatz als nicht segmentierte
Gesamtbenchmarks für E-Mail-Conversion-Raten
Email conversion rates vary widely depending on what you're measuring (sent, delivered, opened, or clicked) and which email type you're sending. Understanding baseline benchmarks across all industries helps you evaluate where your program stands and identify gaps. These overall figures provide the foundation for more granular industry and email-type analysis.
1
0,08% durchschnittliche E-Mail-Conversion-Rate über alle Branchen hinweg, wobei die Top 10% 0,44% erreichen
Klaviyos Analyse von Millionen von Kampagnen zeigt eine große Leistungslücke. Während die Baseline niedrig ist, hat diese Statistik Bedeutung, weil selbst kleine Steigerungen der Conversion-Rate bei großen Versandmengen zu erheblichen Umsatzgewinnen führen.
2
2-5% ist der Benchmark für gute E-Mail-Conversion-Raten über Branchen hinweg
Mailchimp-Daten zeigen, dass 2-5% Conversion typisch ist, wenn Aktionen wie Klicks, Formularausfüllungen oder Käufe gemessen werden. Das spezifische Ziel hängt von Ihrer Definition einer Conversion und Ihrem Industriesektor ab.
3
2,4% Conversion-Rate für B2B-E-Mail-Kampagnen, 2,8% für B2C-Kampagnen in 2025
B2B- und B2C-E-Mail-Marketing zeigen unterschiedliche Conversion-Baselines, wobei B2C leicht überlegen ist. Diese Unterscheidung hilft Vermarktern, realistische Ziele basierend auf ihrem Geschäftsmodell und Zielgruppentyp zu setzen.
4
2,9-3,3% durchschnittliche Conversion-Rate für Einzelhandel und Mode im E-Commerce in 2025
Branchenspezifische Daten von Insider One zeigen, dass Einzelhandels- und Fashionbranchen Conversion-Raten in diesem Bereich aufrechterhalten und bieten einen klareren Benchmark als branchen übergreifende Durchschnitte für E-Commerce-Unternehmen.
5
6,33% Conversion-Rate für E-Mails mit abgebrochenem Warenkorb 1 Stunde nach dem Checkout
Cart-Recovery-E-Mails gehören zu den Conversion-stärksten E-Mail-Typen. Das Timing ist erheblich wichtig: E-Mails, die innerhalb einer Stunde nach dem Abbruch versendet werden, konvertieren dramatisch besser als verspätete Sendungen.
6
10-15% Conversion-Rate für automatisierte Serien mit abgebrochenem Warenkorb
Automatisierte Cart-Recovery-Flows übertreffen durchweg Broadcast-Kampagnen und stellen einen erheblichen Prozentsatz verlorener Verkäufe wieder her. Dies unterstreicht den Wert von Behavior-Triggern gegenüber Massen-E-Mails.
7
3% durchschnittliche Conversion-Rate für Willkommens-E-Mail-Serien
Willkommens-E-Mails stellen die erste Berührung dar und konvertieren besser als allgemeine Promotional-Kampagnen. Diese Baseline hilft, Erwartungen für neue Abonnenten-Onboarding-Sequenzen zu setzen.
8
36 bis 42 Euro ROI für jeden Euro, der 2026 in E-Mail-Marketing ausgegeben wird
Während sich ROI von Conversion-Rate unterscheidet, kontextualisiert dieser allgemeine Benchmark, warum Conversion-Rate-Optimierung wichtig ist. Selbst bescheidene Verbesserungen der Conversion-Rate führen zu erheblichen Umsatzgewinnen in großem Maßstab.
E-Mail-Conversion-Raten nach E-Mail-Typ
Different email types naturally convert at vastly different rates. Automated flows, especially abandoned cart emails, dramatically outperform broadcast campaigns. Transactional and lifecycle emails show even higher conversion potential when designed around subscriber intent and behavior. Understanding these ranges helps set realistic expectations for each email you send.
9
52% durchschnittliche Conversion-Rate für automatisierte Willkommens-E-Mails vs. 17% für E-Mails zum Produktabbruch
Willkommens-E-Mails übertreffen andere ausgelöste E-Mail-Typen dramatisch aufgrund der Abonnenten-Absicht zum Zeitpunkt der Anmeldung. Diese 3-fach höhere Differenz zeigt, warum Investitionen in starke Willkommens-Sequenzen die höchsten Early-Stage-Conversions im Kunden-Lebenszyklus generieren.
10
10-15% Conversion-Rate für E-Mails mit abgebrochenem Warenkorb, wobei Personalisierung die Raten auf 20% treibt
E-Mails mit abgebrochenem Warenkorb gehören zu den Conversion-stärksten E-Mail-Typen, weil Abonnenten klare Kaufabsicht gezeigt haben. Personalisierung allein kann Conversion-Raten verdoppeln, indem Kunden ihre exakten Produkte mit maßgeschneidertem Messaging angezeigt werden.
11
3,33% durchschnittliche Conversion-Rate für Warenkorb-Flows, wobei die Top 10% der Performer 7,69% erreichen
Klaviyo-Daten aus über 183.000 E-Commerce-Marken zeigen die massive Leistungslücke zwischen durchschnittlichen und Top-Performing-Marken. Selbst gut gestaltete Warenkorb-Flows schneiden erheblich besser ab als Broadcast-Kampagnen und beweisen den Wert von Behavior-Triggern.
12
13x höhere Kaufbestell-Conversion-Raten für automatisierte Flows vs. Broadcast-Kampagnen
Automatisierte Flows generieren 0,16-2,11% Kauf-Conversion, während Broadcast-Kampagnen durchschnittlich 0,08-0,16% erreichen. Diese Lücke spiegelt den Unterschied zwischen hochgradig zielgerichteten Behavior-Triggern und Massensendungen wider, wobei Flows nur 5,3% der Sendungen ausmachen, aber 41% des Umsatzes generieren.
13
5-15% Conversion-Rate für transaktionale und Lebenszyklusus-E-Mails vs. 1-3% für Promotional-Broadcasts
Transaktionale E-Mails (Bestellbestätigungen, Versandupdates) und Post-Purchase-Follow-ups konvertieren durchschnittlich zu 3-6%, während Promotional-Kampagnen selten 3% überschreiten. Die absichtsbasierte Natur von transaktionalen E-Mails treibt wesentlich höhere Conversions.
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6,8% durchschnittliche Conversion-Rate für Post-Purchase-Follow-up-E-Mails
Post-Purchase-E-Mails, die Bewertungen fördern, komplementäre Produkte anbieten oder Feedback anfordern, erreichen durchweg über dem Durchschnitt liegende Conversions. Diese E-Mails erreichen engagierte Kunden in einem Moment, in dem das Vertrauen am höchsten ist.
15
3,66% Conversion-Rate für E-Mails mit abgebrochenem Warenkorb in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie, höchste über alle Branchen
Lebensmittel und Getränke erzielten mit 52,16% Open-Raten und 6,63% Click-Raten die stärksten Warenkorb-Ergebnisse. Branchenspezifische Messaging und Dringlichkeit rund um verderbliche Produkte treibt außergewöhnliche Conversion-Performance.
16
41% des E-Mail-generierten Umsatzes kommt von automatisierten Sendungen, obwohl diese nur 5% des Gesamtvolumens ausmachen
Omnisend-Daten zeigen, dass Automatisierungen 16x mehr Umsatz pro Sendung generieren als geplante Kampagnen. Dieser 8-fache Multiplikator in Umsatzeffizienz beweist, dass der Automatisierungstyp weit mehr Bedeutung hat als Kampagnenvolumen.
17
0,08% durchschnittliche Kampagnen-Conversion-Rate vs. 0,44% für Top 10% Performer, eine 5-fach höhere Lücke
Über alle E-Mail-Kampagnen hinweg liegt die durchschnittliche Conversion-Rate bei nur 0,08% (Omnisend-Daten von Klaviyo). Top-Performer erzielen 5-mal bessere Ergebnisse durch Fokus auf Segmentierung, Personalisierung und Behavior-Trigger anstelle von Massensendungen.
E-Mail-Conversion-Raten nach Branche
Industry-specific conversion rates reveal dramatic performance gaps. Gaming, food and beverage, and health sectors lead in conversion performance, while fashion and retail have lower but achievable benchmarks. Comparing your metrics to your specific vertical, rather than all-industry averages, shows you what truly good performance looks like for your business.
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Gaming-Industrie führt mit 15,1% E-Mail-Conversion-Rate in 2025 an
Gaming rangierte 2025 als die Branche mit der höchsten Conversion, gefolgt von Lebensmittel und Getränk mit 14,9% und Gesundheit mit 14,8%. Diese Sektoren sehen schnellere Kaufentscheidungen und höhere Absicht von Abonnenten im Vergleich zu anderen Branchen.
19
Einzelhandel und Mode durchschnittlich 2,9 bis 3,3% E-Mail-Conversion-Rate in 2025
Traditioneller Einzelhandel und Fashion-Industrien bleiben die Segment mit niedrigeren Conversions, aber diese Benchmarks stellen realistische Ziele für modische Marken dar. Verbesserungen sind durch bessere Segmentierung und Personalisierung erreichbar.
20
Lebensmittel- und Getränksektor erreicht 0,19% durchschnittliche E-Mail-Conversion-Rate
Lebensmittel und Getränke zeigen starke Performance mit 0,19% Conversion bei Standard-Broadcasts, angetrieben durch Wiederholungskauf-Verhalten und hohes Verbraucherengagement mit lebensmittelbezogenen Angeboten.
21
Gesundheits- und Beauty-Industrien konvertieren durchschnittlich zu 0,11%
Gesundheits- und Beauty-Segmente liegen zwar unter Lebensmittel und Getränke, leisten aber immer noch über der Baseline. Diese Industrien profitieren von Personalisierung und Vertrauensaufbau-Taktiken, die speziell auf Produktkategorien zugeschnitten sind, die höheres Verbrauchervertrauen erfordern.
22
Elektronik treibt 45,87% Conversion bei absicht-basierten Alert-E-Mails in 2026
E-Mail-Alerts für Preisrückgänge und Wiederinverkehrbringungen bei Tech-Produkten generieren die höchsten Conversions über alle Sektoren. Diese Käufer überwachen aktiv spezifische Produkte, was absicht-basierte Benachrichtigungen hochgradig wirksam macht.
23
Sport- und Outdoor-Sektoren konvertieren zu 38,25% bei absicht-basierten E-Mails
Sportprodukte rangieren an zweiter Stelle nach Elektronik für absicht-basierte E-Mail-Conversion. Diese hohen Zahlen spiegeln Käufer wider, die Wunschlisten- und Speichern-zum-späteren-Zeitpunkt-Funktionen nutzen, bevor sie Kaufentscheidungen treffen.
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B2B-Tech erreicht 2,5% durchschnittliche E-Mail-Conversion-Rate
B2B-Tech-Verkäufe sehen stetige Conversion bei 2,5%, was längere Verkaufszyklen und mehrere Entscheidungsträger widerspiegelt. Diese Kampagnen führen typischerweise zu Demos, Test-Anmeldungen und Konsultationen anstelle direkter Käufe.
25
E-Mails mit abgebrochenem Warenkorb stellen durchschnittlich 10 bis 15% der verlorenen Käufe wieder her
Cart-Recovery stellt den leistungsstärksten E-Mail-Typ über alle Branchen dar. Dieser taktische E-Mail-Typ übertrifft durchweg Broadcast-Kampagnen, indem er warme, hochgradig zielgerichtete Käufer erfasst, die Sekunden vom Kauf entfernt waren.
Automatisierung vs. Broadcast-Performance
The data is unambiguous: automated email flows generate vastly higher conversion rates and revenue per recipient than one-off broadcast campaigns. Automation accounts for a small fraction of total email volume but drives the majority of email revenue. This section shows the enormous impact of behavioral triggers, personalization, and lifecycle design.
26
Automatisierte E-Mails tragen 37% aller E-Mail-generierten Verkäufe bei, machen aber nur 2% des gesamten E-Mail-Volumens aus
Während automatisierte Flows nur einen kleinen Teil des gesamten E-Mail-Versands darstellen, entfallen mehr als ein Drittel aller von E-Mail-Marketing generierten Umsätze auf sie. Dies demonstriert die überproportionale Auswirkung von Behavior-Triggern und Timing auf Conversion-Performance.
27
Automatisierte E-Mail-Flows erreichen 2,11% Conversion-Rate gegenüber 0,16% bei Broadcast-Kampagnen, eine 13-fach höhere Differenz
Klaviyo-Benchmark-Daten zeigen die deutliche Leistungslücke zwischen ausgelösten E-Mails und einmaligen Sendungen. Automatisierte Flows konvertieren mehr als 10-mal höher, weil sie auf spezifische Behavior-Signale reagieren, wenn die Abonnenten-Absicht am höchsten ist.
28
42,1% Open-Rate für automatisierte Sequenzen gegenüber 14,5% für Massen-E-Mails
Behavior-ausgelöste E-Mails erreichen 3x höhere Open-Raten als Batch-Sendungen. Diese 27,6 Prozentpunkte-Lücke spiegelt Automatisierungen fundamentalen Vorteil wider: Nachrichten kommen an, wenn Abonnenten am stärksten mental mit der Marke engagiert sind.
29
Automatisierte Workflows generieren 1,94 Euro Umsatz pro Empfänger gegenüber 0,11 Euro bei Broadcast-Kampagnen
Umsatz pro Empfänger (RPR) misst echten E-Mail-Wert. Automatisierte Flows liefern knapp 18-mal höhere RPR als Kampagnen und beweisen, dass präzise Zielausrichtung und Behavior-Timing direkt zu Umsatzauswirkungen führen.
30
Automatisierte Warenkorb-Recovery stellt durchschnittlich 10-15% der verlorenen Käufe wieder her
Dieser einzelne automatisierte Flow-Typ demonstriert konkreten ROI. E-Mails für Warenkorb-Abbruch konvertieren durchschnittlich zu 3,33%, wobei Top-Performer 7,69% erreichen. Selbst eine 10%ige Recovery-Rate führt zu erheblichen Umsatz-Rückgewinnen aus bestehenden Traffics.
31
Segmentierte E-Mails generieren 0,31 Euro Umsatz pro Empfänger gegenüber 0,04 Euro bei Broadcast-Sendungen
Shopifys E-Mail-Wirtschaftsdaten aus 2025 zeigen, dass Behavior-Segmentierung kombiniert mit Automatisierung knapp 8-mal höhere Umsätze pro Empfänger treibt. Dies demonstriert, wie Segmentierung die Effektivität der Automatisierung verstärkt.
32
5,8% Click-Through-Rate für automatisierte ausgelöste E-Mails gegenüber 1,3% bei Batch-Sendungen
Automatisierte Sequenzen treibt 4,5x mehr Klicks als Broadcast-Kampagnen. Dieser Engagement-Multiplikator verstärkt sich bei Kombination mit höheren Open-Raten und schafft exponentielle Leistungsvorteile für Automatisierungs-First-Strategien.
33
52% höhere Open-Raten, 332% höhere Click-Raten und 2.361% höhere Conversion-Raten für automatisierte Kampagnen in 2026
Die neuesten 2026 Daten zeigen die zusammengesetzte Auswirkung von Automatisierung über alle Engagement-Metriken hinweg. Wenn automatisierte Sendungen mit regelmäßig geplanten E-Mails verglichen werden, erreicht die Conversion-Rate-Vorteil außergewöhnliche Ebenen und validiert Automatisierung als Kern-Umsatzhebel.
Faktoren, die E-Mail-Conversion-Raten beeinflussen
Conversion rates don't happen by accident. Segmentation quality, personalization depth, send timing, mobile optimization, and CTA design all measurably impact whether subscribers convert. These statistics show which optimization levers move the needle most and how even small changes compound across your entire email program.
34
Segmentierte Kampagnen generieren 760% mehr Umsatz als nicht segmentierte
E-Mail-Listensegmentierung bleibt einer der mächtigsten Optimierungs-Hebel. Die Aufteilung Ihrer Zielgruppe nach Verhalten, Interessen oder Kaufverlauf und das Versenden gezielter Nachrichten übertrifft dramatisch One-Size-Fits-All-Broadcasts und wirkt sich direkt auf Conversion-Raten aus.
35
Behavior-basierte Personalisierung erhöht Conversion-Raten um das 60,7-fache im Vergleich zu Broadcast-E-Mails
E-Mails, die durch spezifische Kundenaktionen (Käufe, Browsing-Verlauf, Engagement) ausgelöst werden, konvertieren weitaus effektiver als statische Promotional-Blasts. Dieser Behavior-Ansatz liefert die höchste Auswirkung über alle Personalisierungstypen, erzielt durchweg die stärksten Conversion-Metriken.
36
E-Mails mit einem einzelnen Call-to-Action erhalten 371% mehr Klicks als solche mit mehreren CTAs
Einfachheit treibt Conversions. Wenn E-Mails auf eine klare Aktion fokussieren, anstatt Entscheidungsparalyse zu erzeugen, sind Empfänger weit eher geneigt zu klicken und zu konvertieren. Design-Klarheit wirkt sich direkt auf die Geschäftsergebnisse aus.
37
Mobiloptimierte E-Mails generieren 15% höhere Conversion-Raten im Vergleich zu nicht optimierten
Bei 55% der E-Mail-Öffnungen auf Mobilgeräten ist responsives Design nicht verhandelbar. E-Mails, die nicht für Mobilgeräte optimiert sind, werden von 42% der Empfänger gelöscht, während richtig optimierte Kampagnen durchweg Conversion-Steigerungen erzielen, die sich über Ihr gesamtes Programm hinweg verstärken.
38
Personalisierte E-Mails liefern 6x höhere Transaktionsraten als nicht personalisierte
Personalisierung geht über dynamische Namenseinbindung hinaus. Ob durch segmentierte Sendungen, Behavior-Trigger oder kontextuelle Messaging, maßgeschneiderte Kampagnen konvertieren durchweg zu weitaus höheren Raten. Die Lücke zwischen generischen und personalisierten Ansätzen ist erheblich und messbar.
39
Automatisierte E-Mails zur Lagerverfügbarkeit erreichten die höchste Conversion-Rate mit 6,46% in 2025
Behavior-Trigger, die an Bestand und Kundenaktionen gebunden sind, liefern außergewöhnliche Ergebnisse. Dieser leistungsstärkste Automatisierungstyp zeigt die Kraft, relevante Nachrichten genau in dem Moment zu versenden, wenn die Absicht ihren Höhepunkt erreicht, wenn Kunden aktiv einkaufen oder auf spezifische Produkte warten.
40
Dienstag-E-Mail-Sendungen erreichen die höchste Open-Rate mit 11,36% und treibt nachgelagerte Conversion-Auswirkungen
Timing beeinflusst messbar Conversion-Ergebnisse. Mitte-Woche-Sendungen (Dienstag bis Donnerstag) übertreffen durchweg Montag und Freitag, da Empfänger ihr Inbox-Rückstand gelöscht haben, aber nicht in den Weekend-Shutdown-Modus eingetreten sind. Optimales Timing verstärkt sich mit anderen Conversion-Faktoren.
41
Personalisierte Calls-to-Action liefern 202% bessere Conversion-Raten als generische Standard-Buttons
CTA-Anpassung ist ein stark wirkender Hebel, der oft übersehen wird. Dynamische CTAs, die auf Segment, Verhalten oder Angebotstyp zugeschnitten sind, übertreffen durchweg statisches Messaging und machen dies zu einer einfachen Optimierung mit nachgewiesenem ROI für Akquisitions- und Retention-Kampagnen.
E-Mail-Marketing-ROI und Umsatzauswirkungen
Email delivers ROI in the range of 36:1 to 76:1 depending on your approach and audience. Revenue metrics tell a clearer story than conversion rate alone; a 1% conversion on a high-ticket product can vastly outperform a 5% rate on low-value items. These statistics connect email conversion to actual business revenue.
42
E-Mail generiert 36 bis 42 Euro für jeden ausgegebenen Euro in 2026, den höchsten ROI über digitale Kanäle hinweg
Mehrere Industriequellen bestätigen, dass E-Mail-Marketing den stärksten Return on Investment im Vergleich zu Social Media (2,80 Euro pro Euro), bezahlter Suche und anderen digitalen Kanälen liefert. Dieser 3.600% bis 4.200% ROI macht E-Mail zur kosteneffektivsten Marketing-Investition für Unternehmen.
43
Durchschnittliche E-Mail-Conversion-Rate über alle Branchen beträgt 0,08%, aber Top 10% Performer erreichen 0,44%, eine 5-fach höhere Differenz
Klaviyos Analyse von 183.000+ Händlern zeigt, dass die Conversion-Raten-Varianz stark von Strategie und Ausführung abhängt. Diese breite Leistungslücke demonstriert, dass Listqualität, Segmentierung, Personalisierung und Angebot-Relevanz direkt die Umsatzauswirkungen bestimmen, nicht nur das Volumen.
44
Automatisierte E-Mails generieren 37% aller E-Mail-generierten Verkäufe, obwohl sie nur 2% der Sendungen ausmachen
Omnisend-Daten zeigen, dass Automatisierung erheblich höhere ROI als Broadcast-Kampagnen generiert. Automatisierte Sequenzen, einschließlich Willkommens-, Cart-Recovery- und Post-Purchase-E-Mails konvertieren zu weitaus höheren Raten und beweisen, dass gezielter Behavior-Trigger generische Sendungen übertreffen.
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Einzelhandels- und E-Commerce-Unternehmen erreichen 45 Euro ROI pro ausgegebenen Euro, übertreffen den Durchschnitt von 36 bis 42 Euro über alle Industrien
Produktbasierte Unternehmen sehen höhere Conversion-Raten, weil E-Mail-Empfänger klare Kaufabsicht haben. Hochwertige Artikel, Abonnementservices und direkte Verkaufsmodelle profitieren von E-Mails Fähigkeit, engagierte, angemeldete Zielgruppen mit messbaren Transaktionsdaten zu erreichen.
46
Im Q1 2024 konvertiert E-Mail-Traffic zu 4,24%, verglichen mit 2,49% aus Suche und 0,59% aus Social Media
E-Mails Conversion-Vorteil gegenüber organischer Suche und Social Media kombiniert ist substanziell. Dies spiegelt E-Mails Permissions-basiertes Modell wider: Abonnenten haben sich bereits angemeldet und erwarten Brand-Kommunikation, was sie weit eher dazu bringt zu konvertieren als kalter Social-Media-Traffic.
47
E-Mail-Click-to-Conversion-Raten sprangen um 53% im Jahresvergleich und stiegen von 5,9% in 2024 auf 9% in 2025
Omnisends Daten zeigen, dass während Click-Raten zurückgingen, diejenigen, die klickten, deutlich eher zum Kauf neigten. Dieser Trend spiegelt die Auswirkung besserer Segmentierung und Behavior-Trigger wider: weniger Klicks, aber hochqualitative Interaktionen, die Umsatz treibt.
Quellen
All statistics on this page are sourced from the following 43 references.
- 1Klaviyo, 2026
- 2Mailchimp, 2026
- 3Martal Group, 2026
- 4Insider One, 2026
- 5Convince & Convert, 2025
- 6Litmus & Omnisend, 2026
- 7Tidio Email Marketing Statistics (2025)
- 8Campaign Monitor Cart Abandonment Research (2025)
- 9Klaviyo Abandoned Cart Benchmark Report (2024)
- 10Klaviyo 2026 Benchmark Analysis (183,000+ brands)
- 11FHS SEO Hub Email Marketing Analysis (2026)
- 12Athenic Email Marketing Conversion Rate Guide (2026)
- 13Email Vendor Selection Cart Abandonment Research (2025)
- 14Omnisend 2026 Email Marketing Statistics
- 15Omnisend Email Marketing Statistics (2025)
- 16Omnisend 2025 Ecommerce Statistics Report
- 17Insider One Email Marketing Benchmarks 2026
- 18Amra and Elma 2026 Email Conversion Rate Statistics
- 19Swym 2026 Email Conversion Rate by Industry Report
- 20Powered by Search B2B Email Marketing Stats 2026
- 21Mailchimp and Bloomreach 2026 Email Marketing Benchmarks
- 22Omnisend, 2026
- 23Klaviyo, 2026
- 24Email Marketing Automation 2026
- 25Klaviyo Benchmarks, 2026
- 26Klaviyo, 2025
- 27Shopify, 2025
- 28Email Automation Benchmarks, 2026
- 29CRM Email Automation Statistics, 2026
- 30Campaign Monitor (2025)
- 31MoEngage (2025)
- 32Campaign Monitor (2025)
- 33Salesso (2026)
- 34Instapage (2025)
- 35Omnisend (2026)
- 36Digital Thrive (2025)
- 37Mailmend (2026)
- 38Litmus State of Email 2025, Omnisend 2026 Benchmarks
- 39Omnisend 2025 eCommerce Marketing Report, Klaviyo 2026 Benchmarks
- 40Omnisend 2025 eCommerce Marketing Report
- 41Constant Contact, Litmus State of Email 2024
- 42Statista 2025, Shopify Research
- 43Omnisend 2026 eCommerce Marketing Statistics Report
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