Marketing
L’email en 2026 : un ROI solide, une adoption croissante de l’IA et un problème de mesure que personne ne résout
L’email n’est pas près de disparaître. Mais l’écart se creuse d’année en année entre les programmes d’email qui investissent dans la mesure, la délivrabilité et l’optimisation et ceux qui reposent sur des suppositions.
Rapport 2026 sur l’impact de l’email de Sinch Mailgun s’appuie sur une enquête mondiale menée auprès de plus de 1 200 expéditrices d’emails et sur une analyse de plus de 400 milliards d’emails réels envoyés via l’infrastructure de Sinch Mailgun en 2025. Le rapport comprend cinq chapitres couvrant le ROI, les points de référence du secteur, la délivrabilité, l’adoption de l’IA et les tendances d’investissement.
Voici les conclusions les plus importantes pour les expéditrices d’emails, en guise de titre pour le second semestre 2026.
Le ROI de l’email est solide. L’évaluation du ROI de l’email ne l’est pas.
78 % des expéditeurs affirment que l’email est « très » ou « extrêmement » important pour leur organisation. Un tel niveau d’adhésion est difficile à trouver pour n’importe quel canal de marketing. Cependant, les convictions et les preuves au niveau organisationnel sont deux choses différentes.
Moins de la moitié des expéditeurs évaluent activement le ROI de leurs programmes d’emails, qu’ils soient promotionnels (46 %) ou transactionnels (43 %). La plupart des équipes agissent par conviction plutôt que sur la base de preuves.
des expéditeurs déclarent pouvoir évaluer le ROI des emails promotionnels.
des expéditeurs qui évaluent le ROI des emails promotionnels affirment qu’il est supérieur à 10 $ pour chaque dollar dépensé.
des expéditeurs évaluant le ROI de l’email marketing affirment que leur rendement est supérieur à 40 $ pour chaque dollar dépensé.
62 % des expéditeurs évaluant le ROI de l’email transactionnel rapportent le même seuil de 10:1. Et 13 % déclarent des retours supérieurs à 40:1, bien que les recherches de Sinch Mailgun suggèrent que des retours aussi élevés pourraient signaler un sous-investissement plutôt qu’une efficacité maximale.
Le plus grand obstacle à l’augmentation des investissements dans l’email ? 43 % des expéditeurs citent des contraintes budgétaires. Mais il est difficile d’obtenir un budget sans données, et la plupart des équipes ne collectent pas les données dont elles ont besoin pour défendre leur cause. Le rapport recommande de commencer par le revenu par campagne comme étape intermédiaire vers un suivi complet du ROI, même si le modèle d’attribution n’est pas parfait dès le départ.
400 milliards d’emails révèlent où se situent réellement les points de référence
La plupart des données des points de référence dans le secteur de l’email proviennent d’enquêtes et d’estimations autodéclarées. Le chapitre 2 du rapport adopte une approche différente : des données d’envois réelles provenant de l’infrastructure de Sinch Mailgun dans les 10 principaux secteurs par volume en 2025.

Les chiffres en haut et en bas du tableau racontent des histoires différentes. Le fret aérien et la logistique sont en tête avec un taux de livraison de 99,25 % et un taux d’erreurs de 0,01 %, portés presque entièrement par des envois transactionnels (confirmations d’expédition, mises à jour de suivi) à des destinataires qui attendent et souhaitent recevoir ces messages. Les médias se situent à 95,95 %, le taux le plus bas du top 10, où de forts volumes et de vastes publics promotionnels créent une pression naturelle à la baisse sur les statistiques de livraison.
Mais le taux de livraison seul peut être trompeur. Un email « livré » dans le dossier spam compte toujours comme livré. Le rapport démontre clairement que les expéditeurs doivent associer le suivi du taux de livraison à des tests de placement en boîte de réception pour comprendre où les emails atterrissent réellement, et non pas seulement s’ils ont été acceptés.
Une comparaison mérite d’être soulignée : les technologies de l’information ont enregistré 261 millions de désinscriptions, le nombre brut le plus élevé du tableau. Mais sur 172,9 milliards d’envois, cela représente un taux d’environ 0,15 %. Le commerce de détail a généré 37,4 millions de désinscriptions sur seulement 8,08 milliards d’envois, soit un taux par email beaucoup plus élevé. Le volume brut de désinscriptions n’a aucune signification sans le contexte du volume d’envois.
89 % des expéditeurs affirment que la délivrabilité est importante pour leur organisation. 43 % déclarent que leur placement en boîte de réception s’est amélioré au cours des 12 derniers mois. Les progrès en matière d’infrastructure sont réels : l’adoption de DMARC a considérablement augmenté, sous l’impulsion des exigences de Gmail, Yahoo et Microsoft. Pour la première fois dans les recherches de Sinch Mailgun, l’application stricte dépasse le suivi passif, avec plus de la moitié des adeptes de DMARC utilisant désormais des politiques de quarantaine ou rejeter.

Mais la compréhension n’a pas suivi. 36 % des expéditeurs affirment surveiller leur « taux de délivrabilité des emails », une statistique qui n’existe pas. Le taux de livraison évalue les emails acceptés par le serveur, y compris ceux filtrés comme pourriel. Le placement en boîte de réception évalue ce qui a réellement atteint la boîte de réception. Seuls 25 % des expéditeurs effectuent des tests de placement en boîte de réception pour le savoir, et 27 % des utilisatrices de DMARC ne savent pas quelle politique elles ont mise en place. Les outils s’améliorent. La maîtrise de ces derniers, non.
L’adoption de l’IA est généralisée. L’impact de l’IA est inégal.
79 % des expéditeurs utilisent l’IA ou prévoient de le faire dans le cadre de leur abonnement pour leurs programmes d’emails. Cependant, l’utilisation régulière n’est que de 27 %, et une part importante des adeptes en est encore au stade de l’expérimentation plutôt que d’intégrer systématiquement l’IA dans leurs scénarios.
L’étude de cas la plus courante est la génération de textes (41 %), suivie par la personnalisation du contenu (36 %), le contenu dynamique (29 %), l’optimisation de l’heure d’envoi (27 %) et l’analyse des données (27 %). La tendance est claire : l’IA apporte le plus de valeur lorsqu’elle est intégrée dans la prise de décision, et pas seulement dans la production de contenu. Les équipes utilisant l’IA pour la personnalisation, la planification et les tests font état d’un rapport de rendements cumulés. Les équipes qui l’utilisent uniquement pour rédiger un brouillon d’objet d’email constatent un impact limité.
des expéditeurs qui ont mis en œuvre l’IA déclarent que leurs programmes d’email se sont améliorés de façon modérée ou significative d’une année sur l’autre.
des expéditeurs qui n’utilisent pas l’IA ont constaté des améliorations de leurs programmes d’email sur la même période
Cet écart de 17 points est le signal le plus clair à ce jour indiquant que l’IA vient de débuter la séparation des programmes d’emails par niveau de performance. Cela ne prouve pas une relation de cause à effet, mais la direction est cohérente.
23 % des utilisatrices de l’IA déclarent que cela ne leur a été d’aucune aide. La différence entre celles qui y voient de la valeur et les autres ne réside pas dans les outils. Elle réside dans la profondeur des intégrations.
Le titre : Vers quoi se dirigent les investissements dans l’email
« Tirer parti de l’IA » et « accroître l’engagement par email » sont à égalité comme principales priorités pour 2026, chacune citée par 40 % des expéditeurs.
prévoient d’augmenter leur investissement dans l’email
prévoient de maintenir leurs dépenses actuelles
prévoient de réduire leur investissement dans l’email
La conclusion du rapport est simple : l’email fonctionne. Les données servent de support à cette affirmation à travers le ROI, les points de référence et les tendances en matière de délivrabilité. Mais les programmes qui prendront de l’avance sont ceux qui investissent dans trois domaines simultanément : l’évaluation (prouver le ROI avec des données réelles), la délivrabilité (atteindre de manière constante la boîte de réception grâce à l’authentification, l’hygiène et le suivi) et l’optimisation (utiliser l’IA et les tests pour améliorer la performance à l’échelle de Scale).
Aucun de ces éléments ne nécessite un budget massif pour commencer. Tous se cumulent avec le temps.