Marketingul cu răspuns direct urmărește să atragă clienții potențiali să ia o acțiune specifică imediat după primirea sau citirea unei reclame. Ratele de răspuns direct nemijlocit, în medie cel mult 4,4%, fac vitală urmărirea și compararea rezultatelor răspunsului la marketingul direct, eliminarea canalelor ineficiente și utilizarea în continuare a canalelor care produc cele mai bune rezultate. Modelarea răspunsului direct este un cadru pentru urmărirea datelor de răspuns și pentru a face predicții despre succesul viitoarelor campanii de marketing direct.
Bazele modelării răspunsului direct
Obiectivul principal al creării unui model de răspuns direct este acela de a identifica acei clienți sau potențialii cei mai probabil - sau cel mai puțin probabil - să răspundă la o reclamă directă. Odată ce o companie are aceste informații, poate îmbunătăți ratele de răspuns și, în același timp, reduce costurile publicitare prin personalizarea și trimiterea anunțurilor către un grup țintă mai specific. Modelul se bazează pe date istorice, o varietate de calcule cantitative și evaluări calitative pentru a face o imagine pe care o poate folosi afacerea pentru luarea deciziilor de marketing direct.
Informații țintă
Un cadru de modelare se poate baza pe orice informație cantitativă pe care afacerea o consideră importantă de urmărit. În ciuda acestui fapt, mulți folosesc un sistem demografic, cum ar fi „zip + 4” sau un cod poștal din nouă cifre ca sursă principală de date, deoarece este un mod precis de a identifica și urmări zonele cu rate de răspuns ridicate și mici. Alte informații de bază pot include vârsta, sexul sau nivelul veniturilor și provin din liste de corespondență sau abonamente. Reclamele directe pot fi, de asemenea, integrate în model. Variația mesajului, dar trimiterea anunțului la două grupuri de clienți identici oferă o modalitate de a urmări ce mesaj primește cel mai bun răspuns.
Adăugarea ratelor de conversie
Modelarea răspunsului se poate extinde pentru a include date despre numărul de anunțuri trimise sau rata de răspuns față de rata de conversie, numărul de vânzări realizate efectiv. În funcție de cât de multe detalii are nevoie afacerea sau dorește să includă modelul, poate urmări și informații, cum ar fi suma medie a vânzării pentru o anumită zonă geografică. Adăugarea de date de conversie la model poate, de exemplu, să arate companiei că o zonă cu o rată de răspuns ridicată, o rată de conversie scăzută și o sumă medie ridicată de vânzare este de fapt mai profitabilă decât una cu o rată de răspuns mai mică, o rată de conversie mai mare, dar o valoare mai mică valoarea medie a vânzării.
Considerații privind acuratețea datelor
Calitatea și cantitatea datelor care intră într-un model de răspuns direct determină cât de precise și fiabile vor fi în cele din urmă rezultatele sale. Cu cât modelul include mai multe date istorice, cu atât mai precis va reflecta răspunsul, preferințele clienților și succesul sau eșecul unei campanii publicitare. De asemenea, este important să înțelegeți că modelul este o structură fluidă care poate și ar trebui modificată, astfel încât să continue să îndeplinească nevoile de afaceri și obiectivele strategice de marketing. Atât structura modelului, cât și informațiile pe care le conține ar trebui actualizate în mod regulat pe măsură ce vor fi disponibile date suplimentare.
