Hvad er Direct Response Modeling?

Direkte respons marketing søger at lokke potentielle kunder til at tage en specifik handling umiddelbart efter at have modtaget eller læst en annonce. Aftagende direkte responshastigheder, som i bedste fald gennemsnitligt svarer til 4, 4 procent, gør det afgørende at spore og sammenligne direkte markedsresponsresultater, udrydde ineffektive kanaler og fortsætte med at bruge kanaler, der producerer de bedste resultater. Direkte responsmodellering er en ramme for sporing af responsdata og for forudsigelser om succesen af ​​fremtidige direkte marketingkampagner.

Basis for direkte responsmodellering

Hovedformålet med at skabe en direkte responsmodel er at identificere de kunder eller udsigter sandsynligvis - eller mindst sandsynligt - at reagere på en direkte annonce. Når en virksomhed har disse oplysninger, kan den forbedre svarfrekvenserne og samtidig reducere annonceringsomkostningerne ved at tilpasse og sende annoncer til en mere specifik målgruppe. Modellen er afhængig af historiske data, en række kvantitative beregninger og kvalitative vurderinger for at male et billede, som virksomheden kan bruge til at træffe direkte marketingbeslutninger.

Målinformation

En modelleringsramme kan baseres på uanset kvantitative oplysninger, som virksomheden anser for vigtige at spore. På trods af dette bruger mange demografiske, som f.eks. En zip-kode eller en cifret postkode som en hoveddatakilde, fordi det er en nøjagtig måde at finde ud af og spore områder med høje og lave svarhastigheder. Andre basisoplysninger kan omfatte alder, køn eller indkomstniveau og kommer fra post- eller abonnementslister. Direkte reklamer selv kan også indbygges i modellen. Afviger meddelelsen, men at sende annoncen til to identiske prospektpuljer giver mulighed for at spore hvilken meddelelse der får det bedste svar.

Tilføjelse af konverteringsfrekvenser

Svarmodellering kan udvide til at omfatte data om antallet af annoncer, der er sendt eller svarfrekvensen mod konverteringsfrekvensen, antallet af faktiske salg. Afhængigt af hvor meget detaljer virksomheden har brug for eller ønsker, at modellen skal medtage, kan den også spore oplysninger som det gennemsnitlige salgsbeløb for et bestemt geografisk område. Tilføjelse af konverteringsdata til modellen kan eksempelvis vise virksomheden, at et område med høj responsrate, lav konverteringsfrekvens og et højt gennemsnitligt salgsmængde faktisk er mere rentabelt end et med en lavere responsrate, højere konverteringsfrekvens, men en lavere gennemsnitligt salgsmængde.

Overvejelser om data nøjagtighed

Kvaliteten og mængden af ​​de data, der går ind i en direkte responsmodel, bestemmer, hvor præcist og pålidelig dets resultater i sidste ende vil være. Jo flere historiske data modellen indeholder, desto mere præcist vil den afspejle svar, kundepræferencer og en annoncekampagnes succes eller fiasko. Det er også vigtigt at forstå, at modellen er en væskestruktur, der kan og bør ændres, så den fortsat opfylder behovene i forretnings- og strategiske markedsføringsmål. Både modelens struktur og de oplysninger, den indeholder, skal opdateres jævnligt, da yderligere data bliver tilgængelige.