Hva er direkte responsmodellering?

Direkte responsmarkedsføring søker å lokke potensielle kunder til å ta en bestemt handling umiddelbart etter å ha mottatt eller lest en annonse. Avtagende direkte responsfrekvenser, som i gjennomsnitt i beste fall er omtrent 4, 4 prosent, gjør det viktig å spore og sammenligne resultater for direkte markedsføringsrespons, luke ut ineffektive kanaler og fortsette å bruke kanaler som gir de beste resultatene. Direkte responsmodellering er et rammeverk for sporing av responsdata og for å gjøre spådommer om suksessen til fremtidige direkte markedsføringskampanjer.

Basert på direkte responsmodellering

Hovedmålet med å skape en direkte responsmodell er å identifisere de kundene eller prospektene mest sannsynlig - eller minst sannsynlig - å svare på en direkte annonse. Når en bedrift har denne informasjonen, kan den forbedre responsrenten og samtidig redusere annonseringskostnadene ved å tilpasse og sende annonser til en mer spesifikk målgruppe. Modellen er avhengig av historiske data, en rekke kvantitative beregninger og kvalitative evalueringer for å male et bilde bedriften kan bruke til å ta direkte markedsføringsbeslutninger.

Målinformasjon

Et modelleringsramme kan baseres på hvilken kvantitativ informasjon virksomheten anser viktig for å spore. Til tross for dette bruker mange demografisk, for eksempel en zip-kode eller en nifsifret postnummer som en hoveddatakilde, fordi det er en nøyaktig måte å finne og spore områder med høye og lave responsrate på. Annen basisinformasjon kan inkludere alder, kjønn eller inntektsnivå og kommer fra post- eller abonnementslister. Direkte annonser selv kan også bygges inn i modellen. Variasjon av meldingen, men å sende annonsen til to identiske prospektpuljer gir en måte å spore hvilken melding som mottar det beste svaret.

Legger til konverteringsfrekvenser

Response modellering kan utvide til å inkludere data om antall annonser som sendes eller svarfrekvensen mot konverteringsfrekvensen, antall salg som faktisk er gjort. Avhengig av hvor mye detaljene bedriften trenger eller ønsker modellen skal inkludere, kan den også spore informasjon som gjennomsnittlig salgsbeløp for et bestemt geografisk område. Hvis du legger til konverteringsdata i modellen, kan det for eksempel vise virksomheten at et område med høy responsrate, lav konverteringsfrekvens og et høyt gjennomsnittlig salgsbeløp faktisk er mer lønnsomt enn ett med lavere responsrate, høyere konverteringsfrekvens, men en lavere gjennomsnittlig salgsmengde.

Driftsnøyaktighetshensyn

Kvaliteten og mengden av dataene som går inn i en direkte responsmodell, bestemmer hvor nøyaktig og pålitelig resultatene til slutt vil være. Jo mer historiske data modellen inneholder, desto mer nøyaktig vil den gjenspeile respons, kundepreferanser og en annonsekampanjes suksess eller fiasko. Det er også viktig å forstå at modellen er en væskestruktur som kan og bør endres slik at den fortsetter å tilfredsstille behovene til forretnings- og strategiske markedsføringsmål. Både modellens struktur og informasjonen den inneholder, bør oppdateres jevnlig, da ytterligere data blir tilgjengelig.