Vad är Direct Response Modeling?

Direktreaktionsmarknadsföring syftar till att locka potentiella kunder att ta en specifik åtgärd direkt efter att ha mottagit eller läst en annons. Avtagande direkta responsfrekvenser, som i bästa fall uppgår till ungefär 4, 4 procent, gör det viktigt att spåra och jämföra direkta respons på marknaden, utplåna ineffektiva kanaler och fortsätta använda kanaler som ger de bästa resultaten. Direktresponsmodellering är ett ramverk för att spåra svardata och för att göra förutsägelser om framgången för framtida direktmarknadsföringskampanjer.

Grunderna för direktresponsmodellering

Huvudsyftet med att skapa en direktreaktormodell är att identifiera de kunder eller framtidsutsikter som sannolikt - eller minst sannolikt - att svara på en direktannonsering. När ett företag har den här informationen kan det förbättra svarsfrekvensen och samtidigt minska annonseringskostnaderna genom att anpassa och skicka annonser till en mer specifik målgrupp. Modellen bygger på historiska data, en mängd kvantitativa beräkningar och kvalitativa utvärderingar för att måla en bild som verksamheten kan använda för att fatta direktmarknadsbeslut.

Målinformation

Ett modelleringsramverk kan baseras på vilken kvantitativ information verksamheten anser vara viktig att spåra. Trots detta använder många demografiska som en zip + 4 eller nio siffrig postnummer som en viktig datakälla, eftersom det är ett korrekt sätt att hitta och spåra områden med höga och låga svarsfrekvenser. Annan basinformation kan innehålla ålder, kön eller inkomstnivå och kommer från post- eller abonnemangslistor. Direkta annonser själva kan också byggas in i modellen. Variera meddelandet men skicka annonsen till två identiska utsiktspooler ger ett sätt att spåra vilket meddelande som får det bästa svaret.

Lägga till konverteringsräntor

Svarmodellering kan sträcka sig till att inkludera data om antalet annonser som skickats eller svarsfrekvensen mot omvandlingsfrekvensen, antalet försäljningar som faktiskt gjorts. Beroende på hur mycket detalj verksamheten behöver eller vill ha modellen att inkludera, kan den också spåra information som den genomsnittliga försäljningsbeloppet för ett visst geografiskt område. Om du lägger till konverteringsdata i modellen kan det till exempel visa att ett område med hög responsfrekvens, låg konverteringsfrekvens och ett högt genomsnittligt försäljningsbelopp faktiskt är mer lönsamt än ett med lägre svarsfrekvens, högre konverteringsfrekvens men lägre genomsnittlig försäljningsbelopp.

Dataöverensstämmelse överväganden

Kvaliteten och kvantiteten av data som går in i en direktresponsmodell avgör hur noggrann och tillförlitlig dess resultat i slutändan kommer att vara. Ju mer historiska data modellen innehåller, desto mer exakt kommer den att spegla respons, kundpreferenser och en annonskampanjs framgång eller misslyckande. Det är också viktigt att förstå modellen är en vätskestruktur som kan och bör ändras så att den fortsätter att uppfylla behoven hos affärsverksamheten och strategiska marknadsföringsmål. Både modellens struktur och den information som den innehåller bör uppdateras regelbundet, eftersom ytterligare data blir tillgängliga.