Apakah Pemodelan Respons Langsung?

Pemasaran tindak balas langsung bertujuan untuk menarik calon pelanggan untuk mengambil tindakan tertentu segera setelah menerima atau membaca iklan. Menolak kadar tindak balas langsung, rata-rata rata-rata sekitar 4.4 peratus, menjadikannya penting untuk mengesan dan membandingkan hasil tindak balas pemasaran langsung, menyingkirkan saluran yang tidak berkesan dan terus menggunakan saluran yang menghasilkan hasil terbaik. Pemodelan tindak balas langsung adalah kerangka untuk melacak data respons dan untuk membuat ramalan tentang keberhasilan kempen pemasaran langsung di masa depan.

Asas Pemodelan Respons Langsung

Objektif utama membuat model tindak balas langsung adalah untuk mengenal pasti pelanggan atau prospek yang paling mungkin - atau paling tidak mungkin - untuk bertindak balas terhadap iklan langsung. Setelah perniagaan mempunyai maklumat ini, ia dapat meningkatkan kadar tindak balas dan sekaligus mengurangi biaya iklan dengan menyesuaikan dan mengirim iklan ke kelompok sasaran yang lebih spesifik. Model ini bergantung pada data sejarah, berbagai pengiraan kuantitatif dan penilaian kualitatif untuk melukis gambaran yang dapat digunakan oleh perniagaan untuk membuat keputusan pemasaran langsung.

Maklumat Sasaran

Kerangka pemodelan dapat didasarkan pada maklumat kuantitatif apa pun yang difikirkan penting untuk dijejaki oleh perniagaan. Walaupun begitu, banyak yang menggunakan demografi seperti "zip + 4" atau sembilan digit kode pos sebagai sumber data utama, kerana ini adalah cara yang tepat untuk menentukan dan mengesan kawasan dengan kadar respons tinggi dan rendah. Maklumat asas lain boleh merangkumi umur, jantina atau tahap pendapatan dan berasal dari senarai surat atau langganan. Iklan langsung itu sendiri juga boleh dimasukkan ke dalam model. Mengubah mesej tetapi menghantar iklan ke dua kumpulan prospek yang sama menyediakan cara untuk mengesan mesej mana yang mendapat respons terbaik.

Menambah Kadar Penukaran

Pemodelan respons dapat diperluas untuk memasukkan data mengenai jumlah iklan yang dikirim atau tingkat respons terhadap kadar penukaran, jumlah penjualan yang sebenarnya dilakukan. Bergantung pada seberapa banyak detail yang diperlukan oleh perniagaan atau mahu model tersebut disertakan, ia juga dapat mengesan maklumat seperti jumlah penjualan rata-rata untuk kawasan geografi tertentu. Menambah data penukaran ke model, misalnya, dapat menunjukkan kepada perniagaan bahawa kawasan dengan kadar tindak balas yang tinggi, kadar penukaran rendah dan jumlah penjualan purata yang tinggi sebenarnya lebih menguntungkan daripada yang mempunyai kadar tindak balas yang lebih rendah, kadar penukaran yang lebih tinggi tetapi lebih rendah jumlah jualan purata.

Pertimbangan Ketepatan Data

Kualiti dan kuantiti data yang masuk ke dalam model tindak balas langsung menentukan seberapa tepat dan boleh dipercayai hasilnya akhirnya. Semakin banyak data sejarah yang disertakan model, semakin tepat data tersebut akan menggambarkan tindak balas, pilihan pelanggan dan kejayaan atau kegagalan kempen iklan. Penting juga untuk memahami modelnya adalah struktur bendalir yang boleh dan harus diubah suai sehingga terus memenuhi keperluan perniagaan dan objektif pemasaran strategik. Struktur model dan maklumat yang terdapat di dalamnya harus dikemas kini secara berkala apabila data tambahan tersedia.