Маркетинг із прямою реакцією прагне спонукати потенційних клієнтів до певних дій відразу після отримання чи прочитання реклами. Незначні показники прямої реакції, у середньому в кращому випадку близько 4,4 відсотка, роблять життєво важливим відстеження та порівняння результатів прямої маркетингової реакції, відсіювання неефективних каналів та продовження використання каналів, що дають найкращі результати. Моделювання прямого реагування - це основа для відстеження даних відповідей та прогнозування успіху майбутніх кампаній прямого маркетингу.
Основи моделювання прямої відповіді
Головною метою створення моделі прямого реагування є виявлення тих клієнтів чи потенційних клієнтів, які найімовірніше - або найменш ймовірно - відповідатимуть на пряму рекламу. Отримавши цю інформацію у бізнесу, він може покращити рівень відповіді та одночасно зменшити витрати на рекламу, налаштувавши та надіславши рекламу більш конкретній цільовій групі. Модель спирається на історичні дані, різноманітні кількісні розрахунки та якісні оцінки, щоб скласти картину, яку бізнес може використовувати для прийняття прямих маркетингових рішень.
Інформація про ціль
Структура моделювання може базуватися на будь-якій кількісній інформації, яку бізнес вважає важливою для відстеження. Незважаючи на це, багато хто використовує демографічні показники, такі як „zip + 4” або дев’ятизначний поштовий індекс, як основне джерело даних, оскільки це точний спосіб визначити та відстежити області з високим і низьким коефіцієнтом відгуку. Інша базова інформація може включати вік, стать або рівень доходу та надходити зі списків розсилки або підписки. Самі прямі реклами також можуть бути вбудовані в модель. Змінюючи повідомлення, але надсилаючи оголошення до двох однакових пулів потенційних клієнтів, можна відстежити, яке повідомлення отримує найкращу відповідь.
Додавання коефіцієнтів конверсії
Моделювання відповідей може охоплювати дані про кількість надісланих оголошень або коефіцієнт відповіді щодо коефіцієнта конверсії, кількості фактично здійснених продажів. Залежно від того, наскільки детально бізнес потребує або бажає включити модель, він також може відстежувати таку інформацію, як середня сума продажу для певної географічної області. Додавання даних про конверсії до моделі може, наприклад, показати бізнесу, що область із високим коефіцієнтом відгуку, низьким коефіцієнтом конверсії та високою середньою сумою продажу насправді є вигіднішою, ніж зона з нижчим коефіцієнтом відповіді, вищим коефіцієнтом конверсії, але меншим середня сума продажу.
Міркування щодо точності даних
Якість та кількість даних, що переходять у модель прямого реагування, визначає, наскільки точними та надійними будуть в кінцевому підсумку її результати. Чим більше історичних даних включає модель, тим точніше вона відображатиме відповідь, уподобання клієнтів та успіх чи провал рекламної кампанії. Важливо також розуміти, що модель є гнучкою структурою, яку можна і потрібно модифікувати, щоб вона продовжувала відповідати потребам бізнесу та стратегічним маркетинговим цілям. Як структура моделі, так і інформація, яку вона містить, повинні регулярно оновлюватися у міру появи додаткових даних.
