Маркетинг с прямым откликом стремится побудить потенциальных клиентов совершить определенное действие сразу после получения или прочтения рекламы. Ужасающие показатели прямого отклика, в среднем в лучшем случае около 4,4%, делают жизненно важным отслеживание и сравнение результатов прямого маркетингового отклика, отсеивание неэффективных каналов и продолжение использования каналов, приносящих наилучшие результаты. Моделирование прямого ответа - это основа для отслеживания данных об ответах и для прогнозирования успеха будущих кампаний прямого маркетинга.
Основы моделирования прямого отклика
Основная цель создания модели прямого ответа - выявить тех клиентов или потенциальных клиентов, которые наиболее или наименее вероятно ответят на прямую рекламу. Получив эту информацию, компания может улучшить показатели отклика и в то же время сократить расходы на рекламу, настроив и отправив рекламу более конкретной целевой группе. Модель опирается на исторические данные, различные количественные расчеты и качественные оценки, чтобы нарисовать картину, которую бизнес может использовать для принятия решений в области прямого маркетинга.
Информация о цели
Структура моделирования может быть основана на любой количественной информации, которую бизнес считает важным отслеживать. Несмотря на это, многие используют демографические данные, такие как «почтовый индекс + 4» или девятизначный почтовый индекс, в качестве основного источника данных, потому что это точный способ определить и отследить области с высокой и низкой частотой отклика. Другая базовая информация может включать возраст, пол или уровень дохода и поступать из списков рассылки или подписки. Сами прямые рекламные объявления также могут быть встроены в модель. Изменение сообщения, но отправка объявления двум идентичным пулам потенциальных клиентов позволяет отслеживать, какое сообщение получит лучший ответ.
Добавление курсов конверсии
Моделирование отклика может быть расширено за счет включения данных о количестве отправленных объявлений или скорости отклика в сравнении с коэффициентом конверсии, количеством фактически осуществленных продаж. В зависимости от того, сколько деталей требуется бизнесу или хочет, чтобы модель включала, он также может отслеживать такую информацию, как средняя сумма продажи для определенной географической области. Добавление данных о конверсиях в модель может, например, показать бизнесу, что область с высоким коэффициентом отклика, низким коэффициентом конверсии и высокой средней суммой продажи на самом деле более прибыльна, чем область с более низким коэффициентом отклика, более высоким коэффициентом конверсии, но более низким. средняя сумма продажи.
Соображения по поводу точности данных
Качество и количество данных, которые входят в модель прямого ответа, определяют, насколько точными и надежными будут ее результаты. Чем больше исторических данных включает модель, тем точнее она будет отражать отклик, предпочтения клиентов и успех или неудачу рекламной кампании. Также важно понимать, что модель представляет собой подвижную структуру, которую можно и нужно модифицировать, чтобы она продолжала соответствовать потребностям бизнеса и стратегическим маркетинговым целям. Как структуру модели, так и содержащуюся в ней информацию следует регулярно обновлять по мере появления дополнительных данных.
