Маркетингът с директен отговор се стреми да примами потенциалните клиенти да предприемат конкретни действия веднага след получаване или четене на реклама. Дисмалните нива на директен отговор, средно в най-добрия случай около 4,4 процента, правят жизненоважно проследяването и сравняването на резултатите от директния маркетинг, премахването на неефективните канали и продължаването на използването на канали, даващи най-добри резултати. Моделирането с пряк отговор е рамка за проследяване на данните за отговора и за изготвяне на прогнози за успеха на бъдещите кампании за директен маркетинг.
Основи на моделирането на директен отговор
Основната цел на създаването на модел на директен отговор е да се идентифицират тези клиенти или потенциални клиенти, които най-вероятно - или най-малко вероятно - ще отговорят на директна реклама. След като бизнесът разполага с тази информация, той може да подобри процентите на отговор и в същото време да намали разходите за реклама, като персонализира и изпрати реклами до по-конкретна, целева група. Моделът разчита на исторически данни, разнообразие от количествени изчисления и качествени оценки, за да нарисува картина, която бизнесът може да използва за вземане на директни маркетингови решения.
Информация за целта
Рамката за моделиране може да се основава на каквато и да е количествена информация, която бизнесът счита за важна за проследяване. Въпреки това мнозина използват демографски данни като „zip + 4“ или деветцифрен пощенски код като основен източник на данни, тъй като това е точен начин за определяне и проследяване на области с висока и ниска степен на отговор. Друга основна информация може да включва възраст, пол или ниво на доходи и да идва от пощенски или абонаментни списъци. Самите преки реклами също могат да бъдат вградени в модела. Варирането на съобщението, но изпращането на рекламата до два еднакви потенциални пула, предоставя начин да се проследи кое съобщение получава най-добрия отговор.
Добавяне на проценти на реализация
Моделирането на отговорите може да се разшири, за да включва данни за броя на изпратените реклами или процента на отговор спрямо процента на реализация, броя на действително извършените продажби. В зависимост от това колко подробности се нуждае от бизнеса или иска моделът да включва, той може да проследява и информация като средната сума на продажбата за конкретна географска област. Добавянето на данни за преобразуване към модела може например да покаже на бизнеса, че зона с висок процент на реакция, нисък процент на конверсия и висока средна сума на продажбата всъщност е по-печеливша от тази с по-нисък процент на реакция, по-висок процент на конверсия, но по-нисък средна сума за продажба.
Съображения за точността на данните
Качеството и количеството на данните, които влизат в модел на пряка реакция, определят колко в крайна сметка ще бъдат точни и надеждни неговите резултати. Колкото повече исторически данни включва моделът, толкова по-точно ще отразява отговора, предпочитанията на клиентите и успеха или неуспеха на рекламната кампания. Също така е важно да се разбере, че моделът е плавна структура, която може и трябва да бъде модифицирана, така че да продължи да отговаря на нуждите на бизнеса и стратегическите маркетингови цели. Както структурата на модела, така и информацията, която той съдържа, трябва да се актуализират редовно, когато станат достъпни допълнителни данни.
