Doğrudan Tepki Modelleme Nedir?

Doğrudan yanıt pazarlama, potansiyel müşterileri bir reklam aldıktan veya okuduktan hemen sonra belirli bir eylemde bulunmaya teşvik etmeyi amaçlar. En düşük yüzde 4, 4 olan ortalama doğrudan tepki oranları, doğrudan pazarlama tepkisi sonuçlarını takip etmeyi ve karşılaştırmayı, etkisiz kanalları ayıklamayı ve en iyi sonuçları üreten kanalları kullanmaya devam etmeyi çok önemli kılmaktadır. Doğrudan yanıt modelleme, yanıt verilerini izlemek ve gelecekteki doğrudan pazarlama kampanyalarının başarısı hakkında öngörülerde bulunmak için bir çerçevedir.

Doğrudan Tepki Modelleme Temelleri

Doğrudan bir yanıt modeli oluşturmanın temel amacı, doğrudan bir reklama yanıt verecek olan müşterileri veya potansiyel müşterileri (veya en azından muhtemel) tanımlamaktır. Bir işletme bu bilgilere sahip olduktan sonra, yanıt oranlarını iyileştirebilir ve aynı zamanda reklamları daha özel, hedef bir gruba özelleştirerek ve göndererek reklam maliyetlerini düşürebilir. Model, tarihsel verilere, çeşitli kantitatif hesaplamalar ve işletmenin doğrudan pazarlama kararları almak için kullanabileceği bir resmi boyamak için nitel değerlendirmelere dayanmaktadır.

Hedef Bilgisi

Bir modelleme çerçevesi, işletmenin izlemede önemli gördüğü nicel bilgilere dayanarak belirlenebilir. Buna rağmen, birçoğu ana veri kaynağı olarak “zip + 4” veya dokuz basamaklı posta kodu gibi bir demografi kullanır, çünkü yüksek ve düşük yanıt oranlarına sahip alanları belirlemek ve izlemek için doğru bir yoldur. Diğer temel bilgiler, yaş, cinsiyet veya gelir düzeyini içerebilir ve posta veya abonelik listelerinden gelebilir. Doğrudan reklamların kendileri de modele eklenebilir. İletiyi değiştirmek, ancak reklamı iki olası arama havuzuna göndermek, hangi mesajın en iyi yanıtı aldığını izlemenin bir yolunu sağlar.

Dönüşüm Oranları Ekleme

Yanıt modellemesi, gönderilen reklamların sayısına veya gerçekten yapılan satışların sayısına göre dönüşüm oranına ilişkin yanıtı içerecek şekilde genişletilebilir. İşletmenin ne kadar ayrıntıya ihtiyaç duyduğuna veya modelin dahil edilmesine bağlı olduğuna bağlı olarak, belirli bir coğrafi bölgenin ortalama satış miktarı gibi bilgileri de izleyebilir. Örneğin, modele dönüşüm verisi eklemek, işe yüksek yanıt oranı, düşük dönüşüm oranı ve yüksek ortalama satış miktarına sahip bir alanın aslında daha düşük yanıt oranı, daha yüksek dönüşüm oranı ancak daha düşük bir alandan daha karlı olduğunu gösterebilir. ortalama satış miktarı.

Veri Doğruluğu Hususları

Doğrudan bir yanıt modeline giren verilerin kalitesi ve miktarı, sonuçlarının ne kadar doğru ve güvenilir olacağını belirler. Model ne kadar tarihsel veri içeriyorsa, yanıtı, müşteri tercihlerini ve bir reklam kampanyasının başarısını veya başarısızlığını daha doğru yansıtacaktır. Modelin, işletmenin ve stratejik pazarlama hedeflerinin ihtiyaçlarını karşılamaya devam edebilmesi için değiştirilebilecek ve değiştirilmesi gereken akışkan bir yapı olduğunu anlamak da önemlidir. Hem modelin yapısı hem de içerdiği bilgiler, ek veriler mevcut olduğunda düzenli olarak güncellenmelidir.