แบบจำลองการตอบสนองโดยตรงคืออะไร?

การตลาดตอบสนองโดยตรงพยายามดึงดูดลูกค้ากลุ่มเป้าหมายให้ดำเนินการเฉพาะทันทีหลังจากได้รับหรืออ่านโฆษณา อัตราการตอบสนองโดยตรงจาก Dismal โดยตรงโดยเฉลี่ยอยู่ที่ประมาณ 4.4 เปอร์เซ็นต์ทำให้มีความสำคัญต่อการติดตามและเปรียบเทียบผลการตอบสนองการตลาดทางตรงคัดแยกช่องทางที่ไม่มีประสิทธิภาพออกมา การสร้างแบบจำลองการตอบสนองโดยตรงเป็นกรอบสำหรับการติดตามข้อมูลการตอบสนองและการคาดการณ์เกี่ยวกับความสำเร็จของแคมเปญการตลาดทางตรงในอนาคต

พื้นฐานการสร้างแบบจำลองการตอบสนองโดยตรง

วัตถุประสงค์หลักในการสร้างรูปแบบการตอบสนองโดยตรงคือการระบุลูกค้าหรือกลุ่มเป้าหมายที่เป็นไปได้มากที่สุดหรือน้อยที่สุดเพื่อตอบสนองต่อโฆษณาโดยตรง เมื่อธุรกิจมีข้อมูลนี้ก็สามารถปรับปรุงอัตราการตอบสนองและในเวลาเดียวกันลดค่าใช้จ่ายการโฆษณาโดยการปรับแต่งและส่งโฆษณาไปยังกลุ่มเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น โมเดลอาศัยข้อมูลในอดีตการคำนวณเชิงปริมาณที่หลากหลายและการประเมินเชิงคุณภาพเพื่อระบายสีรูปภาพที่ธุรกิจสามารถใช้สำหรับการตัดสินใจการตลาดทางตรง

ข้อมูลเป้าหมาย

กรอบการสร้างแบบจำลองสามารถขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงปริมาณใด ๆ ที่ธุรกิจเห็นว่าสำคัญต่อการติดตาม อย่างไรก็ตามเรื่องนี้หลายคนใช้ข้อมูลประชากรเช่นรหัสไปรษณีย์“ zip + 4” หรือเก้าหลักเป็นแหล่งข้อมูลหลักเพราะเป็นวิธีที่แม่นยำในการระบุและติดตามพื้นที่ที่มีอัตราการตอบสนองสูงและต่ำ ข้อมูลพื้นฐานอื่น ๆ อาจรวมถึงอายุเพศหรือระดับรายได้และมาจากรายชื่อผู้รับจดหมายหรือสมัครสมาชิก โฆษณาโดยตรงนั้นสามารถสร้างเป็นโมเดลได้ การเปลี่ยนแปลงข้อความ แต่การส่งโฆษณาไปยังกลุ่มเป้าหมายที่เหมือนกันทั้งสองนั้นมีวิธีการติดตามข้อความที่ได้รับการตอบสนองที่ดีที่สุด

การเพิ่มอัตราการแปลง

การสร้างแบบจำลองการตอบสนองสามารถขยายรวมข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนโฆษณาที่ส่งหรืออัตราการตอบสนองเทียบกับอัตราการแปลงจำนวนการขายที่เกิดขึ้นจริง ขึ้นอยู่กับรายละเอียดว่าธุรกิจต้องการหรือต้องการแบบจำลองมากน้อยเพียงใดนอกจากนี้ยังสามารถติดตามข้อมูลเช่นจำนวนยอดขายเฉลี่ยสำหรับพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่นการเพิ่มข้อมูลการแปลงให้กับโมเดลอาจแสดงธุรกิจว่าพื้นที่ที่มีอัตราการตอบสนองสูงอัตราการแปลงที่ต่ำและยอดขายเฉลี่ยที่สูงจะทำกำไรได้มากกว่าที่มีอัตราการตอบสนองที่ต่ำกว่า ยอดขายเฉลี่ย

ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับความถูกต้องของข้อมูล

คุณภาพและปริมาณของข้อมูลที่จะนำไปสู่รูปแบบการตอบสนองโดยตรงจะกำหนดความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ในท้ายที่สุด ยิ่งข้อมูลในอดีตมีรูปแบบมากเท่าใดข้อมูลก็ยิ่งถูกต้องมากขึ้นเท่านั้นซึ่งจะสะท้อนการตอบสนองความต้องการของลูกค้าและความสำเร็จหรือความล้มเหลวของแคมเปญโฆษณาได้มากขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจโมเดลว่าเป็นโครงสร้างของของไหลที่สามารถและควรจะแก้ไขเพื่อที่จะตอบสนองความต้องการของธุรกิจและวัตถุประสงค์ทางการตลาดเชิงกลยุทธ์ ทั้งโครงสร้างของแบบจำลองและข้อมูลที่มีอยู่ควรได้รับการอัปเดตเป็นประจำเมื่อมีข้อมูลเพิ่มเติม