Il marketing a risposta diretta cerca di invogliare i potenziali clienti a intraprendere un'azione specifica subito dopo aver ricevuto o letto un annuncio pubblicitario. I bassi tassi di risposta diretta, con una media al massimo del 4,4%, rendono fondamentale monitorare e confrontare i risultati delle risposte di marketing diretto, eliminare i canali inefficaci e continuare a utilizzare i canali che producono i migliori risultati. La modellazione della risposta diretta è un framework per il monitoraggio dei dati di risposta e per fare previsioni sul successo delle future campagne di marketing diretto.
Nozioni di base sulla modellazione a risposta diretta
L'obiettivo principale della creazione di un modello di risposta diretta è identificare quei clienti o potenziali clienti che hanno maggiori probabilità - o meno probabilità - di rispondere a una pubblicità diretta. Una volta che un'azienda ha queste informazioni, può migliorare i tassi di risposta e allo stesso tempo ridurre i costi pubblicitari personalizzando e inviando annunci a un gruppo target più specifico. Il modello si basa su dati storici, una varietà di calcoli quantitativi e valutazioni qualitative per dipingere un quadro che l'azienda può utilizzare per prendere decisioni di marketing diretto.
Informazioni sull'obiettivo
Un framework di modellazione può essere basato su qualsiasi informazione quantitativa che l'azienda considera importante tenere traccia. Nonostante ciò, molti utilizzano un gruppo demografico come "zip + 4" o un codice postale di nove cifre come fonte di dati principale, perché è un modo accurato per individuare e monitorare le aree con tassi di risposta alti e bassi. Altre informazioni di base possono includere età, sesso o livello di reddito e provengono da mailing list o elenchi di iscrizioni. Anche gli annunci diretti possono essere incorporati nel modello. La variazione del messaggio ma l'invio dell'annuncio a due pool di potenziali clienti identici fornisce un modo per tenere traccia del messaggio che riceve la risposta migliore.
Aggiunta di tassi di conversione
La modellazione della risposta può estendersi fino a includere dati sul numero di annunci inviati o sul tasso di risposta rispetto al tasso di conversione, il numero di vendite effettivamente effettuate. A seconda della quantità di dettagli di cui l'azienda ha bisogno o vuole che il modello includa, può anche tenere traccia di informazioni come l'importo medio di vendita per una specifica area geografica. L'aggiunta di dati di conversione al modello può, ad esempio, mostrare all'azienda che un'area con un alto tasso di risposta, un basso tasso di conversione e un importo medio di vendita elevato è in realtà più redditizia di una con un tasso di risposta inferiore, un tasso di conversione più alto ma un importo medio di vendita.
Considerazioni sull'accuratezza dei dati
La qualità e la quantità dei dati che entrano in un modello di risposta diretta determinano quanto accurati e affidabili saranno in definitiva i suoi risultati. Più dati storici sono inclusi nel modello, più accuratamente rifletterà la risposta, le preferenze dei clienti e il successo o il fallimento di una campagna pubblicitaria. È anche importante capire che il modello è una struttura fluida che può e deve essere modificata in modo che continui a soddisfare le esigenze del business e gli obiettivi di marketing strategico. Sia la struttura del modello che le informazioni in esso contenute dovrebbero essere regolarmente aggiornate man mano che si rendono disponibili ulteriori dati.
