Apa itu Pemodelan Respons Langsung?

Pemasaran respons langsung berupaya untuk menarik calon pelanggan agar mengambil tindakan spesifik segera setelah menerima atau membaca iklan. Tingkat respons langsung yang suram, rata-rata paling baik sekitar 4, 4 persen, membuatnya penting untuk melacak dan membandingkan hasil respons pemasaran langsung, membuang saluran yang tidak efektif dan terus menggunakan saluran yang menghasilkan hasil terbaik. Pemodelan respons langsung adalah kerangka kerja untuk melacak data respons dan untuk membuat prediksi tentang keberhasilan kampanye pemasaran langsung di masa depan.

Dasar-dasar Pemodelan Respons Langsung

Tujuan utama membuat model respons langsung adalah untuk mengidentifikasi pelanggan atau prospek yang paling mungkin - atau paling tidak mungkin - untuk merespons iklan langsung. Setelah sebuah bisnis memiliki informasi ini, ia dapat meningkatkan tingkat respons dan pada saat yang sama mengurangi biaya iklan dengan menyesuaikan dan mengirim iklan ke grup target yang lebih spesifik. Model ini bergantung pada data historis, berbagai perhitungan kuantitatif dan evaluasi kualitatif untuk melukiskan gambaran bisnis yang dapat digunakan untuk membuat keputusan pemasaran langsung.

Informasi Target

Kerangka kerja pemodelan dapat didasarkan pada informasi kuantitatif apa pun yang dianggap penting oleh bisnis untuk dilacak. Meskipun demikian, banyak yang menggunakan demografis seperti "zip + 4" atau kode pos sembilan digit sebagai sumber data utama, karena ini adalah cara yang akurat untuk menentukan dan melacak area tingkat respons tinggi dan rendah. Informasi dasar lainnya dapat mencakup usia, jenis kelamin atau tingkat pendapatan dan berasal dari milis atau daftar langganan. Iklan langsung sendiri juga dapat dimasukkan ke dalam model. Memvariasikan pesan tetapi mengirimkan iklan ke dua kumpulan prospek yang identik memberikan cara untuk melacak pesan mana yang menerima respons terbaik.

Menambahkan Tingkat Konversi

Pemodelan respons dapat diperluas hingga mencakup data tentang jumlah iklan yang dikirim atau tingkat respons terhadap tingkat konversi, jumlah penjualan yang sebenarnya dibuat. Bergantung pada seberapa detail bisnis yang dibutuhkan atau ingin dimasukkan oleh model, model ini juga dapat melacak informasi seperti jumlah penjualan rata-rata untuk area geografis tertentu. Menambahkan data konversi ke model dapat, misalnya, menunjukkan bisnis bahwa area dengan tingkat respons tinggi, tingkat konversi rendah dan jumlah penjualan rata-rata tinggi sebenarnya lebih menguntungkan daripada yang dengan tingkat respons lebih rendah, tingkat konversi lebih tinggi tetapi lebih rendah jumlah penjualan rata-rata.

Pertimbangan Akurasi Data

Kualitas dan kuantitas data yang masuk ke model respons langsung menentukan seberapa akurat dan dapat diandalkan hasilnya pada akhirnya. Semakin banyak data historis yang dimasukkan oleh model, semakin akurat akan mencerminkan respons, preferensi pelanggan dan keberhasilan atau kegagalan kampanye iklan. Penting juga untuk memahami bahwa model adalah struktur cairan yang dapat dan harus dimodifikasi sehingga terus memenuhi kebutuhan tujuan bisnis dan pemasaran strategis. Baik struktur model dan informasi yang dikandungnya harus diperbarui secara teratur ketika data tambahan tersedia.