Apa Itu Pemodelan Respon Langsung?

Pemasaran respons langsung berusaha membujuk calon pelanggan untuk mengambil tindakan tertentu segera setelah menerima atau membaca iklan. Tingkat tanggapan langsung yang suram, rata-rata paling baik sekitar 4,4 persen, menjadikannya penting untuk melacak dan membandingkan hasil tanggapan pemasaran langsung, menyingkirkan 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 mendatang.

Dasar-dasar Pemodelan Respon Langsung

Tujuan utama dari membuat model tanggapan langsung adalah untuk mengidentifikasi pelanggan atau prospek yang paling mungkin - atau paling tidak - untuk menanggapi iklan langsung. Setelah bisnis memiliki informasi ini, bisnis tersebut 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 mengandalkan data historis, berbagai kalkulasi kuantitatif, dan evaluasi kualitatif untuk memberikan gambaran yang dapat digunakan bisnis untuk membuat keputusan pemasaran langsung.

Informasi Target

Kerangka 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 menunjukkan dan melacak area dengan 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 itu sendiri juga dapat dimasukkan ke dalam model. Memvariasikan pesan tetapi mengirim iklan ke dua kumpulan prospek yang identik menyediakan cara untuk melacak pesan mana yang menerima respons terbaik.

Menambahkan Tarif Konversi

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

Pertimbangan Akurasi Data

Kualitas dan kuantitas data yang masuk ke model tanggapan langsung menentukan seberapa akurat dan andal hasilnya pada akhirnya. Semakin banyak data historis yang dicakup model, semakin akurat model tersebut mencerminkan respons, preferensi pelanggan, dan keberhasilan atau kegagalan kampanye iklan. Penting juga untuk memahami model adalah struktur fluida yang dapat dan harus dimodifikasi sehingga terus memenuhi kebutuhan bisnis dan tujuan pemasaran strategis. Baik struktur model maupun informasi yang dikandungnya harus diperbarui secara berkala saat data tambahan tersedia.