직접 반응 모델링이란 무엇입니까?

직접 반응 마케팅은 잠재 고객이 광고를 수신하거나 읽은 후 즉시 특정 조치를 취하도록 유도합니다. 극심한 직접 반응률은 평균 약 4.4 %이며, 직접 마케팅 반응 결과를 추적하고 비교하며 비효율적 인 채널을 제거하고 최상의 결과를 산출하는 채널을 계속 사용하는 것이 중요합니다. 직접 반응 모델링은 응답 데이터를 추적하고 향후 직접 마케팅 캠페인의 성공에 대한 예측을하기위한 프레임 워크입니다.

직접 반응 모델링 기본 사항

직접 응답 모델을 작성하는 주요 목적은 직접 광고에 응답 할 가능성이 가장 높거나 가능성이 적은 고객 또는 잠재 고객을 식별하는 것입니다. 기업에서이 정보를 얻으면보다 구체적인 대상 그룹에 광고를 사용자 정의하고 보내어 응답 속도를 향상시키면서 동시에 광고 비용을 줄일 수 있습니다. 모델은 과거 데이터, 다양한 양적 계산 및 질적 평가를 기반으로 비즈니스가 직접 마케팅 결정을 내리는 데 사용할 수있는 그림을 그립니다.

대상 정보

모델링 프레임 워크는 비즈니스가 추적해야 할 중요한 양적 정보를 기반으로 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 많은 사람들은 "zip + 4"또는 9 자리 우편 번호와 같은 인구 통계를 주요 데이터 소스로 사용합니다. 이는 응답률이 높거나 낮은 영역을 정확히 찾아 내고 추적하기위한 정확한 방법이기 때문입니다. 기타 기본 정보에는 연령, 성별 또는 소득 수준이 포함될 수 있으며 우편이나 구독 목록에서 제공됩니다. 직접 광고 자체도 모델에 내장 될 수 있습니다. 메시지를 변경하지만 두 개의 동일한 잠재 고객 풀에 광고를 보내는 것은 어떤 메시지가 최상의 응답을 수신하는지 추적하는 방법을 제공합니다.

전환율 추가

응답 모델링은 전송 된 광고 수에 대한 데이터 또는 실제로 발생한 매출액 인 전환율에 대한 응답 비율을 포함하도록 확장 될 수 있습니다. 비즈니스에 필요한 상세 정보의 정도에 따라 모델에 포함 시키거나 특정 지리적 영역에 대한 평균 판매량과 같은 정보를 추적 할 수도 있습니다. 예를 들어, 모델에 전환 데이터를 추가하면 응답률이 높고 평균 판매액이 높은 지역이 응답률이 낮고 전환율이 높지만 평균 판매액이 높은 지역보다 수익성이 높다는 사실을 비즈니스에 알릴 수 있습니다. 평균 판매액.

데이터 정확도 고려 사항

직접 반응 모델에 포함되는 데이터의 품질과 양은 결과가 얼마나 정확하고 신뢰할 수 있는지를 결정합니다. 모델에 포함 된 역사적 데이터가 많을수록 응답, 고객 선호도 및 광고 캠페인의 성공 또는 실패가 더 정확하게 반영됩니다. 또한 모델이 비즈니스 및 전략적 마케팅 목표의 요구 사항을 계속 충족 할 수 있도록 수정할 수 있고 수정해야하는 유동적 구조임을 이해하는 것도 중요합니다. 모델의 구조와 모델에 포함 된 정보는 추가 데이터가 사용 가능 해지면 정기적으로 업데이트해야합니다.