O que é modelagem de resposta direta?

O marketing de resposta direta procura atrair clientes em potencial para tomar uma ação específica imediatamente após receber ou ler um anúncio. As taxas de resposta direta desanimadas, com uma média de 4, 4 por cento, no máximo, tornam vital acompanhar e comparar os resultados das respostas de marketing direto, eliminar canais ineficazes e continuar usando canais que produzem os melhores resultados. A modelagem de resposta direta é uma estrutura para rastrear dados de resposta e para fazer previsões sobre o sucesso de futuras campanhas de marketing direto.

Princípios Básicos de Modelagem de Resposta Direta

O objetivo principal da criação de um modelo de resposta direta é identificar os clientes ou possíveis clientes mais prováveis ​​- ou menos prováveis ​​- de responder a um anúncio direto. Uma vez que uma empresa tenha essa informação, ela pode melhorar as taxas de resposta e, ao mesmo tempo, reduzir os custos com publicidade, personalizando e enviando anúncios para um grupo-alvo mais específico. O modelo se baseia em dados históricos, uma variedade de cálculos quantitativos e avaliações qualitativas para pintar um quadro que a empresa pode usar para tomar decisões de marketing direto.

Informação de alvo

Uma estrutura de modelagem pode ser baseada em qualquer informação quantitativa que a empresa considere importante acompanhar. Apesar disso, muitos usam um grupo demográfico, como um código postal “zip + 4” ou nove dígitos, como fonte de dados principal, porque é uma maneira precisa de identificar e rastrear áreas de altas e baixas taxas de resposta. Outras informações básicas podem incluir idade, sexo ou nível de renda e vêm de listas de correspondência ou assinatura. Propagandas diretas também podem ser incorporadas ao modelo. Variar a mensagem, mas enviar o anúncio para dois pools de perspectiva idênticos fornece uma maneira de controlar qual mensagem recebe a melhor resposta.

Adicionando taxas de conversão

A modelagem de respostas pode se estender para incluir dados sobre o número de anúncios enviados ou a taxa de resposta em relação à taxa de conversão, o número de vendas efetivamente realizadas. Dependendo de quantos detalhes o negócio precisa ou deseja incluir no modelo, ele também pode rastrear informações, como o valor médio de venda de uma área geográfica específica. Adicionar dados de conversão ao modelo pode, por exemplo, mostrar à empresa que uma área com alta taxa de resposta, baixa taxa de conversão e alta média de venda é realmente mais lucrativa do que uma com menor taxa de resposta, maior taxa de conversão, mas menor quantidade média de venda.

Considerações sobre precisão de dados

A qualidade e quantidade dos dados que entram em um modelo de resposta direta determinam quão precisos e confiáveis ​​serão seus resultados. Quanto mais dados históricos o modelo incluir, mais precisamente refletirá a resposta, as preferências do cliente e o sucesso ou fracasso de uma campanha publicitária. Também é importante entender que o modelo é uma estrutura fluida que pode e deve ser modificada para continuar atendendo às necessidades dos objetivos comerciais e estratégicos de marketing. Tanto a estrutura do modelo quanto as informações nele contidas devem ser atualizadas regularmente à medida que dados adicionais se tornem disponíveis.