Direct-Response-Marketing zielt darauf ab, potenzielle Kunden unmittelbar nach Erhalt oder Lesen einer Anzeige zu einer bestimmten Aktion zu verleiten. Düstere direkte Rücklaufquoten von durchschnittlich höchstens 4,4 Prozent machen es wichtig, die Ergebnisse der Direktmarketing-Reaktion zu verfolgen und zu vergleichen, ineffektive Kanäle auszusortieren und weiterhin Kanäle zu verwenden, die die besten Ergebnisse erzielen. Die Modellierung direkter Antworten ist ein Rahmen für die Verfolgung von Antwortdaten und für Vorhersagen über den Erfolg zukünftiger Direktmarketingkampagnen.
Grundlagen der direkten Antwortmodellierung
Das Hauptziel der Erstellung eines Direktantwortmodells besteht darin, diejenigen Kunden oder Interessenten zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten oder am wenigsten wahrscheinlich auf eine Direktwerbung reagieren. Sobald ein Unternehmen über diese Informationen verfügt, kann es die Antwortraten verbessern und gleichzeitig die Werbekosten senken, indem Anzeigen angepasst und an eine spezifischere Zielgruppe gesendet werden. Das Modell stützt sich auf historische Daten, verschiedene quantitative Berechnungen und qualitative Auswertungen, um ein Bild zu zeichnen, das das Unternehmen für Direktmarketing-Entscheidungen verwenden kann.
Zielinformationen
Ein Modellierungsrahmen kann auf allen quantitativen Informationen basieren, die das Unternehmen für wichtig hält. Trotzdem verwenden viele eine demografische Daten wie "PLZ+4" oder eine neunstellige Postleitzahl als Hauptdatenquelle, da dies eine genaue Möglichkeit ist, Bereiche mit hohen und niedrigen Antwortraten zu lokalisieren und zu verfolgen. Andere Basisinformationen können Alter, Geschlecht oder Einkommensniveau sein und stammen aus Mailing- oder Abonnementlisten. Direktwerbung selbst kann ebenfalls in das Modell integriert werden. Wenn Sie die Nachricht variieren, aber die Anzeige an zwei identische Interessentenpools senden, können Sie verfolgen, welche Nachricht die beste Antwort erhält.
Conversion-Raten hinzufügen
Die Antwortmodellierung kann sich auf Daten zur Anzahl der gesendeten Anzeigen oder zur Antwortrate gegenüber der Conversion-Rate und zur Anzahl der tatsächlich getätigten Verkäufe erstrecken. Abhängig davon, wie viele Details das Unternehmen benötigt oder das Modell enthalten soll, kann es auch Informationen wie den durchschnittlichen Verkaufsbetrag für ein bestimmtes geografisches Gebiet verfolgen. Das Hinzufügen von Conversion-Daten zum Modell kann beispielsweise dem Unternehmen zeigen, dass ein Bereich mit einer hohen Rücklaufquote, einer niedrigen Conversion-Rate und einem hohen durchschnittlichen Verkaufsbetrag tatsächlich rentabler ist als ein Bereich mit einer niedrigeren Response-Rate, einer höheren Conversion-Rate, aber einer niedrigeren durchschnittliche Verkaufsmenge.
Überlegungen zur Datengenauigkeit
Die Qualität und Quantität der Daten, die in ein Direct-Response-Modell einfließen, bestimmt, wie genau und zuverlässig seine Ergebnisse letztendlich sein werden. Je mehr historische Daten das Modell enthält, desto genauer werden die Reaktion, die Kundenpräferenzen und der Erfolg oder Misserfolg einer Werbekampagne wiedergegeben. Es ist auch wichtig zu verstehen, dass das Modell eine fließende Struktur ist, die modifiziert werden kann und sollte, damit sie weiterhin die Anforderungen des Unternehmens und die strategischen Marketingziele erfüllt. Sowohl die Struktur des Modells als auch die darin enthaltenen Informationen sollten regelmäßig aktualisiert werden, sobald zusätzliche Daten verfügbar werden.
