直接応答モデリングとは

ダイレクトレスポンスマーケティングは、広告を受け取ったり読んだりした直後に、見込み顧客に特定の行動を起こさせることを目的としています。 平均して最高約4.4％の不快な直接回答率では、直接マーケティングの回答結果を追跡および比較し、無効なチャネルを排除し、最良の結果を生み出すチャネルを引き続き使用することが不可欠です。 ダイレクトレスポンスモデリングは、レスポンスデータを追跡し、将来のダイレクトマーケティングキャンペーンの成功について予測するためのフレームワークです。

直接応答モデリングの基本

直接応答モデルを作成する主な目的は、直接広告に応答する可能性が最も高い（または最も低い可能性が高い）顧客または見込み客を特定することです。 企業がこの情報を入手すると、広告をカスタマイズしてより具体的なターゲットグループに送信することで、回答率を向上させると同時に広告費用を削減できます。 このモデルは、過去のデータ、さまざまな量的計算、および定性的評価に基づいて、企業が直接マーケティングの決定を下すために使用できる写真を描きます。

ターゲット情報

モデリングフレームワークは、ビジネスが追跡することが重要であると考える量的情報に基づいています。 それにもかかわらず、「zip + 4」や9桁の郵便番号などの人口統計をメインデータソースとして使用する人が多いのです。これは、回答率の高い地域と低い地域を正確に特定して追跡するためです。 その他の基本情報には、年齢、性別、所得レベルなどがあり、メーリングリストまたは購読リストから取得できます。 直接広告自体もモデルに組み込むことができます。 メッセージを変更しながら2つの同一のプロスペクトプールに広告を送信すると、どのメッセージが最良の応答を受信したかを追跡する方法が得られます。

コンバージョン率を追加する

レスポンスモデリングは、送信された広告数、またはコンバージョン率に対するレスポンス率、実際に行われた売上数に関するデータを含めることができます。 ビジネスがモデルにどれだけの詳細を必要としているか、またはモデルに含めることを望んでいるかに応じて、特定の地域の平均売上額などの情報を追跡することもできます。 モデルにコンバージョンデータを追加すると、たとえば、高い回答率、低いコンバージョン率、および高い平均販売額のある地域が、実際には低い回答率、高いコンバージョン率、ただし低い収益率の地域よりも収益性が高いことがわかります。平均販売額

データ精度の考慮事項

直接応答モデルに入るデータの質と量によって、結果が最終的にどれだけ正確で信頼できるものになるかが決まります。 モデルに含まれる履歴データが多いほど、レスポンス、顧客の好み、および広告キャンペーンの成功または失敗をより正確に反映します。 モデルは、ビジネスのニーズと戦略的なマーケティングの目的を満たし続けるように変更することができ、変更する必要がある流動的な構造であることを理解することも重要です。 モデルの構造とそれに含まれる情報の両方は、追加のデータが利用可能になるにつれて定期的に更新されるべきです。