Mô hình đáp ứng trực tiếp là gì?

Tiếp thị phản hồi trực tiếp tìm cách lôi kéo khách hàng tiềm năng thực hiện một hành động cụ thể ngay sau khi nhận hoặc đọc quảng cáo. Tỷ lệ phản hồi trực tiếp bất thường, trung bình cao nhất khoảng 4, 4 phần trăm, điều quan trọng là theo dõi và so sánh kết quả phản hồi tiếp thị trực tiếp, loại bỏ các kênh không hiệu quả và tiếp tục sử dụng các kênh tạo ra kết quả tốt nhất. Mô hình phản hồi trực tiếp là một khuôn khổ để theo dõi dữ liệu phản hồi và để đưa ra dự đoán về sự thành công của các chiến dịch tiếp thị trực tiếp trong tương lai.

Cơ bản về mô hình đáp ứng trực tiếp

Mục tiêu chính của việc tạo ra một mô hình phản hồi trực tiếp là xác định những khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng đó - hoặc ít có khả năng nhất - để trả lời một quảng cáo trực tiếp. Khi một doanh nghiệp có thông tin này, nó có thể cải thiện tỷ lệ phản hồi và đồng thời giảm chi phí quảng cáo bằng cách tùy chỉnh và gửi quảng cáo đến một nhóm mục tiêu cụ thể hơn. Mô hình dựa trên dữ liệu lịch sử, một loạt các tính toán định lượng và đánh giá định tính để vẽ một bức tranh mà doanh nghiệp có thể sử dụng để đưa ra các quyết định tiếp thị trực tiếp.

Thông tin mục tiêu

Một khung mô hình có thể dựa trên bất kỳ thông tin định lượng nào mà doanh nghiệp cho là quan trọng để theo dõi. Mặc dù vậy, nhiều người sử dụng một số liệu nhân khẩu học như mã zip + 4 mã hoặc mã zip chín chữ số làm nguồn dữ liệu chính, vì đó là cách chính xác để xác định và theo dõi các khu vực có tỷ lệ phản hồi cao và thấp. Thông tin cơ sở khác có thể bao gồm tuổi, giới tính hoặc mức thu nhập và đến từ danh sách gửi thư hoặc đăng ký. Bản thân quảng cáo trực tiếp cũng có thể được xây dựng trong mô hình. Thay đổi thông điệp nhưng gửi quảng cáo đến hai nhóm khách hàng tiềm năng giống hệt nhau cung cấp một cách để theo dõi tin nhắn nào nhận được phản hồi tốt nhất.

Thêm tỷ lệ chuyển đổi

Mô hình phản hồi có thể mở rộng để bao gồm dữ liệu về số lượng quảng cáo được gửi hoặc tỷ lệ phản hồi so với tỷ lệ chuyển đổi, số lượng bán hàng thực sự được thực hiện. Tùy thuộc vào mức độ chi tiết mà doanh nghiệp cần hoặc muốn mô hình bao gồm, nó cũng có thể theo dõi thông tin như số tiền bán trung bình cho một khu vực địa lý cụ thể. Ví dụ, việc thêm dữ liệu chuyển đổi vào mô hình có thể cho doanh nghiệp thấy rằng một khu vực có tỷ lệ phản hồi cao, tỷ lệ chuyển đổi thấp và số tiền bán trung bình cao thực sự có lợi hơn so với một khu vực có tỷ lệ phản hồi thấp hơn, tỷ lệ chuyển đổi cao hơn nhưng thấp hơn số lượng bán trung bình.

Cân nhắc chính xác dữ liệu

Chất lượng và số lượng của dữ liệu đi vào mô hình phản hồi trực tiếp xác định mức độ chính xác và đáng tin cậy của kết quả cuối cùng. Mô hình càng có nhiều dữ liệu lịch sử, nó sẽ phản ánh chính xác hơn phản hồi, sở thích của khách hàng và thành công hay thất bại của chiến dịch quảng cáo. Điều quan trọng nữa là phải hiểu mô hình là một cấu trúc chất lỏng có thể và nên được sửa đổi để nó tiếp tục đáp ứng nhu cầu của các mục tiêu tiếp thị chiến lược và kinh doanh. Cả cấu trúc của mô hình và thông tin chứa trong đó phải được cập nhật thường xuyên khi có thêm dữ liệu.