Le marketing direct vise à inciter les clients potentiels à entreprendre une action spécifique immédiatement après avoir reçu ou lu une publicité. Des taux de réponse directe décevants, atteignant au mieux 4,4% en moyenne, rendent indispensable le suivi et la comparaison des résultats des réponses de marketing direct, éliminent les canaux inefficaces et continuent d'utiliser les canaux produisant les meilleurs résultats. La modélisation de la réponse directe est un cadre permettant de suivre les données de réponse et de faire des prédictions sur le succès des futures campagnes de marketing direct.
Principes de base de la modélisation de la réponse directe
L'objectif principal de la création d'un modèle de réponse directe est d'identifier les clients ou prospects les plus susceptibles - ou les moins susceptibles - de répondre à une publicité directe. Une fois qu'une entreprise dispose de ces informations, elle peut améliorer les taux de réponse et en même temps réduire les coûts publicitaires en personnalisant et en envoyant des annonces à un groupe cible plus spécifique. Le modèle s'appuie sur des données historiques, une variété de calculs quantitatifs et d'évaluations qualitatives pour brosser un tableau que l'entreprise peut utiliser pour prendre des décisions de marketing direct.
Informations sur la cible
Un cadre de modélisation peut être basé sur toutes les informations quantitatives que l'entreprise considère comme importantes à suivre. Malgré cela, beaucoup utilisent un élément démographique tel qu'un «zip + 4» ou un code postal à neuf chiffres comme source de données principale, car c'est un moyen précis d'identifier et de suivre les zones de taux de réponse élevés et faibles. D'autres informations de base peuvent inclure l'âge, le sexe ou le niveau de revenu et provenir de listes de diffusion ou d'abonnement. Les publicités directes elles-mêmes peuvent également être intégrées au modèle. Faire varier le message mais envoyer l'annonce à deux pools de prospects identiques permet de savoir quel message reçoit la meilleure réponse.
Ajout de taux de conversion
La modélisation des réponses peut s'étendre pour inclure des données sur le nombre d'annonces envoyées ou le taux de réponse par rapport au taux de conversion, le nombre de ventes réellement réalisées. En fonction de la quantité de détails dont l'entreprise a besoin ou souhaite que le modèle inclue, il peut également suivre des informations telles que le montant moyen des ventes pour une zone géographique spécifique. L'ajout de données de conversion au modèle peut, par exemple, montrer à l'entreprise qu'une zone avec un taux de réponse élevé, un faible taux de conversion et un montant de vente moyen élevé est en fait plus rentable qu'une zone avec un taux de réponse plus faible, un taux de conversion plus élevé mais montant de vente moyen.
Considérations relatives à l'exactitude des données
La qualité et la quantité des données qui entrent dans un modèle de réponse directe déterminent la précision et la fiabilité de ses résultats. Plus le modèle inclut de données historiques, plus il reflétera avec précision la réponse, les préférences des clients et le succès ou l'échec d'une campagne publicitaire. Il est également important de comprendre que le modèle est une structure fluide qui peut et doit être modifiée afin qu'il continue de répondre aux besoins de l'entreprise et aux objectifs marketing stratégiques. La structure du modèle et les informations qu'il contient doivent être régulièrement mises à jour à mesure que des données supplémentaires deviennent disponibles.
