डायरेक्ट रिस्पॉन्स मॉडलिंग क्या है?

प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया विपणन भावी ग्राहकों को एक विज्ञापन प्राप्त करने या पढ़ने के तुरंत बाद एक विशिष्ट कार्रवाई करने के लिए लुभाना चाहता है। डिसमल प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया दर, औसतन लगभग 4.4 प्रतिशत, इसे प्रत्यक्ष विपणन प्रतिक्रिया परिणामों को ट्रैक करने और तुलना करने के लिए महत्वपूर्ण बनाते हैं, अप्रभावी चैनलों को बाहर करते हैं और सर्वोत्तम परिणामों का उत्पादन करने वाले चैनलों का उपयोग जारी रखते हैं। प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया मॉडलिंग प्रतिक्रिया डेटा पर नज़र रखने और भविष्य के प्रत्यक्ष विपणन अभियानों की सफलता के बारे में भविष्यवाणियां करने के लिए एक रूपरेखा है।

प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया मॉडलिंग मूल बातें

प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया मॉडल बनाने का मुख्य उद्देश्य उन ग्राहकों या संभावनाओं की पहचान करना है जो प्रत्यक्ष विज्ञापन का जवाब देने के लिए सबसे अधिक संभावना है - या कम से कम संभावना है। एक बार जब किसी व्यवसाय को यह जानकारी होती है, तो यह प्रतिक्रिया दरों में सुधार कर सकता है और साथ ही विज्ञापनों को अधिक विशिष्ट, लक्ष्य समूह को अनुकूलित करके और भेजकर विज्ञापन लागत को कम कर सकता है। मॉडल ऐतिहासिक डेटा, मात्रात्मक गणना और गुणात्मक मूल्यांकन की एक तस्वीर को चित्रित करने के लिए निर्भर करता है जो व्यवसाय को व्यावसायिक विपणन निर्णय लेने के लिए उपयोग कर सकते हैं।

लक्ष्य सूचना

मॉडलिंग की रूपरेखा उस मात्रा पर आधारित हो सकती है जो व्यवसाय को मात्रात्मक जानकारी को ट्रैक करने के लिए महत्वपूर्ण मानता है। इसके बावजूद, कई एक जनसांख्यिकीय का उपयोग करते हैं जैसे कि "ज़िप + 4" या नौ अंकों वाला ज़िप कोड मुख्य डेटा स्रोत के रूप में, क्योंकि यह उच्च और निम्न प्रतिक्रिया दरों के क्षेत्रों को इंगित और ट्रैक करने का एक सटीक तरीका है। अन्य आधार जानकारी में आयु, लिंग या आय स्तर शामिल हो सकते हैं और मेलिंग या सदस्यता सूची से आ सकते हैं। प्रत्यक्ष विज्ञापन स्वयं भी मॉडल में बनाए जा सकते हैं। संदेश को भेजना लेकिन विज्ञापन को दो समान संभावना वाले पूलों में भेजना यह ट्रैक करने का एक तरीका प्रदान करता है कि किस संदेश को सर्वश्रेष्ठ प्रतिक्रिया मिलती है।

रूपांतरण दरें जोड़ना

प्रतिक्रिया मॉडलिंग में भेजे गए विज्ञापनों की संख्या या रूपांतरण दर के विरुद्ध प्रतिक्रिया दर, वास्तव में की गई बिक्री की संख्या में डेटा शामिल किया जा सकता है। इस बात पर निर्भर करता है कि व्यवसाय को कितना विवरण चाहिए या मॉडल को शामिल करना चाहिए, यह विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्र के लिए औसत बिक्री राशि जैसी जानकारी को भी ट्रैक कर सकता है। उदाहरण के लिए, मॉडल में रूपांतरण डेटा जोड़ना व्यवसाय को दिखा सकता है कि उच्च प्रतिक्रिया दर, कम रूपांतरण दर और उच्च औसत बिक्री राशि वाला क्षेत्र वास्तव में कम प्रतिक्रिया दर, उच्च रूपांतरण दर के साथ एक से अधिक लाभदायक है, लेकिन कम औसत बिक्री राशि।

डेटा सटीकता पर विचार

प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया मॉडल में जाने वाले डेटा की गुणवत्ता और मात्रा निर्धारित करती है कि अंततः इसके परिणाम कितने सही और विश्वसनीय होंगे। मॉडल में जितने अधिक ऐतिहासिक डेटा शामिल हैं, उतनी ही सटीक रूप से यह प्रतिक्रिया, ग्राहक वरीयताओं और एक विज्ञापन अभियान की सफलता या विफलता को प्रतिबिंबित करेगा। यह समझना भी महत्वपूर्ण है कि मॉडल एक तरल संरचना है जिसे संशोधित किया जाना चाहिए और इसे व्यापार और रणनीतिक विपणन उद्देश्यों की जरूरतों को पूरा करना जारी रखना चाहिए। मॉडल की संरचना और इसमें मौजूद जानकारी दोनों को नियमित रूप से अपडेट किया जाना चाहिए क्योंकि अतिरिक्त डेटा उपलब्ध हो जाता है।