با تکنیک پاسخ مستقیم جذب مشتری کسب و کار داشته باشید

بازاریابی پاسخ مستقیم به دنبال این است که مشتریان بالقوه را بلافاصله پس از دریافت یا خواندن یک تبلیغ به انجام یک اقدام خاص ترغیب کند یعنی افزایش مشتری داشته باشند. نرخ پاسخ مستقیم ضعیف، که در بهترین حالت به طور متوسط ​​حدود 4.4 درصد است، پیگیری و مقایسه نتایج پاسخ بازاریابی مستقیم، حذف کانال‌های ناکارآمد و ادامه استفاده از کانال‌هایی که بهترین نتایج را تولید می‌کنند، حیاتی می‌سازد. مدل‌سازی پاسخ مستقیم چارچوبی برای ردیابی داده‌های پاسخ و پیش‌بینی موفقیت کمپین‌های بازاریابی مستقیم آینده است.

مبانی مدلسازی پاسخ مستقیم

هدف اصلی از ایجاد یک مدل پاسخ مستقیم، شناسایی آن دسته از مشتریان یا مشتریان بالقوه است که به احتمال زیاد - یا کمترین احتمال - را دارند که به یک تبلیغ مستقیم پاسخ دهند و باعث افزایش مشتری برای شما بشوند. هنگامی که یک کسب و کار این اطلاعات را داشته باشد، می تواند نرخ پاسخگویی را بهبود بخشد و در عین حال هزینه های تبلیغات را با سفارشی سازی و ارسال تبلیغات به یک گروه هدف خاص تر کاهش دهد. این مدل بر داده‌های تاریخی، انواع محاسبات کمی و ارزیابی‌های کیفی برای ترسیم تصویری که کسب‌وکار می‌تواند برای تصمیم‌گیری مستقیم بازاریابی استفاده کند، متکی است.

اطلاعات هدف

یک چارچوب مدل‌سازی می‌تواند بر اساس هر اطلاعات کمی که کسب‌وکار برای پیگیری آن مهم می‌داند، استوار باشد. با وجود این، بسیاری از افراد از یک جمعیت شناسی مانند "zip+4" یا کد پستی نه رقمی به عنوان منبع اصلی داده استفاده می کنند، زیرا این روشی دقیق برای مشخص کردن و ردیابی مناطق با نرخ پاسخ بالا و پایین است. سایر اطلاعات پایه می تواند شامل سن، جنسیت یا سطح درآمد باشد و از فهرست های پستی یا اشتراک به دست آید. خود تبلیغات مستقیم نیز می تواند در مدل تعبیه شود. تغییر دادن پیام اما ارسال آگهی به دو مجموعه احتمالی یکسان راهی برای ردیابی اینکه کدام پیام بهترین پاسخ را دریافت می کند، فراهم می کند.

اضافه کردن نرخ تبدیل

مدل‌سازی پاسخ می‌تواند شامل داده‌هایی درباره تعداد آگهی‌های ارسال شده یا نرخ پاسخ در برابر نرخ تبدیل، تعداد فروش‌های واقعی شود. بسته به اینکه کسب‌وکار چقدر به جزئیات نیاز دارد یا می‌خواهد مدل شامل شود، می‌تواند اطلاعاتی مانند میانگین مبلغ فروش برای یک منطقه جغرافیایی خاص را نیز ردیابی کند. برای مثال، افزودن داده‌های تبدیل به مدل ممکن است به کسب‌وکار نشان دهد که منطقه‌ای با نرخ پاسخ بالا، نرخ تبدیل پایین و مقدار متوسط ​​فروش بالا در واقع سود بیشتری نسبت به منطقه‌ای با نرخ پاسخ پایین‌تر، نرخ تبدیل بالاتر اما پایین‌تر دارد. میانگین مبلغ فروش

ملاحظات دقت داده ها

کیفیت و کمیت داده‌هایی که وارد مدل پاسخ مستقیم می‌شوند تعیین می‌کنند که نتایج آن در نهایت چقدر دقیق و قابل اعتماد خواهد بود. هر چه مدل داده های تاریخی بیشتری را شامل شود، پاسخ، ترجیحات مشتری و موفقیت یا شکست کمپین تبلیغاتی را با دقت بیشتری منعکس می کند. همچنین مهم است که بدانیم مدل یک ساختار سیال است که می تواند و باید اصلاح شود تا همچنان نیازهای کسب و کار و اهداف استراتژیک بازاریابی را برآورده کند. هم ساختار مدل و هم اطلاعاتی که در آن وجود دارد باید به طور منظم با در دسترس قرار گرفتن داده های اضافی به روز شوند.

نحوه تعیین کمیت سهم بازار آنلاین

کمی کردن موفقیت‌آمیز سهم بازار آنلاین به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا دیدگاه خوبی در مورد عملکرد آنلاین خود به دست آورند. ارقام سهم بازار می تواند بسیار مفیدتر از ارقام فروش ساده باشد، زیرا عملکرد رقبا را نیز در نظر می گیرد. با این حال، به دست آوردن یک رقم دقیق برای سهم بازار آنلاین می‌تواند فرآیند پیچیده‌ای باشد که شرکت‌ها را ملزم می‌کند تا دقیقاً در مورد رقبا و مشتریان خود تعاریف دقیقی ارائه دهند.

سهم بازار

سهم بازار یک شرکت درصدی از کل فروش بازار است که به آن اختصاص می یابد. با تقسیم فروش کلی شرکت بر کل فروش در آن بازار و سپس ضرب در 100 به دست می آید. این به شرکت ها اجازه می دهد تا ببینند که چه مقدار از نظر اندازه بازار فروخته اند، نه به صورت اعداد خام. سهم بازار آنلاین با یک اصل یکسان عمل می کند، اما فقط فروش آنلاین را در نظر می گیرد.

بازار را تعریف کنید

تعریف درست بازار شما می تواند بخش چالش برانگیزتری در تعیین کمیت سهم بازار آنلاین شما نسبت به انجام واقعی محاسبه باشد. یکی از جنبه های کلیدی تعریف بازار این است که بدانیم کدام شرکت های دیگر را باید به عنوان رقیب در نظر گرفت. به عنوان مثال، یک فروشگاه رایانه متخصص در تجهیزات اپل ممکن است نیاز داشته باشد که در محاسبات خود از بین شامل کردن فقط سایر فروشگاه های خاص اپل یا همه فروشگاه های رایانه یکی را انتخاب کند. علاوه بر این، ممکن است تنها به فروش به یک منطقه جغرافیایی کلیدی یا جمعیتی خاص نگاه کنید.

پارامترهای داده را تعریف کنید

هنگامی که بازار خود را تعریف کردید، باید اطلاعات مناسبی در مورد آن به دست آورید. مهم است که داده ها را از منابع قابل اعتماد به دست آورید، مانند نشریات تجاری و ارقام سالانه رقبای خود. علاوه بر این، باید اطمینان حاصل کنید که با در نظر گرفتن فروش آفلاین، ارقام خود را تغییر ندهید. همچنین باید تصمیم بگیرید که آیا به فروش واحد نگاه کنید یا درآمد. فروش واحد دقیق ترین نمایش را از ارقام فروش کلی به شما می دهد، اما تفاوت قیمت بین محصولات رقیب را در نظر نمی گیرد.

تنظیم دوره زمانی

در نهایت، شما باید دوره زمانی را که قصد تحلیل آن را دارید انتخاب کنید. دوره‌های زمانی طولانی‌تر نتایج کلی دقیق‌تری به دست می‌دهند، زیرا کمتر در معرض انحراف از دوره‌های فروش غیرعادی هستند. با این حال، تجزیه و تحلیل در بازه زمانی کوتاه‌تر به شما امکان می‌دهد اندازه‌گیری کنید که چگونه یک رویداد خاص، مانند یک کمپین تبلیغاتی، بر سهم بازار آنلاین شما تأثیر گذاشته است. به عنوان یک قاعده کلی، به دنبال تجزیه و تحلیل سهم بازار برای حداقل سال مالی قبل باشید.

از تبلیغات بالاترین بازدهی را داشته باشید

خبر خوب دارم زیرا برای اینکه بتوانید بهترین بهره را از این مقاله ببرید سایت بالتازار رو به شما معرفی میکنیم، شما میتوانید با استفاده از این سایت افزایش درآمد کسب و کار خود را تجربه کنید، برای ورود به سایت بالتازار فقط و فقط کافیه بر روی ( افزایش مشتری ) کلیک کنید.

پیشنهاد میکنم حتما سر بزنید زیرا مهم است.

وقت رو از دست ندید.