Измерение и увеличение интенсивности отклика

Интенсивность отклика, которая может быть очень низкой (1-2% от числа разо­сланных сообщений в пакете), зависит от многих факторов. Основные из них: предла­гаемый товар или услуга, цена и сроки оплаты, наличие или отсутствие премии или по­дарка. Все вместе называется предложением. Интенсивность ответов тем выше, чем уникальнее товар или услуга, или они меньше доступны в обычной розничной торговле; низкая цена и приемлемые сроки оплаты также влияют на отклики. Кроме того, суще­ственными факторами являются общественное положение и отзывчивость адресатов из списка, который прямой деятель рынка арендует у списочного брокера или составителя списка (возможная плата за такой список — 100 долларов за каждую тысячу почтовых имен). Действительно ли люди из списка заинтересованы в конкретном изделии или ус­луге? Важным фактором, конечно же, является качество подготовленного сообщения: письма, брошюры, конверта и т.п. Даже при низкой интенсивности ответов и сравнительно больших затратах (50—60 центов), почтовая рассылка все еще может быть выгод­ной, если прибыль от каждого отклика высока. Наоборот, если прибыль от одной про­дажи низка, средства массовой информации будут более эффективными, чем целена­правленный прямой маркетинг, т.е. использование массового маркетинга и рекламы при определенных условиях может оказаться экономически более выгодным, чем реализация программы прямого маркетинга.

Большие суммы денег прямые маркетеры тратят также на разработку аналитиче­ских моделей ответов и на их почтовые рассылки. Например, по данным предыдущей почтовой рассылки можно построить логическую или логистическую регрессионную модель для прогнозирования перспектив очередной почтовой рассылки и, используя результаты прогноза, ограничить почтовую рассылку кругом наиболее вероятных по­купателей. Указанные модели существующих клиентов компании часто описывают вероятность отклика как функцию следующих показателей: новизна (recency) — время со дня последнего заказа клиента, частота (frequency) — количество раньше сделан­ных клиентом покупок и денежная величина (monetary value) — количество денег, по­траченных клиентом на продукты компании в прошлом. Подобные RFM-модели (аббревиатура — от названий упомянутых выше трех показателей) очень часто исполь­зуются традиционными прямыми торговцами по каталогам, однако в последнее время они используют более современные и совершенные методы моделирования — иногда даже методы искусственного интеллекта, так называемые нейронные сети, часто пре­восходящие по эффективности упомянутые RFM-модели.

При организации прямого маркетинга рекламодатель заинтересован не только в мак­симизации интенсивности откликов на почтовую рассылку, так сказать, во внешней сто­роне дела, но и в доходности приобретения клиентов — в оборотной стороне. Например, книжный клуб очень легко может повысить интенсивность откликов на почтовую рас­сылку, предоставляя большее количество бесплатных книг и освобождая новых членов от обязательства когда-либо еще покупать книги. Такое мягкое предложение, очевидно, повысило бы интенсивность откликов. Однако нет гарантии, что привлеченные таким образом члены клуба купят много книг за весь срок членства в книжном клубе, вследст­вие этого их привлечение станет относительно нерентабельным для клуба. Напротив, жесткое предложение, с меньшим количеством бесплатных книг и, требованием поку­пать большее количество книг длительное время, могло бы вызвать низкую интенсив­ность ответов, но зато привлечение новых членов клуба стало бы более выгодным. Пря­мой маркетер заинтересован, таким образом, не только в непосредственной оплате сво­их товаров (услуг), но и в продолжительности существования своих клиентов.