A grupa, compara, converti. Profesioniștii în marketing vor recunoaște această mantră ca fiind itinerariul de cumpărături a utilizatorului conectat întotdeauna astăzi, cu acces la o gamă de instrumente de căutare online imediate mai largă ca niciodată. Și acest lucru este valabil mai ales în industria turismului, unde clientul rezerva de obicei un brand care asigură cele mai bune oferte ale momentului după ce a vizitat o medie de 38 de site-uri web înainte de a-și rezerva călătoria. Aceasta este motivul pentru care este crucial să iei legătura cu el în momentele esențiale ale acelui itinerar online pentru a asigura conversia. Și în acea zona big data deschid un întreg domeniu de oportunități.
Realitatea marketingului turistic astăzi este că consumatorii știu că prețul și disponibilitatea fluctează constant în funcție de mai mulți factori, cum ar fi anotimpul, prognezele meteo, evenimentele sau timpul rămas pentru călătorie. Într-un astfel de context, cele mai sofisticate metode de rafinare a datelor fac posibil profesioniștilor să ofere un mesaj mult mai personalizat și relevant, bazat pe subseturi de date.
Big data generate de interacțiunile utilizatorilor în căutarea vacanței lor perfecte sunt un instrument puternic care poate fi utilizat pentru a viza clientul potrivit la momentul potrivit și cu o ofertă pe care pur și simplu și cu o ofertă pe care pur și simplu nu o poți refuza. Seturile de date ar putea include numărul de vizite, volumul de pagini vizitate, timpul scurs de la ultima vizita, poziția în cadrul canalului de vânzări, indiferent dacă este un client nou sau existent, gamă de prețuri și sezonul. Aceste seturi de date pot fi integrate cu date specifice ale itinerariului de cumpărare, cum ar fi ruta, destinația, durata, tipul de produs, punctajul hotelului, clasă în care se călătorește, tipul de zbor (doar conexiuni directe sau cu opriri) și avansul cu cel care caută biletul.
Directorul comercial al MainAd, Claudia Collu, se întreabă cum datele mari pot ajuta la optimizarea unei strategii de retargeting: „adăugându-și puterea de analiză predictivă pentru identificarea inteligența a modelelor de comportament cu rezultate scontate și utilizarea acestora pentru a atrage clienți pe baza propriilor interacțiuni unice cu un brand. Rezultatul final este o implicare mai mare a utilizatorului cu anunțul. Rezultatul final este o implicare mai mare a utilizatorului cu anunțul. Modelele de machine learning care produc o analiză predictivă oferă o segmentare mai precisă și neagrupată, deoarece este generată de date”.
Disecția datelor
Cercetările efectuate pentru o analiză recentă MainAd releva cât de utile por fi datele consumatorilor pentru o campanie de retargeting. De exemplu, și din cauza fluctuației prețului, timpul mediu petrecut de către utilizator pentru a cumpăra un bilet de avion este mult mai scurt decât timpul petrecut la rezervarea unui hotel, mai exact trei zile față de 12.
În plus, vacanțele de vară sunt de obicei rezervate de trei ori în avans decât călătoriile de iarnă, ceea ce înseamnă că ofertele de ultima oră vor avea mai multe șanse de conversie în acele luni de sezon scăzut. Dar nu numai că trebuie să se țină cont de sezon, deoarece ziua săptămânii poate afecta și nivelul rezervărilor: în zilele lucrătoare, consumatori sunt mult mai predispuși să facă achizițiile de ultima oră mai mult decât în weekend. Acest lucru se poate datora pieței turismului de afaceri și capacității călătorilor de companii de a plăti prețuri mai mari.
Cercetările au arătat, de asemenea, că călătoriile sunt rezervate uniform în timpul săptămânii de lucru, cu scăderi de aproximativ 30% la vânzările de weekend și că ofertele de ultima oră funcționează ca cea mai bună tactică. Un utilizator din doi își rezerva vacanța cu până la șapte zile înainte, ceea ce înseamnă că promoțiile de retargeting cu săptămâna dinaintea datelor de călătorie pot fi foarte eficiente.
Publicitate programatică
La fel ca în multe sectoare, publicitatea programatică a devenit un loc obișnuit în industria turismului, profesioniștii din domeniul marketingului încercând să se adapteze la cerințele crescânde ale consumatorilor pentru actualizări imediate de disponibilitate, împreună cu un interval de atenție foarte scurt în timpul activităților online. Având în vedere această ferestră restrânsă de oportunități, este esențial pentru branduri să ofere versiuni optimizate ale unui anunț în timp real.
Ca în orice, omul și tehnologia trebuie să lucreze împreună pentru a obține cele mai bune rezultate. Această convergență este evidență în utilizarea modelelor de machine learning care permit brandurilor să ia decizii în câteva secunde și să ofere cea mai relevantă combinație de elemente într-o creativitate (de exemplu, un banner) pentru a atrage clientul individual.
Collu amintește în această privință ca „o creativitate utilizată în scopuri de retargeting nu trebuie să fie excesiv de meticulos sau detaliat, ci mai degrabă un simplu anunț estetic, aliniat la valorile brandului și care conține doar un număr corect de elemente este mult mai probabil să trezească interes decât altul cu prea mai multe informații inutile.”
Nu este un secret, adaugă el, ca „industria turismului s-a bazat pe date pentru a ajunge la clienții potențiali pentru o lungă perioadă de timp, dar, în timp ce experiența clienților rămâne o prioritate pentru branduri, profesioniștii din marketing ar trebui să reevalueze opțiunile disponibile pentru a oferi cele mai relevante oferte pe mai multe dispozitive”.
Prin urmare, concluzionează, „perfecționând subseturile de date pentru a personaliza anunțurile, înțelegând unirea dintre om și mașină pentru companii eficiente și folosind analize predictive pentru a obține cea mai bună strategie de retargeting, profesioniștii de marketing pot în sfârșit să stea și să observe cum veniturile cresc mult”.
Informația de referință este disponibilă pe Tnooz.
Sursă: hosteltur.com
