3 倍のコンバージョンを実現する 10 の確かな製品の推奨事項 | 旅行＆ホスピタリティ会社

世界中の旅行者が 3 年間の空白期間から抜け出しようとしている中、2023 年はこれまでにない旅行の年になるという私たちの言葉を信じてください。 Booking.com によると、2023 年には 68% の人が旅行計画を立てることに熱心になるとのことです。しかし、問い合わせが殺到しているということは、顧客はお得な特典を得るために何でもするということを意味しています。

旅行業や接客業を経営している場合は、「良い季節」にはトラフィックが多くなりますが、コンバージョン率も低下することをご存知でしょう。 旅行およびホスピタリティ業界は、カート放棄率がなんと 85% と最も高い業界の 1 つです。 これには、価格の安さ、より良い取引、パーソナライズの欠如、ロイヤルティ プログラムの貧弱など、さまざまな理由が考えられます。

消費者の 76% は、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供しない企業に不満を感じています。 ユーザーには、認知過負荷に耐えて必要なものを「検索」するという大変な作業をする時間はもうありません。なぜなら、ユーザーが必要としているものはお気に入りの製品 (成長オーナー) によって理解されているからです。 彼らが求めているのは、体験を容易にするブランドからのナッジです。

私たちはこれらのナッジを製品レコメンデーションと呼んでいます。これは、機械学習と複雑なシステムを使用して作成され、ユニークなエクスペリエンスを提供するサービスに関する提案を厳選したものです。 これらの推奨事項は、場所、過去の閲覧履歴、現在のトレンド、オファーなどのさまざまな入力を使用して作成されます。

製品の推奨は旅行およびサービス業界を救うことができるでしょうか?

消費者の 79% は、ブランドがパーソナライズされたデジタル エクスペリエンスを提供することを期待しています。 したがって、顧客が検索タブにデータを事前に入力できるようにしたり、最も頻繁に入力した目的地を記憶したりするなど、簡単なことが予約時に役立つ可能性があります。 トラベル OTA (オンライン旅行代理店) も現在、顧客を維持するためのフックとして最も一般的に使用されるフィルターを覚えています。

しかし、ユーザーにコンテンツを確実に表示させ、パーソナライズされたコンテンツを提供するにはどうすればよいでしょうか? その答えは、関連データを使用することによって得られます。 顧客が望むものを正確に示すためには、顧客から適切なデータを収集する必要があります。 ユーザー イベントをバックエンドでキャプチャし、CRM プラットフォームに送信して、使用状況データに基づいて顧客を分析し、後でそれらをターゲットとなるユーザー プロパティにクラスター化することができます。

さらに大きな問題は、旅行およびホスピタリティのブランドが顧客をより深く理解するためにどのようなイベントを捉える必要があるのか​​ということです。 まず効率的な方法がいくつかあります。

1. ユーザー人口統計:年齢、性別、民族、収入レベルなどのユーザー人口統計は、ICP (理想的な顧客プロファイル) をより個人的なレベルで理解することで、レコメンデーション エンジンのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。

以下は旅行 Web サイトのサンプル ICP です。

名前	ロヒット
性別	男
位置	ラジャスタン州
年	28
サービスクラス	プレミアム以上
平均所得	< 3500000/年
ご希望の航空会社	ヴィスタラ
ご希望の旅行タイプ	国内

このレベルで顧客を理解したら、顧客をコホートにまとめて、旅行、滞在、食べ物の推奨に関して同様のエクスペリエンスをフローできるようにすることができます。 たとえば、Expedia は今シーズンのおすすめ商品を推奨しています。



2. 場所の好み:これを考察するユニークな方法は、特定の場所から最もよく訪れる目的​​地に基づいて推奨事項を作成することです。たとえば、内陸都市の人々にビーチの目的地を提案したり、ユーザーの現在の場所レベルで最もよく旅行した目的地を表示したりします。
3. 電子メール:顧客とのクローズドループは、パーソナライゼーションの観点から非常に強力なツールです。 顧客がブランドから電子メールを受け取ると、パーソナライゼーションの観点から期待が高まります。

したがって、マーケティング チームは、旅行履歴、好み、人口統計などの顧客データを使用してコミュニケーションを調整し、コミュニケーションをより適切で魅力的なものにすることができます。 マーケティング担当者の 97% が、パーソナライゼーション後にビジネス成果が飛躍的に向上したと報告しています。

これは、MakeMyTrip が電子メールを通じて季節に基づいた推奨を行った素晴らしい例です。


4. 旅行の頻度:同じ習慣を持つユーザーのコホートを構築することは、製品を推奨する方法として非常に過小評価されています。

たとえば、週末によく旅行する人、平日に出張する人、レジャーで旅行する人などのグループにユーザーをセグメント化すると、ブランドがその力、中心的ユーザー、因果関係のあるユーザー プロファイルにさらされる可能性があります。

これは理想的にはセグメンテーションの最初のレベルであり、その上にレイヤーを追加してデータを充実させることができます。 そのため、ブランドは、オファーや製品の推奨事項、クーポン、機能の使用頻度に基づいて、顧客とのより深く、より意味のあるつながりを調整することができます。 また、頻度に基づいてロイヤルティ プログラムを結び付けて、維持率を高めることもできます。
Booking.com のロイヤルティ プログラムの例を見てください。

大規模なパーソナライゼーションがうまく行われている

Booking.com は、Web サイトの多くのページにわたって大規模にパーソナライゼーションがうまく行われている好例です。 ブッキングから予約をしたことがある方なら、ブランドがあなたの履歴を確実に記憶しており、その詳細があなたの体験全体に反映されることをご存知でしょう。

Booking.com は高度な機械学習を使用して複数のデータポイントを取得します。 ユーザー固有の検索履歴、場所、好みなど。このブランドは、ユーザーの検索履歴と予約パターンを分析して、旅行の好みを理解します。
たとえば、ユーザーがジムやスパ付きのホテルを定期的に予約している場合、Booking.com は将来的に同様の設備を備えたホテルを推奨する可能性があります。

このブランドがフィードバックに大きく依存して、共通のテーマや改善が必要な領域を特定し、ユーザーにとってさらにパーソナライズされたエクスペリエンスを実現するためにプラットフォームに推奨事項を提示していることは有名です。

検索バーの下にあるブランドの推奨タブは、履歴、所在地、IP 詳細、セグメントなどに関する提案を提供するのに役立ちます。

消費者の 76% は、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供しない企業に不満を感じています。

最も基本的なレベルでは、検索履歴、旅行履歴、Booking.com のユーザー インターフェイスとのやり取りなど、あらゆる種類の有用な情報が ML モデルに入力されます。 このデータは分析され、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために複数のレベルで使用されます。

毎日、5 兆近くのイベントが処理され、モデルが収集する情報が増えるほど、さまざまな場所、ユーザー タイプ、製品タイプをより賢く関連付けて、製品を推奨するようになります。 このようにして、私たち全員が愛する超パーソナライズされた「ホームページ」が提供されます。

旅行およびホスピタリティの推奨モデルの基礎

1. 目的地中心のレコメンデーション エンジン

観光客は、次の旅行先を決定する際にさまざまな要素を入力します。場所の選択から、手頃な価格、空室状況、価格などの要素に至るまで、多くの要素が目的地の選択に影響します。 このため、これらの要件を支援するフィルターを備えた堅牢な推奨システムを作成する OTA (Over-The-Air) プラットフォームの必要性が生じます。

したがって、目的地中心の推奨事項がすべての OTA プラットフォームで最も一般的なものとなり、正確な旅行ニーズをフィルタリングし、それらに基づいた提案を提供することでユーザーの仕事が容易になります。 これは、行きたい場所は正確には分からないが、好みはある程度わかっているユーザーにとって理想的であり、最適です。

以下のフレームワークを理解しましょう。 推奨事項が結論に達する前に、まずデータを取得し、次に分類と現代的な構築によって処理し、それから初めて解釈段階に到達します。 フローチャートは圧倒されるように見えるかもしれませんが、このようなシステムは、人気のある出力を作成し、ユーザーのニーズに合わせて、精度、混乱、人気などの多くの要素を考慮して設計されており、追求する価値があります。

エンジンは、ジョブを続行する前に、ユーザーが何を望んでいるのかを正確に理解しようとすることから始まります。 ML は、ユーザーが正確に何を望んでいるのかの大まかなプロファイルを取得すると、最初にトップの場所を厳選し始めます。

これは、トリップアドバイザーの Web サイトを閲覧した際のおすすめのポップアップです。

顧客が探索に時間を費やしていることを理解し、Web サイトはエクスペリエンスを向上させるために、過去の傾向に基づいてユニークで人気のあるものをすぐにいくつか推奨しました。



2. ロケーション中心の製品レコメンデーション エンジン

この種のエンジンは、よりローカルおよび国内レベルでの推奨事項に対応します。 地域のサービスやその場所の魅力を顧客ごとにパーソナライズし、詳細な旅程形式で提供する。 Wanderlog には、エンジンや他の旅行者の提案に基づいて、特定の目的地でできることのリストを提案する「アクティビティ」機能があります。





ロケーション中心の商品推奨エンジンは、最高の観光スポット、レストラン、クラブ、ショッピング目的地、景勝地、夕日のポイント、歴史的場所、地元の交通機関などのリストを作成するのに役立ちます。このサービスにより、旅行者は目的に応じて理想的な旅程と体験を選択できます。個々の好み、予算、スタイルなど。



Airbnb ほど位置情報に基づいた商品のレコメンデーションを行う人はいません。 このウェブサイトには、料理からサーフィンまで、旅行者が訪問時にお勧めするものを厳選したページがあります。 これらの推奨事項は、ユーザーの需要と、その都市の旅行ツアーで最も人気のある側面に基づいて作成されます。

旅行およびサービス業界向けの推奨製品トップ 10

1. 地域ターゲティングのローカル割引:地域ターゲティングとは、位置に基づいて特定のユーザーのセットにマーケティングを行うことを意味します。 広告がユーザーにとって関連性が高いほど、コンバージョンに至る可能性が高くなります。 旅行者の現在位置を追跡し、地元の観光スポットやサービスに応じた割引やオファーを提供できます。 ここで、Agoda.com は、ゴア滞在中に (場所を検出した後) 行うべきアクティビティの完全なリストを表示します。



2. ジオターゲティング店舗の場所:ブランドは、現在の休暇の目的地に基づいて人気のショッピング店や土産物店をユーザーに推奨することもでき、時間と労力の両方を節約できます。 実店舗の場所を活用して、近隣の顧客を引き付けることができます。 ここでは、Agoda.com がジャイプールの「アクティビティ パッケージ」の一環として、フード ウォーキング ツアーとジャイプール バザールを提供しています。



3. 休日ベース:人々はホリデー シーズンに豪華な旅行計画を立てるため、特定の休日に応じて旅行の推奨事項を厳選する方法で推奨エンジンを構築できます。

例：クリスマスとお正月のパッケージ。 ホリデーベースのメッセージングにより、顧客生涯価値 (CLV) が向上し、ロイヤルティ プログラムでのリピート購入が増加する可能性もあります。 消費者が購入を検討しているホリデー商品にボーナス ポイント プロモーションを提供することを検討してください。

4. 購入後:レコメンデーション エンジンは購入中または購入前に終了するのではなく、購入後も、フィードバック、お礼状、SMS や電子メールなどによる今後の休日のおすすめの形で継続する必要があります。Airbnb の構築について話しました。場所を予約すると表示されるエクスペリエンス ページ – では、その推奨事項はどのくらい信じられないのでしょうか?
5. 季節ベース:季節を超えた旅行者の需要を満たすために、全体的な気分に基づいておすすめを提供する形式がかなり人気があります。
• オフシーズン:ラッシュを避けるためにオフシーズンに旅行したい多くの旅行者にとって、これは効果的な推奨事項となります。
• ピークシーズン:レコメンデーション エンジンは、ほとんどの人が休暇を計画する夏と冬に、特別なピークシーズンの推奨事項を厳選できます。
6. 大きなイベントに基づく:ユーザーの位置に基づいて、今後の大きなイベントに関する特別な推奨事項を厳選することもできます。
   例: 現在の所在地がアイルランドである可能性がある人々に、特別な聖パトリックの日パッケージを推奨します。
7. リピート顧客:顧客が製品に戻ってきた場合、おそらく何か価値のあるものを見つけたと考えられるため、これはターゲットとする重要なコホートです。 このコホートに対しては、常に別の再アクティブ化またはウェルカムバック キャンペーンを用意し、製品の推奨は、最後にアクティブだったときの行動に合わせて行う必要があります。



8. ロイヤルティと報酬:製品の成長段階に基づいて、段階的なロイヤルティ プログラムを構築して、ユーザーにブランド ロイヤルティを浸透させることができます。 これは、顧客ベースのコミュニティを構築するのに役立ちます。

旅行業界は段階的アプローチの恩恵を受けることができます。これにより、リピーターの顧客に報酬が与えられ、各インタラクション中に特定の目標を達成することでレベルアップするよう奨励されます。 メンバーシップ レベルごとに異なる特典を提供し、AOV を通じてロックを解除したり、さまざまな方法でポイントを獲得したりできます。

Goibibo による例を次に示します。 このブランドは電子メール マーケティングを利用して、新規ユーザー割引を提供することでユーザーを予約に誘導しました。 ユーザーが Web サイトにサインアップしたばかりで、すぐにコードを受け取ったら、予約を続行する意欲が高まることを想像してください。



9. BNPL の推奨事項:旅行には費用がかかる場合があります。そのため、BNPL (Buy Now Pay Later) サービスを提供することは、顧客の負担を軽減する優れた方法です。 ウェブサイトのさまざまな段階でこのサービスを目立つように紹介することが重要です。 これにより、ユーザーがカートを放棄した場合に BNPL 支払いオプションを追加できるため、エンゲージメントとリテンションのキャンペーンを促進することができます。
10. AI を活用したチャットボット:旅行の予約をするのは骨の折れる作業です。滞在先から通勤方法に至るまで、旅行者は多くの選択肢に悩まされています。 このような場合、AI を活用したチャットボットがニーズに応えます。 旅行業界では、AI は滞在オプションやその地域でのアクティビティの推奨に役立ちます。

消費者の 69% は、簡単な質問にすぐに回答できるチャットボットを好んでいます。 このレコメンデーション エンジンは、ユーザーが生成した検索、選択肢、データを利用しています。

考慮すべき要素

• ユーザー行動データ:ビジネス リーダーの 80% が、エクスペリエンスがパーソナライズされると消費者支出が平均 38% 増加すると報告しています。 これは、レコメンデーション エンジンを構築する際の最初で最も重要なステップです。 データは、暗黙的および明示的な 2 つの方法で収集できます。

明示的データは、ユーザーが意図的に提供する情報、つまり評価や個人情報などの入力です。暗黙的データは、検索履歴、「いいね！」、注文履歴などのバックエンドから収集される情報です。

• Booking.com からのデータ収集の暗黙的モードの例を次に示します。



• ユーザーの意図: エンジンを構築する前に、ヒート マップ、検索キーワード、ページ トラフィックなどを通じてユーザーの意図を理解することは、非常に重要であるだけでなく、不可欠です。 プッシュする前に、ユーザーが何を求めているのかを認識してください。
• パーソナライゼーション: 若い消費者は、非個人的な体験の後、否定的な反応を示す可能性が最も高くなります。 構築する前に、レコメンデーション エンジンがパーソナライゼーションを解決し、それが PRD (製品要件文書) の中核原則であることを確認してください。
• コンテキストの関連性: 顧客にコンテキストに基づいた提案を提供することで、レコメンデーション エンジンが確実に機能するようにします。 ユーザーが特定の機会を検索する際の認知的負荷を軽減できるように、季節性に合わせて最適化する必要があります。 例：2月から3月のクリスマス特別割引航空券と航空券。

避けるべき間違い

• データ品質の問題: よくあるエラーの 1 つは、データ品質に十分な注意を払っていないことです。その結果、偏った推奨事項や不正確な推奨事項が生じ、ユーザー エクスペリエンスが標準以下になる可能性があります。 これを軽減するには、データが関連性があり、完全で、エラーがなく、定期的に更新されていることを確認することが重要です。
• 多様性の欠如: 「エコー チェンバー」の問題は、ユーザーが以前に気に入ったアイテムのみを推奨するレコメンダー システムでよく発生します。 これを防ぐには、新規性や人気などの複数の要素を考慮して、推奨プロセスに多様性を組み込むことが重要です。

結論

電子商取引と同様に、旅行業界やホスピタリティ業界でもロイヤルティを達成するのは難しいという強い兆候があります。 取引を推進するのは主に、サービス、オファー、安い価格です。 そして、このようなパターンは、事業を行うにはかなり困難な環境を生み出しますが、多くのトップ企業は、製品の推奨の下に避難所を見つけています。 さらに、製品の推奨事項は、マーケティング戦略の成否を左右する要因となる可能性があります。

ユーザーの粘着性の向上から平均注文額の増加に至るまで、世界のすべてのトップ OTA ブランドは、ユーザーのエクスペリエンスを強化し、取引の動機を与えるために機能する他のエンジンをいくつか備えています。 WebEngage は、若いブランドがカスタマイズされた、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを作成するための一連のツールを提供します。

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