10 recommandations de produits solides pour des conversions 3X | Entreprise de voyage et d'accueil

Alors que les voyageurs du monde entier sortent d'une longue pause de 3 ans, croyez-nous sur parole que 2023 sera une année de voyage comme aucune autre. Selon Booking.com, 68 % des personnes feront des projets de voyage en 2023. Mais un afflux de demandes implique que les clients feront tout pour obtenir de bonnes affaires.

Si vous dirigez une entreprise de voyages et/ou d'hôtellerie, vous savez qu'une "bonne saison" signifie beaucoup de trafic, mais qu'elle entraîne également de faibles taux de conversion. L'industrie du voyage et de l'hôtellerie a l'un des taux d'abandon de panier les plus élevés, à hauteur de 85 %. Il peut y avoir de nombreuses raisons à cela : des prix plus bas, de meilleures offres, un manque de personnalisation ou de mauvais programmes de fidélité.

76% des consommateurs sont frustrés par les entreprises qui n'offrent pas d'expériences personnalisées. Les utilisateurs n'ont plus le temps de supporter une surcharge cognitive et de faire le dur labeur de «rechercher» ce dont ils ont besoin, car ce dont ils ont besoin est compris par leurs produits préférés (propriétaires de la croissance). Ce qu'ils recherchent, ce sont des coups de pouce de la marque qui facilitent leur expérience.

Nous appelons ces conseils des recommandations de produits - une sélection triée sur le volet de suggestions sur des services créés à l'aide de l'apprentissage automatique et de systèmes complexes pour offrir une expérience unique. Ces recommandations sont créées à l'aide d'une variété d'entrées telles que l'emplacement, l'historique de navigation passé, les tendances actuelles, les offres, etc.

Les recommandations de produits peuvent-elles sauver l'industrie du voyage et de l'hôtellerie ?

79% des consommateurs attendent des marques qu'elles proposent des expériences digitales personnalisées. Ainsi, quelque chose d'aussi simple que de permettre aux clients de pré-remplir des données dans l'onglet de recherche ou de se souvenir de leurs destinations les plus souvent saisies pourrait s'avérer utile lors de la réservation. Les OTA de voyage (agences de voyage en ligne) se souviennent désormais également des filtres les plus couramment utilisés comme crochet pour fidéliser les clients.

Mais comment s'assurer que les utilisateurs voient du contenu et une offre personnalisés pour eux ? La réponse est en utilisant des données pertinentes . Vous devez collecter les bonnes données auprès de vos clients pour leur montrer exactement ce qu'ils veulent. Les événements utilisateur peuvent être capturés dans votre backend et envoyés à votre plateforme CRM pour analyser vos clients en fonction des données d'utilisation, puis les regrouper dans des propriétés utilisateur à cibler.

La grande question est de savoir quel type d'événements une marque de voyages et d'hôtellerie doit-elle capturer pour mieux comprendre ses clients ? Il existe plusieurs façons efficaces de commencer :

1. Démographie des utilisateurs : les données démographiques des utilisateurs telles que l'âge, le sexe, l'origine ethnique ou les niveaux de revenu peuvent avoir un impact significatif sur les performances des moteurs de recommandation en comprenant un ICP (profil de client idéal) à un niveau plus proche et plus personnel.

Vous trouverez ci-dessous un exemple d'ICP pour un site Web de voyage :

Nom	Rohit
Genre	Homme
Emplacement	Rajasthan
Âge	28
Classe de service	Premium et supérieur
Revenu moyen	< 3500000/an
Compagnie aérienne préférée	Vistara
Type de voyage préféré	Domestique

Une fois que vous comprenez les clients à ce niveau, vous pouvez les regrouper dans une cohorte et permettre à des expériences similaires de se dérouler en termes de voyage, de séjour ou de recommandation de nourriture. Par exemple, Expedia recommande les meilleurs choix pour la saison.



2. Préférences de localisation : une façon unique de voir cela serait de faire des recommandations basées sur la destination la plus fréquemment visitée à partir d'un emplacement spécifique - par exemple suggérant des destinations de plage aux personnes d'une ville enclavée ou montrant les destinations les plus parcourues au niveau de localisation actuel d'un utilisateur.
3. E-mail : boucler la boucle avec les clients est un outil incroyablement puissant du point de vue de la personnalisation. Lorsque les clients reçoivent des e-mails de marques, leurs attentes en matière de personnalisation s'envolent.

Ainsi, en utilisant des données client telles que l'historique de voyage, les préférences et les données démographiques, les équipes marketing peuvent personnaliser leurs communications, les rendant plus pertinentes et engageantes. Pas moins de 97 % des spécialistes du marketing signalent une augmentation des résultats commerciaux après la personnalisation.

Voici un bel exemple de MakeMyTrip sur les recommandations basées sur la saison par e-mails.


4. Fréquence des déplacements : Construire des cohortes d'utilisateurs qui ont les mêmes habitudes est un moyen très sous-estimé de faire des recommandations de produits.

Par exemple, segmenter les utilisateurs en lots de ceux qui voyagent beaucoup le week-end, ceux qui font des voyages d'affaires pendant la semaine et ceux qui voyagent pour les loisirs pourrait exposer les marques à leurs profils d'utilisateurs puissants, principaux et causals.

Cela devrait idéalement être le premier niveau de segmentation, sur lequel vous pouvez ajouter plus de couches pour enrichir les données. Ainsi, les recommandations d'offres et de produits, les bons d'achat et la fréquence d'utilisation de base des fonctionnalités permettent aux marques d'orchestrer des relations plus profondes et plus significatives avec leurs clients. Vous pouvez également lier votre programme de fidélité en fonction de la fréquence pour favoriser la fidélisation.
Regardez cet exemple de programme de fidélité de Booking.com :

Personnalisation bien faite à l'échelle

Booking.com est un excellent exemple de personnalisation bien faite à grande échelle sur de nombreuses pages du site Web. Si vous avez déjà effectué une réservation dès la réservation, vous saurez que la marque se souviendra certainement de votre histoire et permettra à ces détails de circuler pour votre expérience globale.

Booking.com utilise l'apprentissage automatique avancé pour capturer plusieurs points de données ; l'historique de recherche, l'emplacement, les préférences, etc. uniques d'un utilisateur. La marque dissèque l'historique de recherche et les habitudes de réservation des utilisateurs pour comprendre leurs préférences de voyage.
Par exemple, si un utilisateur réserve régulièrement des hôtels avec une salle de sport ou un spa, Booking.com peut recommander des hôtels avec des équipements similaires à l'avenir.

La marque s'appuie fortement sur les commentaires pour identifier les thèmes et les domaines communs qui nécessitent des améliorations, puis fait des recommandations à la plate-forme pour une expérience encore mieux personnalisée pour ses utilisateurs.

L'onglet de recommandation de la marque qui se trouve sous la barre de recherche aide les gens avec des suggestions sur leur historique, leur emplacement, leurs détails IP, leurs segments, etc.

76% des consommateurs sont frustrés par les entreprises qui n'offrent pas d'expériences personnalisées.

Au niveau le plus fondamental, toutes sortes d'informations utiles (historique des recherches, historique des voyages, interactions avec l'interface utilisateur de Booking.com, etc.) sont introduites dans les modèles ML. Ces données sont ensuite analysées et utilisées à plusieurs niveaux pour améliorer l'expérience utilisateur.

Chaque jour, près d'un demi-billion d'événements sont traités, et plus les modèles collectent d'informations, plus ils deviennent intelligents pour faire des associations entre différents emplacements, types d'utilisateurs, types de produits afin de fournir des recommandations de produits. Fournissant ainsi la «page d'accueil» hyper-personnalisée que nous aimons tous.

La base des modèles de recommandation de voyage et d'accueil

1. Moteurs de recommandation centrés sur la destination

Les touristes saisissent une variété de facteurs lorsqu'ils décident où voyager ensuite : de leur choix d'un emplacement à des facteurs tels que l'abordabilité, la disponibilité, le prix, etc., de nombreux éléments dictent leur sélection d'une destination. Cela crée un besoin pour les plates-formes OTA (Over-The-Air) de créer des systèmes de recommandation robustes avec des filtres qui répondent à ces exigences.

Ainsi, les recommandations centrées sur la destination deviennent les plus courantes sur toutes les plateformes OTA, facilitant le travail de l'utilisateur en filtrant ses besoins de voyage exacts et en fournissant des suggestions basées sur eux. Il est idéal et idéal pour les utilisateurs qui ne savent pas exactement où ils veulent aller mais qui ont une idée de leurs préférences.

Comprenons le cadre ci-dessous. Avant que la recommandation n'arrive à sa conclusion, elle acquiert d'abord des données, puis les traite par classification et construction moderne, et n'atteint qu'ensuite le stade de l'interprétation. L'organigramme peut sembler écrasant, mais ces systèmes sont conçus de manière à peser de nombreux facteurs tels que la précision, la confusion et la popularité pour créer des sorties populaires, répondre aux besoins de l'utilisateur et valent la peine d'être poursuivis.

Le moteur commencera par essayer de comprendre exactement ce que veut un utilisateur avant de poursuivre son travail. Une fois que le ML aura obtenu un profil approximatif de ce que vous voulez exactement, il commencera à sélectionner les meilleurs endroits pour commencer.

Voici une recommandation contextuelle de TripAdvisor lors de la navigation sur leur site Web sur les choses à faire.

Comprenant qu'un client passe du temps à explorer, le site Web a immédiatement recommandé quelques éléments uniques et populaires en fonction des tendances passées pour améliorer l'expérience.



2. Moteurs de recommandation de produits centrés sur la localisation

Ce type de moteur s'occupe des recommandations à un niveau plus local et domestique. Il personnalise les services de proximité et les charmes d'un lieu pour chaque client et le propose sous forme d'itinéraire détaillé. Wanderlog a une fonction "Activité" qui aide à suggérer une liste de choses que vous pouvez faire à une destination particulière en fonction de son moteur et des suggestions d'autres voyageurs.





Les moteurs de recommandation de produits centrés sur l'emplacement aideront à organiser une liste de choses comme les meilleures attractions, restaurants, clubs, destinations de shopping, lieux pittoresques, points de coucher de soleil, lieux historiques, transports locaux, etc. Ce service permet aux voyageurs de sélectionner l'itinéraire et l'expérience idéaux en fonction de leurs préférences individuelles, leur budget, leur style, etc.



Personne ne fait mieux qu'Airbnb des recommandations de produits basées sur la localisation. Le site Web a une page organisée pour les voyageurs pour les choses qu'ils recommandent lors de leur visite - de la cuisine au surf, la liste est longue. Ces recommandations sont créées en fonction de la demande de l'utilisateur et de l'aspect le plus populaire pour voyager dans cette ville.

Top 10 des recommandations de produits pour l'industrie du voyage et de l'hôtellerie

1. Réductions locales de ciblage géographique : le ciblage géographique signifie le marketing auprès d'un ensemble d'utilisateurs spécifiques en fonction de leur emplacement. Plus une annonce est pertinente pour un utilisateur, plus il est susceptible de se convertir. Vous pouvez suivre l'emplacement actuel de vos voyageurs et proposer des réductions et des offres en fonction des attractions et des services locaux. Ici, Agoda.com affiche une liste complète des activités à faire à Goa (après avoir détecté l'emplacement).



2. Emplacements des magasins de ciblage géographique : les marques peuvent également recommander aux utilisateurs les meilleurs magasins de shopping ou de souvenirs en fonction de leur destination de vacances actuelle et leur faire gagner du temps et des efforts. Vous pouvez tirer parti des emplacements physiques des magasins pour attirer les clients à proximité. Ici, Agoda.com propose une visite gastronomique à pied et le bazar de Jaipur dans le cadre de son « forfait d'activités » de Jaipur.



3. Basé sur les vacances : les gens font des projets de voyage extravagants pendant la saison des vacances, et vous pouvez créer votre moteur de recommandation de manière à ce qu'il organise les recommandations de voyage en fonction d'un jour férié spécifique.

Exemple : Un forfait pour Noël et le Nouvel An. La messagerie basée sur les vacances peut également augmenter la valeur à vie du client (CLV) et augmenter les achats répétés dans les programmes de fidélité. Envisagez d'offrir des promotions de points bonus sur les produits de vacances que les consommateurs cherchent à acheter.

4. Après l'achat : votre moteur de recommandation ne s'arrête pas pendant ou avant l'achat, il doit également continuer après l'achat sous forme de commentaires, de notes de remerciement et de recommandations de vacances à venir par SMS, e-mail, etc. Nous avons parlé de la construction d'Airbnb leur page d'expérience qui s'affiche une fois que vous avez réservé une place - maintenant, à quel point cette recommandation est-elle incroyable ?
5. Basé sur la saison : pour satisfaire la demande des voyageurs au fil des saisons, un format plutôt populaire propose des recommandations basées sur l'humeur générale.
• Hors saison : Cela peut être une recommandation efficace pour de nombreux voyageurs qui aiment voyager hors saison pour éviter la cohue.
• Haute saison : votre moteur de recommandation peut organiser des recommandations spéciales pour la haute saison pendant les étés et les hivers, lorsque la plupart des gens planifient des vacances.
6. Basé sur les grands événements : vous pouvez également organiser des recommandations spéciales sur les grands événements à venir en fonction de l'emplacement d'un utilisateur.
   Exemple : recommander des forfaits spéciaux pour la Saint-Patrick à des personnes dont l'emplacement actuel peut être l'Irlande.
7. Client de retour : il s'agit d'une cohorte cruciale à cibler, car si un client est de retour sur votre produit, il a probablement vu quelque chose de valeur. Vous devez toujours avoir une campagne de réactivation ou de bienvenue distincte pour cette cohorte et vos recommandations de produits doivent être adaptées à leur comportement lors de leur dernière activité.



8. Fidélité et récompenses : en fonction du stade de croissance de votre produit, vous pouvez créer un programme de fidélité à plusieurs niveaux pour fidéliser vos utilisateurs à la marque. Cela aide à créer une communauté pour votre clientèle.

L'industrie du voyage peut bénéficier d'une approche à plusieurs niveaux, qui récompense les clients réguliers et les incite à passer au niveau supérieur en atteignant des objectifs spécifiques lors de chaque interaction. Offrez des avantages distincts pour chaque niveau d'adhésion, qui peuvent être débloqués via AOV ou gagner des points de différentes manières.

Voici un exemple de Goibibo. La marque a utilisé le marketing par e-mail pour inciter les utilisateurs à effectuer une réservation, en leur accordant une réduction pour les nouveaux utilisateurs. Imaginez si un utilisateur vient de s'inscrire sur le site Web et reçoit immédiatement un code, il sera très motivé pour poursuivre la réservation.



9. Recommandations BNPL : Les voyages peuvent être une affaire coûteuse, c'est pourquoi offrir les services BNPL (Buy Now Pay Later) est un excellent moyen d'alléger le fardeau de vos clients. Il est crucial de mettre en évidence ce service à différentes étapes de votre site Web. Cela vous aidera à piloter vos campagnes d'engagement et de rétention en ajoutant des options payantes BNPL si un utilisateur abandonne son panier.
10. Chatbots alimentés par l'IA : faire des réservations de voyage peut être épuisant - de l'endroit où séjourner à la façon de se déplacer - les voyageurs sont submergés par de nombreux choix à faire. Dans un tel cas, un chatbot alimenté par l'IA peut répondre au besoin. Dans l'industrie du voyage, l'IA aide à recommander des options de séjour ou des choses à faire dans la région.

69% des consommateurs préfèrent les chatbots en raison de leur capacité à fournir des réponses rapides à des questions simples. Ce moteur de recommandation est alimenté par des recherches, des choix et des données générés par les utilisateurs.

Facteurs à considérer

• Données sur le comportement des utilisateurs : 80 % des chefs d'entreprise déclarent une augmentation des dépenses de consommation de 38 % en moyenne lorsque leur expérience est personnalisée. Il s'agit de la première étape, et la plus cruciale, dans la construction d'un moteur de recommandation. Les données peuvent être recueillies par deux moyens : implicitement et explicitement.

Les données explicites sont des informations fournies intentionnellement par un utilisateur, c'est-à-dire des entrées telles que des évaluations, des informations personnelles, etc.

• Voici un exemple de mode implicite de collecte de données depuis Booking.com.



• Intention de l'utilisateur : comprendre l'intention de l'utilisateur à travers des cartes thermiques, des mots-clés de recherche, le trafic de pages, etc., avant de créer un moteur est non seulement crucial mais impératif. Soyez conscient de ce que votre utilisateur recherche avant de pousser.
• Personnalisation : les jeunes consommateurs sont les plus susceptibles de réagir négativement après une expérience impersonnelle. Assurez-vous que votre moteur de recommandation résout la personnalisation et qu'il s'agit d'un principe fondamental du PRD (document des exigences du produit) avant de le créer.
• Pertinence contextuelle : Assurez-vous que votre moteur de recommandation fonctionne en fournissant des suggestions contextuelles à vos clients. Il doit être optimisé pour la saisonnalité afin que les utilisateurs puissent se débarrasser de la charge cognitive de la recherche d'une occasion spécifique. Exemple : Billets et vols avec des réductions spéciales pour Noël en février-mars.

Erreurs à éviter

• Problèmes de qualité des données : l'une des erreurs fréquentes consiste à ne pas accorder suffisamment d'attention à la qualité des données, ce qui peut entraîner des recommandations biaisées ou inexactes, entraînant une expérience utilisateur médiocre. Pour atténuer cela, il est crucial de s'assurer que les données sont pertinentes, complètes et exemptes d'erreurs et qu'elles sont mises à jour périodiquement.
• Manque de diversité : le problème des « chambres d'écho » est souvent rencontré dans les systèmes de recommandation où les utilisateurs ne sont que les éléments recommandés qu'ils ont déjà aimés. Pour éviter cela, il est essentiel d'inclure la diversité dans le processus de recommandation en tenant compte de plusieurs facteurs tels que la nouveauté et la popularité.

Conclusion

Il y a de fortes indications que, tout comme le commerce électronique, la fidélité est un problème difficile à résoudre dans l'industrie du voyage et de l'hôtellerie. Ce sont surtout le service, l'offre et les prix bon marché qui motivent la transaction. Et bien que de tels modèles créent un environnement plutôt difficile dans lequel opérer, de nombreuses grandes entreprises ont trouvé refuge dans les recommandations de produits. De plus, les recommandations de produits peuvent être le facteur qui peut faire ou défaire vos stratégies marketing.

Qu'il s'agisse d'augmenter la fidélité de l'utilisateur ou d'augmenter la valeur moyenne des commandes, toutes les grandes marques OTA du monde disposent d'autres moteurs qui améliorent l'expérience des utilisateurs et les motivent à effectuer des transactions. WebEngage offre une suite de leviers aux jeunes marques pour créer des expériences personnalisées et hautement personnalisées.

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