10 recomandări solide de produse pentru conversii 3X | Companie de turism și ospitalitate

Pe măsură ce călătorii din întreaga lume ies dintr-o pauză de trei ani, credeți-ne pe cuvânt că 2023 va fi un an de călătorii ca nimeni altul. Potrivit Booking.com, 68% dintre oameni se vor ocupa de planuri de călătorie în 2023. Dar un aflux de întrebări implică faptul că clienții vor face orice pentru a obține oferte excelente.

Dacă conduceți o afacere de turism și/sau ospitalitate, știți că un „sezon bun” înseamnă mult trafic, dar aduce și rate de conversie slabe. Industria turismului și a ospitalității are una dintre cele mai mari rate de abandonare a cărucioarelor, cu 85%. Ar putea exista multe motive pentru acest lucru – prețuri mai mici, oferte mai bune, lipsa personalizării sau programe de loialitate slabe.

76% dintre consumatori sunt frustrați de companiile care nu oferă experiențe personalizate. Utilizatorii nu mai au timp să suporte suprasolicitarea cognitivă și să facă munca grea de a „căuta” ceea ce au nevoie, deoarece ceea ce au nevoie este înțeles de produsele lor preferate (proprietari de creștere). Ceea ce caută sunt ghivituri de la brand care să le facă experiența mai ușoară.

Numim aceste recomandări de produse nudges – o selecție aleasă cu atenție de sugestii asupra serviciilor create folosind învățarea automată și sisteme complexe pentru a oferi o experiență unică. Aceste recomandări sunt create folosind o varietate de intrări, cum ar fi locația, istoricul de navigare trecut, tendințele actuale, oferte etc.

Recomandările de produse pot salva industria turismului și ospitalității?

79% dintre consumatori se așteaptă ca mărcile să ofere experiențe digitale personalizate. Așadar, ceva la fel de simplu precum permiterea clienților să completeze în prealabil datele în fila de căutare sau amintirea destinațiilor scrise cel mai des ar putea fi util în timpul rezervării. OTA-urile de călătorie (agenția de turism online) își amintesc acum și de cele mai frecvent utilizate filtre ca un cârlig pentru a păstra clienții.

Dar cum să vă asigurați că utilizatorii văd conținut și o ofertă personalizată pentru ei? Răspunsul este prin utilizarea datelor relevante . Trebuie să colectați datele potrivite de la clienții dvs. pentru a le arăta exact ceea ce își doresc. Evenimentele utilizatorilor pot fi capturate în backend și trimise pe platforma dvs. CRM pentru a vă analiza clienții pe baza datelor de utilizare și ulterior grupați-i în proprietățile utilizatorului pentru a le viza.

Întrebarea mai mare este, ce fel de evenimente ar trebui să surprindă un brand de turism și ospitalitate pentru a-și înțelege mai bine clienții? Există câteva moduri eficiente de a începe cu:

1. Demografia utilizatorului: Datele demografice ale utilizatorilor, cum ar fi vârsta, sexul, etnia sau nivelurile de venit pot avea un impact semnificativ asupra performanței motoarelor de recomandare prin înțelegerea unui ICP (profilul ideal de client) la un nivel mai apropiat, mai personal.

Mai jos este un exemplu de ICP pentru un site de călătorie:

Nume	Rohit
Gen	Masculin
Locație	Rajasthan
Vârstă	28
Clasa de serviciu	Premium și mai sus
Venit mediu	< 3500000/an
Compania aeriană preferată	Vistara
Tipul de călătorie preferat	Intern

Odată ce înțelegeți clienții la acest nivel, îi puteți grupa într-o cohortă și puteți permite experiențe similare să curgă în ceea ce privește călătoria, șederea sau recomandarea de mâncare. De exemplu, Expedia recomandă alegeri de top pentru sezon.



2. Preferințe de locație: o modalitate unică de a privi acest lucru ar fi să faceți recomandări bazate pe destinația cel mai frecvent vizitată dintr-o anumită locație – de exemplu, sugerând destinații de plajă persoanelor dintr-un oraș fără ieșire la mare sau afișarea destinațiilor cele mai călătorite la nivelul locației curente a utilizatorului.
3. E-mail: Închiderea buclei cu clienții este un instrument incredibil de puternic din punct de vedere al personalizării. Când clienții primesc e-mailuri de la mărci, așteptările lor cresc în ceea ce privește personalizarea.

Astfel, folosind datele clienților, cum ar fi istoricul călătoriilor, preferințele și datele demografice, echipele de marketing își pot personaliza comunicările, făcându-le mai relevante și mai atractive. Aproximativ 97% dintre specialiști în marketing raportează un salt în rezultatele afacerii după personalizare.

Iată un exemplu frumos de la MakeMyTrip cu recomandări bazate pe sezon prin e-mailuri.


4. Frecvența călătoriilor: crearea de cohorte de utilizatori care au aceleași obiceiuri este o modalitate foarte subestimată de a face recomandări de produse.

De exemplu, segmentarea utilizatorilor în loturi dintre cei care călătoresc mult în weekend, cei care fac călătorii de afaceri în timpul săptămânii și cei care călătoresc pentru petrecere a timpului liber ar putea expune mărcile la puterea lor, a profilurilor de utilizator de bază și cauzale.

Acesta ar trebui să fie în mod ideal primul nivel de segmentare, peste care puteți adăuga mai multe straturi pentru a îmbogăți datele. Așadar, recomandările de oferte și produse, voucherele și frecvența de utilizare a caracteristicilor le permit mărcilor să orchestreze conexiuni mai profunde și mai semnificative cu clienții lor. Puteți, de asemenea, să vă legați programul de fidelitate în funcție de frecvență pentru a stimula păstrarea.
Uită-te la acest exemplu de program de fidelitate al Booking.com:

Personalizare bine făcută la scară

Booking.com este un exemplu excelent de personalizare realizată bine la scară în multe pagini ale site-ului. Dacă ați făcut vreodată o rezervare din rezervare, veți ști că marca își va aminti cu siguranță istoricul și va permite acelor detalii să curgă pentru experiența dvs. generală.

Booking.com folosește învățarea automată avansată pentru a captura mai multe puncte de date; istoricul unic al căutărilor, locația, preferințele etc. al unui utilizator. Marca analizează istoricul căutărilor și modelele de rezervări ale utilizatorilor pentru a înțelege preferințele lor de călătorie.
De exemplu, dacă un utilizator rezervă în mod constant hoteluri cu sală de sport sau spa, Booking.com poate recomanda hoteluri cu facilități similare în viitor.

Brandul se bazează în mare măsură pe feedback pentru a identifica teme și domenii comune care necesită îmbunătățiri și apoi face recomandări platformei pentru o experiență și mai bine personalizată pentru utilizatorii săi.

Fila de recomandare a mărcii, care se află sub bara de căutare, ajută oamenii cu sugestii despre istoricul, locația, detaliile IP, segmentele etc.

76% dintre consumatori sunt frustrați de afacerile care nu oferă experiențe personalizate.

La cel mai fundamental nivel, tot felul de informații utile — istoricul căutărilor, istoricul călătoriilor, interacțiunile cu interfața cu utilizatorul Booking.com etc. — sunt introduse în modelele ML. Aceste date sunt apoi analizate și utilizate la mai multe niveluri pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului.

În fiecare zi, aproape o jumătate de trilion de evenimente sunt procesate și, cu cât modelele adună mai multe informații, cu atât devin mai deștepți în a face asocieri între diferite locații, tipuri de utilizatori, tipuri de produse pentru a oferi recomandări de produse. Oferind astfel „Pagina de pornire” hiperpersonalizată pe care toți o iubim.

Fundamentul modelelor de recomandare de călătorie și ospitalitate

1. Motoare de recomandare centrate pe destinație

Turiștii introduc o varietate de factori în timp ce decid unde să călătorească în continuare: de la alegerea unei locații până la factori precum accesibilitatea, disponibilitatea, prețul etc., multe elemente dictează alegerea unei destinații. Acest lucru creează nevoia ca platformele OTA (Over-The-Air) să creeze sisteme robuste de recomandare cu filtre care să ajute aceste cerințe.

Astfel, recomandările centrate pe destinație devin cele mai comune pe toate platformele OTA, ușurând munca utilizatorului prin filtrarea exactă a nevoilor sale de călătorie și oferind sugestii bazate pe acestea. Este ideal și cel mai bun pentru acei utilizatori care nu știu exact unde vor să meargă, dar au o idee despre preferințele lor.

Să înțelegem cadrul de mai jos. Înainte ca recomandarea să ajungă la o concluzie, mai întâi achiziționează date, apoi le prelucrează prin clasificare și construcție modernă și abia apoi ajunge la etapa de interpretare. Diagrama poate părea copleșitoare, dar astfel de sisteme sunt concepute astfel încât să cântărească numeroși factori, cum ar fi acuratețea, confuzia și popularitatea, pentru a crea rezultate populare, pentru a se potrivi nevoilor utilizatorului și merită urmărite.

Motorul va porni prin a încerca să înțeleagă exact ce dorește un utilizator înainte de a-și continua treaba. Odată ce ML obține un profil aproximativ al ceea ce doriți exact, va începe să arate locurile de top cu care să începeți.

Iată o fereastră pop-up de recomandare de la TripAdvisor la navigarea pe site-ul lor despre lucruri de făcut.

Înțelegând că un client petrece timp explorând, site-ul a recomandat imediat câteva lucruri care sunt unice și populare pe baza tendințelor din trecut pentru a îmbunătăți experiența.



2. Motoare de recomandare de produse centrate pe locație

Acest tip de motor are grijă de recomandările la nivel mai local și domestic. Personalizează serviciile locale și farmecele unui loc pentru fiecare client și îl oferă într-o formă detaliată de itinerar. Wanderlog are o funcție „Activitate” care vă ajută să sugerați o listă de lucruri pe care le puteți face la o anumită destinație, pe baza motorului său și a sugestiilor altor călători.





Motoarele de recomandare a produselor centrate pe locație vor ajuta la elaborarea unei liste de lucruri precum cele mai bune atracții, restaurante, cluburi, destinații de cumpărături, locuri pitorești, puncte de apus, locuri istorice, transport local etc. Acest serviciu permite călătorilor să aleagă itinerarul și experiența ideală în funcție de preferințele lor individuale, bugetul, stilul etc.



Nimeni nu face recomandări de produse bazate pe locație mai bine decât Airbnb. Site-ul are o pagină organizată pentru călători pentru lucruri pe care le recomandă la vizitare - de la gătit la navigare, lista poate continua. Aceste recomandări sunt create în funcție de cererea utilizatorului și care este cel mai popular aspect pentru a călători în acel oraș.

Top 10 recomandări de produse pentru industria turismului și ospitalității

1. Reduceri locale de direcționare geografică: direcționarea geografică înseamnă marketing către un set de utilizatori anumiți în funcție de locația lor. Cu cât un anunț este mai relevant pentru un utilizator, cu atât este mai probabil ca acesta să facă conversie. Puteți urmări locația actuală a călătorilor dvs. și puteți oferi reduceri și oferte în funcție de atracțiile și serviciile locale. Aici Agoda.com arată o listă completă de activități de făcut în Goa (după detectarea locației).



2. Direcționarea geografică a locațiilor magazinelor: mărcile pot recomanda utilizatorilor, de asemenea, cele mai bune magazine de cumpărături sau suveniruri în funcție de destinația lor actuală de vacanță și le pot economisi timp și efort. Puteți folosi locațiile fizice ale magazinelor pentru a atrage clienții din apropiere. Aici, Agoda.com oferă un tur alimentar pe jos și Bazarul Jaipur, ca parte a „Pachetului de activități” din Jaipur.



3. Bazat pe vacanță: oamenii fac planuri de călătorie extravagante în timpul sezonului de vacanță și vă puteți construi motorul de recomandare astfel încât să organizeze recomandările de călătorie în funcție de o anumită vacanță.

Exemplu: Un pachet pentru Crăciun și Revelion. Mesajele bazate pe vacanță pot, de asemenea, să crească valoarea de viață a clienților (CLV) și să crească achizițiile repetate în programele de fidelitate. Luați în considerare să oferiți promoții cu puncte bonus pentru produsele de vacanță pe care consumatorii doresc să le cumpere.

4. Post-cumpărare: motorul dvs. de recomandare nu se oprește în timpul sau înainte de cumpărare, trebuie să continue și după cumpărare sub formă de feedback, note de mulțumire și recomandări viitoare de vacanță prin SMS, e-mail etc. Am vorbit despre construirea Airbnb pagina lor de experiență care se populează odată ce rezervați un loc – acum cât de incredibilă este acea recomandare?
5. Bazat pe sezon: pentru a satisface cererea călătorilor de-a lungul sezoanelor, un format destul de popular oferă recomandări bazate pe starea generală de spirit.
• Extrasezon: aceasta poate fi o recomandare eficientă pentru mulți călători cărora le place să călătorească în extrasezon pentru a evita graba.
• Sezon de vârf: motorul dvs. de recomandări poate organiza recomandări speciale pentru sezonul de vârf în timpul verilor și iernilor, când majoritatea oamenilor plănuiesc o vacanță.
6. Bazat pe evenimente mari: puteți, de asemenea, să organizați recomandări speciale pentru evenimentele mari viitoare, în funcție de locația unui utilizator.
   Exemplu: recomandarea unor pachete speciale de Ziua Sf. Patrick persoanelor a căror locație actuală poate fi Irlanda.
7. Client care revine: aceasta este o cohortă crucială de vizat, deoarece dacă un client revine la produsul dvs., atunci probabil că a văzut ceva de valoare. Ar trebui să aveți întotdeauna o campanie separată de reactivare sau de bun venit pentru această cohortă, iar recomandările dvs. de produse ar trebui să țină cont de comportamentul lor când au fost activi ultima dată.



8. Loialitate și recompense: în funcție de stadiul de creștere în care se află produsul dvs., puteți construi un program de loialitate pe niveluri pentru a insufla loialitatea față de brand în rândul utilizatorilor dvs. Acest lucru ajută la construirea unei comunități pentru baza dvs. de clienți.

Industria turismului poate beneficia de o abordare pe niveluri, care recompensează clienții repetați și îi stimulează să urce la nivel prin atingerea unor obiective specifice în timpul fiecărei interacțiuni. Oferiți beneficii distincte pentru fiecare nivel de membru, care pot fi deblocate prin AOV sau câștigând puncte în diferite moduri.

Iată un exemplu de Goibibo. Brandul de aici a folosit marketingul prin e-mail pentru a îndemna utilizatorii să facă o rezervare, oferindu-le o reducere pentru noi utilizatori. Imaginați-vă dacă un utilizator tocmai s-a înscris pe site și primește imediat un cod, va fi foarte motivat să continue rezervarea.



9. Recomandări BNPL: Călătoria poate fi o afacere costisitoare, motiv pentru care oferirea de servicii BNPL (Cumpărați acum, plătiți mai târziu) este o modalitate excelentă de a ușura povara clienților dvs. Este esențial să prezentați în mod vizibil acest serviciu în diferite etape pe site-ul dvs. Acest lucru vă va ajuta să vă conduceți campaniile de implicare și reținere prin adăugarea de opțiuni de plată BNPL dacă un utilizator își abandonează coșul.
10. Chatbot-uri bazate pe inteligență artificială: Efectuarea rezervărilor de călătorie poate fi epuizantă – de la unde să stați până la cum să facă naveta – călătorii au o mulțime de alegeri de făcut. Într-un astfel de caz, un chatbot alimentat de AI poate ajuta nevoia. În industria călătoriilor, AI ajută la recomandarea opțiunilor de ședere sau a lucrurilor de făcut în zonă.

69% dintre consumatori preferă chatboții datorită capacității lor de a oferi răspunsuri rapide la întrebări simple. Acest motor de recomandare este alimentat de căutări, opțiuni și date generate de utilizatori.

Factori de luat în considerare

• Date despre comportamentul utilizatorilor: 80% dintre liderii de afaceri raportează o creștere a cheltuielilor consumatorilor cu o medie de 38% atunci când experiența lor este personalizată. Acesta este primul și cel mai important pas în construirea unui motor de recomandare. Datele pot fi colectate prin două mijloace: implicit și explicit.

Datele explicite sunt informații care sunt furnizate de un utilizator în mod intenționat, adică intrări cum ar fi evaluări, informații personale etc. Datele implicite sunt informații care sunt colectate din backend, cum ar fi istoricul căutărilor, aprecierile, istoricul comenzilor etc.

• Iată un exemplu de mod implicit de colectare a datelor de la Booking.com.



• Intenția utilizatorului: înțelegerea intenției utilizatorului prin hărți termice, cuvinte cheie de căutare, trafic pe pagină etc., înainte de a construi un motor, este nu numai crucială, ci și imperativă. Fiți conștienți de ceea ce caută utilizatorul înainte de a apăsa.
• Personalizare: consumatorii mai tineri sunt cei mai predispuși să reacționeze negativ după o experiență impersonală. Asigurați-vă că motorul dvs. de recomandare rezolvă personalizarea și că este un principiu de bază în PRD (documentul cu cerințele produsului) înainte de al construi.
• Relevanța contextuală: asigurați-vă că motorul de recomandare funcționează oferind sugestii contextuale clienților dvs. Ar trebui să se optimizeze pentru sezonalitate, astfel încât utilizatorii să poată scăpa de sarcina cognitivă a căutării unei anumite ocazii. Exemplu: reduceri speciale de Crăciun la bilete și zboruri în perioada februarie-martie.

Greșeli de evitat

• Probleme legate de calitatea datelor: una dintre erorile frecvente este faptul că nu se acordă suficientă atenție calității datelor, ceea ce poate duce la recomandări părtinitoare sau inexacte, ceea ce duce la o experiență de utilizator slabă. Pentru a atenua acest lucru, este esențial să ne asigurăm că datele sunt relevante, complete și lipsite de erori și sunt actualizate periodic.
• Lipsa diversității: problema „camerelor de eco” este adesea întâlnită în sistemele de recomandare în care utilizatorilor li se recomandă doar articolele pe care le-au plăcut anterior. Pentru a preveni acest lucru, este vital să includeți diversitatea în procesul de recomandare, luând în considerare mai mulți factori precum noutatea și popularitatea.

Concluzie

Există indicii puternice că, la fel ca comerțul electronic, loialitatea este o nucă greu de spart în industria călătoriilor și a ospitalității. În mare parte serviciile, oferta și prețurile ieftine sunt cele care conduc tranzacția. Și, deși astfel de modele creează un mediu destul de provocator pentru a opera, multe companii de top și-au găsit refugiu sub recomandările de produse. Mai mult decât atât, recomandările de produse pot fi factorul care poate face sau distruge strategiile tale de marketing.

De la creșterea gradului de aderență a utilizatorului până la creșterea valorii medii a comenzii, toate mărcile OTA de top din lume au unele dintre celelalte motoare care lucrează pentru a spori experiența utilizatorilor și a-i motiva să facă tranzacții. WebEngage oferă o suită de pârghii pentru brandurile tinere pentru a crea experiențe personalizate și extrem de personalizate.

Doriți să începeți cu un motor de recomandare pentru platforma dvs. de călătorii și ospitalitate? Vorbiți cu experții noștri și solicitați o demonstrație astăzi!