Impactul marketingului digital asupra turismului

Digital Marketing Turism

Consumatorii de servicii turistice vizitează până la 38 de site-uri înainte de a face o rezervare, conform ultimelor studii, o statistică care forțează industria turismului să se adapteze la noile strategii de Digital Marketing pentru a câștiga potențiali clienți, focusul fiind pe livrarea unui conținut relevant pentru utilizatori. Acest lucru se poate realiza prin campanii de remarketing bazate pe algoritmi de învățare în profunzime (deep learningramură a inteligenței artificiale).

Planificarea unei călătorii presupune vizita zilnică a sute de pagini cu oferte de turism și timpi de căutare ce pot ajunge la săptămâni întregi înainte ca achiziția finală să fie făcută. Acest lucru se traduce într-o multitudine de interacțiuni pe care experții în Digital Marketing trebuie să le valorifice. Numărul interacțiunilor digitale ale clientului cu produsul crește rapid, pe măsură ce ofertele returnate de prin motoare de căutare, aplicații de booking, agenții de turism online și site-uri cu oferte se aproprie de cerințele acestuia.

Potrivit unui studiu realizat de IATA (International Air Transport Association), 39% dintre cei care călătoresc în interes personal și 45% din cei care călătoresc în interes de serviciu sunt de părere că utilizează prea multe site-uri pentru a găsi zboruri. De asemenea, 43% din cei care călătoresc de plăcere și 51% din cei care au interes de business vor să dedice mai puțin timp căutării.

Furnizorii de servicii pot diminua această nemulțumire prin brand awareness și oferte personalizate, afișate la momentul potrivit. Potrivit RTB House, acesta este momentul în care deep learningul poate schimba regulile jocului în industrie.

Advertisingul bazat pe Deep Learning

Deep learningul este o ramură inovatoare a inteligenței artificiale, ce reproduce modul în care funcționează creierul uman în procesarea informațiilor și luarea deciziilor. Inspirat din funcționarea neuronilor umani, deep learningul permite identificarea mai precisă și rapidă a potențialului de cumpărare, fără să fie necesară intervenția umană.

De exemplu, RTB House și-a bazat platforma, în primă fază, pe machine learning. Prin introducerea deep learningului la toate nivelurile proceselor sale, eficiența campaniilor realizate pentru clienți a crescut cu 50%.

Algoritmii de deep learning pot face mai mult de atât. Această tehnologie poate oferi industriei de Advertising anticipări precise ale obiceiurilor și dorințelor unice pentru fiecare client. Cu alte cuvinte, simplifică experiența utilizatorului prin afișarea ofertelor de servicii și produse de care acesta este cu adevărat interesat. În ceea ce privește planificarea călătoriilor, aportul inteligenței artificiale este imens. 30% dintre utilizatori sunt dispuși să rezerve o excursie fără să fi avut planuri prestabilite, dacă le este afișată o ofertă atrăgătoare. De asemenea, 25% dintre utilizatori sunt dispuși să aleagă o altă destinație decât cea pe care o luau în calcul anterior.

Nevoi diferite, strategii diferite

Când se utilizează deep learning în Advertising, segmentarea utilizatorilor poate fi o componentă puternică pentru a oferi o experiență unică și adaptată perfect. Furnizorii de retargeting experimentați pot defini un scop specific pentru fiecare grup de utilizatori, pentru ca apoi să ajusteze experiența pentru fiecare în parte, astfel încât să fie obținute cele mai bune rezultate.

De exemplu, o segmentare specifică pentru furnizorii de bilete de avion presupune împărțirea utilizatorilor în cei care consultă multe oferte înainte de a lua decizia și cei care fac achiziții last-minute. Primul grup va fi targetat cu oferte specifice, cu mai mult timp în avans. Al doilea grup, în schimb, va primi informații despre ultimele locuri disponibile într-un avion. Același lucru este valabil pentru cei care călătoresc în interes de serviciu și își rezervă bilete de pe o zi pe alta.

Este important de adăugat că potențialii clienți pot fi segmentați și în funcție de platformele pe care le folosesc, fie că e vorba de site-urile dedicate ale liniilor aeriene, agenții de turism online sau bloguri dedicate. Există și varianta segmentării în funcție de potențialul utilizatorului de a rezerva un bilet la business/first class.

Campaniile de marketing bazate pe performanță pot fi realizate cu atât de multe variabile, încât tot ce rămâne de făcut e să descoperi ce variantă funcționează cel mai bine pentru nevoile grupului tău țintă.

Cross-sellingul este necesar

Potrivit PWC, clienții nu se concentrează doar pe zboruri, ci și pe cazare, închiriere de mașini, divertisment și itinerarii personalizate. Prin urmare, companiile aeriene vor trebui să-și dezvolte strategiile și să se concentreze pe colectarea cât mai multor date despre clienți, pentru a crea un profil detaliat al călătorului – și apoi să îl transforme într-o ofertă individuală.

De exemplu, să presupunem că un utilizator rezervă un city break în București. Va avea nevoie de un zbor, poate de un hotel și de un transport local, cum ar fi o mașină de închiriat. Sunt șanse foarte mari să fie interesat de evenimente locale sau de obiective turistice.

Este nevoie de o cantitate imensă de informații și date pentru a viza potențialii clienți. Aici se distinge adevăratul potențial al deep learningului. Cu cât ai acces la cantități mai mari de date, cu atât vei avea rezultate mai precise. Numai algoritmii bazați pe învățare pot colecta, observa și analiza aceste date, pentru a prezenta un banner personalizat foarte bine pentru fiecare utilizator.

Mai mult decât performanță

Multe companii de turism se concentrează adesea doar pe sporirea performanței lor cu ajutorul furnizorilor de retargeting. Dar retargetingul le oferă și o mulțime de oportunități creative de a-și promova cu succes brandurile.

Cea mai ușoară modalitate este de a se promova prin bannere simple, care încurajează utilizatorii să „planifice următoarea călătorie cu noi” sau să promoveze cele mai atrăgătoare destinații în funcție de momentul anului (cum ar fi călătoriile în țările exotice în timpul iernii sau ofertele speciale înainte de vacanțe sau de sărbătorile naționale).

O altă opțiune ar fi să direcționeze ofertele către persoanele care au folosit servicii de călătorie în urmă cu câteva luni. De asemenea, pot miza pe promovarea destinațiilor cu câteva avantaje, cum ar fi orele de zbor rezonabile, locurile la business class, WiFi gratuit nelimitat, punctele de loialitate suplimentare sau cele mai ieftine oferte. Utilizatorii care au căutat astfel de lucruri pot fi ușor accesați prin retargeting personalizat.

Analiza datelor este cheia

Industria de turism se distinge prin cantitatea imensă de informații și date disponibile pentru a viza pasionații de călătorie. Recuperarea acestor date este ușoară; adevărata provocare este de a analiza aceste date și de a trage concluzii relevante din partea acestora. Iată aici adevăratul potențial al deep learningului. Cu cât analizează mai multe date, cu atât vor avea rezultate mai bune. Sectorul călătoriilor trebuie să se adapteze la noile standarde și să cuprindă o viziune amplă asupra experienței de utilizator.

Related posts

Lasă un răspuns

*

Acest sit folosește Akismet pentru a reduce spamul. Află cum sunt procesate datele comentariilor tale.