La evolución del turismo
La búsqueda online representa hoy en día el primer paso para la mayoría de los usuarios que comienzan a preparar un viaje. Tanto es así que algunos visitan hasta 38 webs antes de reservar un avión, un hotel, o cualquier actividad relacionada con el viaje. El sector turístico debe adaptarse a las nuevas estrategias de marketing digital para ganar clientes potenciales. La clave del éxito es generar contenido de interés y difundirlo a las audiencias con precisión, aprovechando el retargeting personalizado y combinándolo con inteligencia artificial y Deep Learning.
Un solo cliente que busca reservar un viaje puede
visitar cientos de páginas de viajes cada día. La búsqueda se suele
producir semanas antes de que se realice la compra final. Esto significa
que hay muchísimos datos que los especialistas en marketing digital
reciben y a los que necesitan dotar de sentido para emplear en sus
estrategias. El número de puntos de contacto en el ámbito de digital
para la reserva de viajes crece con mucha rapidez porque los usuarios
buscan cada vez más ofertas a través de motores de búsqueda,
aplicaciones de reserva y agencias de viajes online, antes de hacer una
reserva.
Sin embargo, el 39% de las personas que viajan por ocio y
el 45% de las que lo hacen por negocio, creen que utilizan demasiados
sitios web antes de hacer una reserva. Además, el 43% de los primeros y
el 51% de los segundos quieren dedicar menos tiempo a buscar vuelos.
Los
proveedores de vuelos, hoteles y alquiler de vehículos pueden reducir
este tiempo al realizar ofertas personalizadas en el momento preciso. Es
en este punto donde la IA y el Deep Learning pueden representar un
cambio para los vendedores digitales del sector turístico.
Publicidad basada en Deep Learning
El
Deep Learning es una rama innovadora de la inteligencia artificial que
imita el trabajo del cerebro humano en el procesamiento de datos y la
creación de patrones para la toma de decisiones. Inspirado por neuronas
biológicas en nuestros cerebros, el Deep Learning hizo posible obtener
descripciones más fiables de los usuarios, descripciones más ricas e
interpretables por máquina, del potencial de compra del cliente sin
ningún conocimiento humano.
Por ejemplo, RTB House se basó
inicialmente en algoritmos de machine learning para desarrollar su
plataforma de retargeting. Al añadir una actualización basada en Deep
Learning (que más tarde se implementaría en el 100% de los algoritmos),
las ofertas que se muestran en los banners publicitarios se seleccionan
con mayor precisión, lo que a su vez aumenta la efectividad de las
campañas de los clientes hasta en un 50%.
Pero los algoritmos de
Deep Learning pueden ir más allá. Esta tecnología puede equipar a la
industria publicitaria con predicciones de los hábitos y deseos únicos
de un usuario. Simplifica la experiencia cotidiana de usuario al ofrecer
anuncios totalmente orientados que presentan no solo ofertas o
servicios con mayores posibilidades de compra, sino también aquellos que
aún no han sido visualizados por el usuario o productos en los que ni
siquiera habíamos pensado pero cuya probabilidad de compra es bastante
alta. Hay un público muy amplio de público abierto a sugerencias, el 30%
de las personas haría un viaje incluso si no se planteaban ir a ninguna
parte, y otro 25% consideraría ir a un nuevo destino que no habían
planeado originalmente.
Diferentes necesidades, estrategias adaptativas
Cuando
se usa el Deep Learning en publicidad, la segmentación del usuario
puede ser un componente poderoso para enfocarse en un viaje único del
cliente. Los proveedores de retargeting pueden definir objetivos
específicos para cada grupo de usuarios, ajustando individualmente las
ofertas para cada uno de ellos y pujando por ellos en consecuencia para
lograr los resultados más prometedores.
Por ejemplo, una práctica
de segmentación en tarifas aéreas divide a los usuarios entre los que
buscaron vuelos (y fueron a la página de ofertas, pero no llegaron a
finalizar la compra), y aquellos que compraron vuelos en el último
momento sin haber buscado el destino antes.
El primer grupo será
dirigido mucho antes con ofertas muy específicas. El segundo grupo, en
cambio, recibirá información sobre los últimos asientos disponibles en
el avión. Lo mismo ocurre con las personas que viajan por negocio y
compran a corto plazo, o con un viajero al azar, que llegó a un portal
de compra desde un comparador.
También es importante añadir a los
usuarios pueden ser segmentados de acuerdo a los lugares de donde
provienen, ya sea directamente de los sitios de las aerolíneas, OTA
(agencias de viajes online) o del sitio de los viajeros. También existe
la opción de segmentar en función de importe desembolsado, por ejemplo,
creando un segmento de usuarios que tiene opciones de comprar billetes
en primera clase.
Las campañas de marketing actuales basadas en el
rendimiento se pueden orientar con tantas variables diferentes que
querrá descubrir cuáles funcionan mejor para su negocio y las
necesidades del consumidor. En general, la segmentación del usuario
permite salir de la orientación tradicional y profundizar en la
utilización de todos los datos, todo para hacer que el mensaje sea aún
más personalizado.
El cross selling, imprescindible
Según
PWC, los profesionales del sector turístico deben enfocarse también en
los ingresos complementarios, incluidos el alojamiento, el alquiler de
automóviles, el entretenimiento y los itinerarios personalizados. Por lo
tanto, las aerolíneas deberán desarrollar sus capacidades de marketing
digital y concentrarse en recopilar la mayor cantidad posible de datos
sobre los clientes para crear un perfil detallado del viajero y luego
transformarlo en una oferta individual.
Por ejemplo, supongamos
que un usuario reserva un tour en Barcelona partiendo desde Málaga.
Necesitará un vuelo, tal vez un hotel y transporte local, como un
vehículo de alquiler. Quizá también esté interesado en eventos locales o
visitas turísticas. La industria de viajes se distingue por el hecho de
que se requiere una gran cantidad de información y datos para los
clientes de viajes. Y aquí yace el verdadero potencial del Deep
Learning. Cuantos más algoritmos de datos tengan acceso, mejores serán
los resultados que traerán. Solo los algoritmos basados en el Deep
Learning pueden recopilar, observar y analizar estos datos, para
presentar pancartas hechas a medida que funcionen en un nivel altamente
personal para cada usuario.
No solo se trata de un mejor rendimiento
Muchas
compañías de viajes a menudo se centran solo en aumentar su rendimiento
con proveedores de retargeting. Pero esta estrategia les brinda también
muchas oportunidades creativas para promocionar sus marcas con éxito.
La
forma más fácil es promocionarse mediante simples creatividades que
animen a los usuarios a "planificar su próximo viaje con nosotros" o
promocionar los destinos más atractivos relacionados con la época del
año, como viajes a países exóticos en invierno u ofertas especiales
antes de vacaciones o feriados nacionales. Los más avanzados pueden
estar dirigidos a personas que usaron servicios de viaje hace unos
meses.
Otra opción interesante es promocionar destinos con algunas
ventajas, como cómodos horarios de vuelo, asientos en primera clase,
Wifi ilimitado gratuito, puntos de fidelidad adicionales u ofertas más
económicas. Los usuarios que han estado buscando tales cosas pueden ser
fácilmente alcanzados mediante retargeting personalizado.
El análisis de datos es clave
La
industria de viajes se distingue por la gran cantidad de información y
datos que están disponibles para los clientes de viajes de destino.
Recuperar esta información es fácil; el verdadero desafío es analizar
que los datos para extraer conclusiones que sirvan para mejorar. Y es
aquí donde yace el verdadero potencial del Deep Learning. Cuantos más
algoritmos de datos sean analizados, mejores serán los resultados de las
campañas. El sector turístico debe adaptarse a la mentalidad de
recopilar y analizar datos de forma adecuada, aprovechando una visión
completa del viaje de compra del usuario como nunca antes se había
producido.
Fuente: Puro Marketing.
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