Modelo de atribución basado en datos para aumentar conversiones

Los resultados de este caso de estudio hablan por sí solos, con incrementos del 131% en el ratio de clicks (CTR, por sus siglas en inglés), del 83% en el volumen de conversión comparado con el volumen estacional típico, y del 27% en el ratio de conversión (CVR).

El reto

Los clientes no se caracterizan por ser especialmente fieles a una marca hotelera. Prueba de ello es que, según una encuesta realizada en 2015 por Google e Ipsos, el 82% de los viajeros de ocio y el 65% de los de negocio se muestran dispuestos a considerar múltiples marcas al comenzar a planificar su viaje; mientras que cuatro de cada cinco miembros de programas de fidelización afirman que reservarían en otros hoteles si encontraran mejores precios, como se recoge en otro estudio del mismo año de Google y Phocuswright.

Resultados de la aplicación del modelo de atribución basado en datos en La Quinta. Imagen: Google.

La Quinta es plenamente consciente de que resulta crucial atraer al viajero en esos primeros momentos de la planificación y mantener su atención en la fase de búsqueda. Por ello se esfuerzan para asegurarse de que los distintos canales de marketing de la compañía están trabajando juntos de manera óptima.

El enfoque

Para identificar qué clientes son los más proclives a realizar una reserva, La Quinta ha aplicado una solución que combina la delimitación del público objetivo, la atribución basada en datos y la puja inteligente.

En primer lugar la compañía puso a buen recaudo los datos de La Quinta Returns, su programa de fidelización, incorporándolos a Google Adwords con Customer Match, lo que le permitió pujar más alto por sus clientes más valiosos cuando buscaban un hotel en Google.

Posteriormente utilizó listas de remarketing para anuncios de búsqueda (RLSA) para pujar de manera diferente por los clientes que previamente habían visitado su web. De este modo buscaba mantener el contacto con esos clientes potenciales según cambiaban de la fase de búsqueda a la de reserva. Al asociar esta estrategia con pujas selectivas de CPA, La Quinta también ha tenido en cuenta en tiempo real visitas previas y otras señales para generar más conversiones a un precio más bajo, además de evitar pujar por clicks improductivos.

¿Y el toque final? La Quinta integró esas señales con atribución basada en datos en Google Adwords.

Antes, si un viajero buscaba ‘hoteles en Dallas’ u ‘hoteles baratos’ pero no reservaba una habitación inmediatamente después de hacer click en uno de sus anuncios pagados, La Quinta podría haber supuesto que su orientación por palabras clave estaba off. Pero en el contexto de búsquedas posteriores con estos mismos términos podrían ser la primera de muchas frases de búsqueda que finalmente condujeran a la conversión. Aplicando la atribución basada en datos con pujas inteligentes, La Quinta podría obtener información valiosa sobre cómo otros términos de búsqueda podrían influir en una eventual reserva.

Mientras otras compañías sólo pujan por los términos de su marca en las búsquedas, priorizando una presencia pagada cuando alguien busca su nombre en lugar de términos genéricos como ‘hotel en San Francisco’, La Quinta dispone ahora de una estrategia de palabras clave más completa. Al valorar términos genéricos de modo diferente e ir más allá del último click que ha generado la conversión, la cadena puede comprender mejor las búsquedas de los viajeros a través del customer journey y utilizar esa información para adaptar su mensaje.

El resultado

Aprovechar las señales de la demanda ha permitido a La Quinta conectar con los viajeros desde el primer momento, generar consideración adicional en el proceso de búsqueda y finalmente más reservas directas con un mayor retorno de la inversión.

Estas estrategias de audiencia recientemente aplicadas ahora impulsan el 32% de las reservas pagadas de La Quinta a través de Google. Su vicepresidente senior de comercio digital y redes sociales, Ted Schweitzer, se ha mostrado ansioso por aprovechar los primeros éxitos con soluciones de audiencia y atribución basada en datos: “Creemos que la posibilidad de personalizar los mensajes de marketing para nuestros clientes en el momento adecuado es la clave. Y como resultado de ello estamos planeando ampliar aún más nuestra estrategia de audiencias para aprovechar al máximo nuestros datos”.

La información de referencia se encuentra disponible en Think with Google.