Big data, clave para interactuar con el cliente en el momento adecuado

La realidad del marketing turístico en la actualidad es que los consumidores saben que precio y disponibilidad fluctúan constantemente dependiendo de varios factores como la temporada, las previsiones meteorológicas, eventos o el tiempo que falta para la salida del viaje. En un contexto así, los métodos más sofisticados de refinar los datos están haciendo posible que los profesionales puedan ofrecer un mensaje mucho más personalizado y relevante, basándose en subconjuntos de datos.

El big data generado por las interacciones de los usuarios en su búsqueda de las vacaciones perfectas es una herramienta poderosa que puede utilizarse para dirigirse al cliente adecuado en el momento justo y con una oferta que simplemente no pueda rechazar. Los conjuntos de datos podrían incluir el número de visitas, el volumen de páginas visitadas, el tiempo transcurrido desde la última visita, posición dentro del canal de ventas, si es un cliente nuevo o ya existente, rango de precios y estacionalidad. Estos conjuntos de datos pueden integrarse con datos específicos del itinerario de compra como ruta, destino, duración, tipo de producto, puntuación del hotel, clase en la que se viaja, tipo de vuelo (sólo conexiones directas o con escalas) y la antelación con la que se busca el billete.

El reto para los profesionales del marketing consiste en proporcionar al cliente las ofertas más relevantes a través de múltiples dispositivos.

La directora comercial de MainAd, Claudia Collu, se pregunta cómo puede el big data ayudar a optimizar una estrategia de retargeting: “aunando su poder al análisis predictivo para una identificación inteligente de patrones de conducta con posibles resultados previstos y utilizarlos para atraer clientes basándose en sus propias interacciones únicas con una marca. El resultado final es una implicación mayor del usuario con el anuncio. Los modelos de machine learning que producen análisis predictivos ofrecen una segmentación más precisa y sin agrupar porque la solución viene generada por los datos”.

Diseccionando los datos

La investigación realizada para un reciente análisis de MainAd desvela lo útiles que pueden ser los datos del consumidor para una campaña de retargeting. Por ejemplo, y debido a la fluctuación en precio, el tiempo medio que emplea un usuario en comprar un billete de avión es mucho menor al que destina a reservar un hotel, concretamente tres días frente a 12.

Además, las vacaciones de verano suelen ser reservadas con tres veces más antelación que los viajes de invierno, lo que significa que será más probable que las ofertas de última hora conduzcan a la conversión en esos meses de temporada baja. Pero no sólo hay que tener en cuenta la temporada, ya que el día de la semana también puede afectar a los niveles de reservas: durante los días laborales los consumidores son más propensos a realizar sus compras de última hora más que los fines de semana, lo que puede deberse al mercado del turismo de negocios y a la capacidad de los viajeros corporativos de pagar precios más elevados.

La investigación también ha revelado que los viajes se reservan uniformemente durante la semana laboral, con caídas de aproximadamente un 30% en las ventas del fin de semana, y que las ofertas de última hora funcionan como la mejor táctica para las . Uno de cada dos usuarios reserva sus vacaciones con hasta siete días de antelación, lo que implica que las promociones de retargeting la semana previa a las fechas del viaje pueden ser muy efectivas.

Publicidad programática

Como en muchos sectores, la publicidad programática se ha convertido en un lugar común en la industria turística, con los profesionales del marketing que se esfuerzan para adaptarse a las crecientes demandas de los consumidores de actualizaciones inmediatas de disponibilidad, junto con un periodo de atención muy corto durante la realización de actividades online. Dada esta estrecha ventana de oportunidad, es crucial para las marcas poder ofrecer versiones optimizadas de un anuncio en tiempo real.

Como en todo, hombre y tecnología deben trabajar juntos de manera cohesiva para conseguir los mejores resultados. Esta convergencia es evidente en el uso de los modelos de machine learning que permiten a las marcas tomar decisiones en segundos y proporcionar la combinación más relevante de elementos en una creatividad (por ejemplo, un banner) para atraer al cliente individual.

Collu recuerda en este sentido que “una creatividad utilizada con fines de retargeting no tiene por qué ser excesivamente meticulosa ni detallada, sino que un anuncio de estética simple, alineado con los valores de la marca y que sólo contenga el número correcto de elementos es mucho más probable que despierte el interés que otro con demasiada información innecesaria”.

No es ningún secreto, añade, que “la industria turística lleva tiempo confiando en los datos para llegar a los clientes potenciales, pero mientras la experiencia del cliente se mantiene como una prioridad para las marcas, los profesionales del marketing deberían reevaluar las opciones disponibles para proporcionar las ofertas más relevantes a través de múltiples dispositivos”.

Por todo ello, concluye, “refinando los subconjuntos de datos para personalizar los anuncios, comprendiendo la unión entre hombre y máquina para campañas eficaces, y utilizando análisis predictivos para lograr la mejor estrategia de retargeting, los profesionales del marketing pueden finalmente sentarse y observar cómo sus ingresos vuelan alto”.

La información de referencia se encuentra disponible en Tnooz.