Защо Retention Marketing е най-подценяваният актив на хотелската индустрия в ерата на AI | Част 1

Всеки гост има своя история. За първи път можете не само да я познавате, но и да действате според нея в реално време.

Съществува един парадокс в съвременния хотелски маркетинг.

Индустрията инвестира огромни ресурси в привличането на нови резервации — чрез OTA платформи, платена реклама, метатърсачки и различни канали за придобиване на клиенти — докато тихомълком пренебрегва един от най-силните източници на приходи, който вече контролира: гостите, които вече са отседнали в хотела.

Привличането на нов клиент е скъпо. Задържането на съществуващ клиент е подценено.

А за повечето независими хотели и бутикови места за настаняване разликата между тези две реалности изяжда печалбата им всяко тримесечие.

Но нещо се промени. Ерата на изкуствения интелект не просто направи автоматизацията по-достъпна. Тя направи възможна истинската персонализация в мащаб.

Това, което допреди няколко години беше привилегия на луксозни хотелски вериги с многомилионни CRM бюджети и специализирани loyalty екипи, днес е достъпно за бутиков хотел с 40 стаи в Атина, семейна къща за гости в Родопите или комплекс от вили на егейското крайбрежие.

Основната теза на тази статия е проста:

Retention Marketing се превръща в маркетинговия канал с най-висока възвръщаемост за хотелиерския бизнес, а AI платформите като HotPilot позволяват на всяко място за настаняване да го прилага с прецизността на голяма международна верига.

Ето как.

1. Опознайте госта още преди да е направил резервация

Повечето хотели нямат проблем с липсата на данни. Имат проблем с разпокъсаните данни.

Информацията за намеренията, интересите и поведението на бъдещия гост съществува много преди той да натисне бутона „Резервирай“.

Въпросът е дали платформата ви може да я събере и интерпретира. Точно тук предрезервационната интелигентност променя правилата на играта.

Атрибуция: проследете пътя, а не само последния клик

Традиционните аналитични инструменти показват къде е настъпила конверсията.

Интелигентната атрибуция показва цялото пътуване до резервацията/конверсията:

• - кой канал е запознал госта с хотела;

• - какво съдържание е разгледал;

• - колко посещения са били необходими;

• - коя оферта е довела до крайното решение.

Моделът за multi-touch (множество интеракции) атрибуция на HotPilot проследява пълния път на клиента през:

• - органично търсене;

• - платени кампании;

• - метатърсачки;

• - социални мрежи;

• - директни посещения.

Защото гостът, който е открил хотела чрез Instagram публикация за вашата тераса, след това е проучил хотела в Google, сравнил го е през метатърсачка и накрая е резервирал директно, е напълно различен от гост, дошъл от last-minute OTA оферта.

Те имат различни мотивации. Различна чувствителност към цената. Различен потенциал за повторно посещение.

Когато знаете коя история ги е довела до вас, можете да продължите да разказвате същата история.

Поведенчески сигнали още преди резервацията

Предрезервационната интелигентност не се изчерпва с атрибуцията.

Букинг енджинът на HotPilot събира анонимизирани поведенчески сигнали от посетителите:

• - кои категории стаи разглеждат;

• - кои дати проверяват;

• - дали посещават SPA секцията;

• - дали проявяват интерес към ресторанта;

• - колко време прекарват върху определени оферти.

Комбинирани с географски и технически сигнали, тези данни изграждат вероятностен профил на намерението още преди да бъде събрана каквато и да е лична информация. При завръщащите се посетители този профил се обединява с историческите данни от предишни престои и създава цялостен слой от гост-интелигентност.

Още при започване на нова сесия системата вече знае:

• - вероятните предпочитания на госта;

• - моделите на предишните му престои;

• - моментите, в които се е колебал или е прекъсвал резервационния процес.

HotPilot не чака резервацията, за да започне да опознава госта. Той започва да изгражда това разбиране още в момента, в който посетителят пристигне на сайта.

Разговорите преди резервация като източник на данни

Conversational Booking Engine на HotPilot добавя още едно измерение, което традиционните букинг системи не могат да предоставят. Когато потенциален гост попита:

"Имате ли стая с гледка към морето и вана за нашата годишнина?"

той не споделя просто предпочитание. Той разкрива:

• - повод за пътуването;

• - емоционален контекст;

• - приоритети и очаквания.

Тези сигнали се структурират, съхраняват и добавят към профила на госта.

Те могат да влияят върху:

• - имейла за потвърждение;

• - upsell предложенията преди пристигане;

• - последващата комуникация след престоя.

2. Сегментация, която има реална стойност

Думата „сегментация“ присъства в хотелския маркетинг от десетилетия.

На практика обаче тя често означава разделяне на гостите в три категории:

• - туристически;

• - бизнес;

• - групови.

Понякога има и четвърта:

• - членове на loyalty програма.

Това не е сегментация. Това е груба категоризация, която скрива повече информация, отколкото разкрива. Истинската сегментация в ерата на AI работи едновременно по няколко измерения:

• - поведенческо;

• - транзакционно;

• - мотивационно;

• - предсказващо

Поведенчески сегменти

1. - Транзакционни и приходни сегменти
2. - Сегментация по повод и намерение

1. - Предвиждаща (Predictive) сегментация: кой ще резервира отново?

Как всъщност се държи този гост? Резервира директно или предпочита OTA платформи? Планира предварително или взема импулсивни решения? Отваря ли предрезервационните имейли? Реагира ли по-добре на ценови стимули или на преживявания?

Аналитичният слой на HotPilot проследява тези модели през целия жизнен цикъл на клиента и автоматично идентифицира групи гости със сходно поведение.

Транзакционни и приходни сегменти

Освен поведението, важна е и икономическата стойност на госта. Системата анализира:

• - средна цена на нощувка;

• - общ разход по време на престоя;

• - разходи за ресторант;

• - разходи за SPA;

• - допълнителни услуги;

• - честота на анулации;

• - склонност към ъпгрейди.

Така се изгражда модел за Customer Lifetime Value или стойността на клиента във времето.

Понякога гост, резервиращ стандартна стая, но харчещ значителни суми за ресторант и услуги, се оказва много по-ценен от гост с висока цена на стаята, който не използва никакви допълнителни услуги.

За тези два типа гости трябва да съществуват напълно различни стратегии за задържане.

Сегментация по повод и намерение

Една от най-мощните и най-слабо използвани форми на сегментация е поводът за пътуване.

Защо този гост е тук? Годишнина? Семейна ваканция? Workation? Самостоятелно приключение? Бизнес пътуване?

Причината за посещението определя:

• - какво търси гостът;

• - за какво ще плати;

• - как ще запомни престоя си.

HotPilot събира тези сигнали чрез разговорите, предпочитанията и поведенческите модели и ги използва за персонализиране на цялото гост изживяване.

Предвиждаща (Predictive) сегментация: кой ще резервира отново?

Най-ценният сегмент често не присъства в текущия списък с резервации. Това са гостите, които е много вероятно да се върнат — ако получат правилното послание в правилния момент.

Моделите за предиктивна сегментация на HotPilot анализират:

• - предишни повторни резервации;

• - сезонни предпочитания;

• - времето от последното посещение;

• - ангажираност с комуникациите.

В резултат всеки гост получава оценка за вероятност от повторна резервация. Така маркетинговият бюджет може да бъде насочен там, където ще донесе най-висока възвръщаемост. 

3. Платформата, която обединява всички сигнали и предоставя правилната интелигентност

Причината повечето хотели никога да не изградят истински retention marketing не е липсата на желание.

Проблемът е фрагментацията. Данните се намират в различни системи:

• - PMS;

• - Booking Engine;

• - Email платформа;

• - рекламни канали;

• - социални мрежи.

Резултатът е, че маркетинг екипът взема решения с достъп до едва малка част от наличната информация за госта.

Единен слой за Guest Intelligence

HotPilot е създаден като платформа, която обединява всички данни. Всяко взаимодействие се съхранява на едно място:

• - посещения преди резервация;

• - разговори с AI асистента;

• - престои;

• - покупки на допълнителни услуги;

• - имейл ангажираност;

• - ревюта;

• - повторни посещения.

Това не е традиционен CRM. Това е постоянно обогатяващ се AI профил на госта. Профил, който не описва само миналото. А прогнозира бъдещето.

Подаване на правилните данни към правилните AI модели

Обединените данни сами по себе си не са достатъчни.

Стойността идва от начина, по който те се използват.

HotPilot ги подава към специализирани AI модели за:

• - оптимизация на приходите;

• - персонализация на комуникацията;

• - прогнозиране на отпадане (churn);

• - прогнозиране на вероятност за upsell.

Най-важното е, че тези модели не работят с общи хотелски данни. Те се обучават върху данните на конкретния хотел.

Моделът за градски хотел в Букурещ няма да бъде същият като този за морски курорт в Халкидики. Системата научава ритъма на конкретния обект и предоставя препоръки, съобразени с него.

„Платформата трябва да бъде невидима. Хотелиерът не трябва да усеща, че работи с база данни. Той трябва да има чувството, че хотелът просто познава гостите си необичайно добре.“

Това е първата част от нашата поредица от две статии, посветени на AI-базирания retention marketing в хотелиерството. В Част 2 ще навлезем по-дълбоко в практическото приложение на тези концепции: маркетинг автоматизация, изградена около моментите на готовност за действие, а не около предварително зададени тригери; аналитичен слой, който разкрива какво реално изгражда — и понякога незабелязано разрушава — лоялността на гостите; както и натрупващото се предимство на данните, което прави започването днес значително по-ценно от започването утре.

Прочетете Част 2 тук →