Всем известно, насколько непросто бывает спланировать путешествие. Однако в арсенале маркетологов, работающих в индустрии туризма, есть приемы, которые позволяют сделать этот процесс легче и приятнее. Применяя клиентские данные в сервисах цифровой рекламы, специалисты могут создавать по-настоящему привлекательные персонализированные предложения.

Планирование путешествий, которое может казаться увлекательным занятием, у многих из нас вызывает стресс. По данным опроса, 69% туристов волнуются о том, что не смогут выбрать лучшее предложение или не получат его по самой выгодной цене1. Так сильно потребители не беспокоятся, даже когда принимают решения о выборе финансовых продуктов, электроники или ремонтных услуг2.

Прибавьте к этому время, в течение которого мы планируем путешествия или размышляем о них: 26% туристов определяются с направлением за 3–5 месяцев до поездки, а 19% – за полгода и более3. Маркетологам крайне сложно угадывать предпочтения пользователей и склонять их к определенному выбору на протяжении столь долгого пути к покупке.

Источник: Google и Phocuswright, исследование "Leisure Traveler", опрос среди туристов из США, n = 930, октябрь 2015 г.

Благодаря Интернету сегодня можно получить самые точные данные о целевой аудитории. Чтобы делать рекламу релевантной, маркетологи учитывают не только демографические характеристики пользователей, но и их намерения. Такая информация, как сведения о просмотренных видео, поисковых запросах и посещенных сайтах, позволяет составить представление о том, является ли тот или иной человек потенциальным клиентом.

Описанный подход открывает великолепные перспективы для брендов, умеющих применять пользовательские данные в автоматизированных решениях для персонализации рекламы.

Рассмотрим три стратегии, которые доказали свою эффективность для привлечения пользователей, интересующихся гостиницами.

1. Учет общей ценности

Молодой профессионал, раз в году тратящий свои сбережения на отпуск, вряд ли будет настолько же ценным клиентом, как экономный, но часто путешествующий бизнесмен. Чтобы понять, какие клиенты для вас наиболее значимы, используйте накопленную статистику.

Для этого не нужны огромные массивы данных за много лет. Проведите сегментацию на основе данных за один год по таким категориям, как предпочитаемые услуги, лояльность и поведение онлайн, и вы узнаете, какую общую ценность будет иметь для вас пользователь, похожий на клиентов из той или иной группы.

Поняв, как ведут себя в Интернете ваши наиболее ценные клиенты и какой контент им интересен, вы сможете настроить таргетинг рекламы на похожие аудитории.

2. Персонализированные объявления для наиболее ценных клиентов

Показывать релевантную рекламу в наиболее подходящие для этого моменты – задача любого интернет-маркетолога. Однако выявлять такие моменты порой приходится по наитию.

Маркетологи компании Starwood Hotels & Resorts придумали, как делать это проще и эффективнее. Они применили списки ремаркетинга для поисковых объявлений, чтобы обращаться к тем, кто уже заходил на сайт, и персонализировали сообщения с помощью сведений о диапазонах дат при поиске гостиниц и других сигналов. Благодаря такому подходу компании удалось повысить коэффициент конверсии на 240%, а рентабельность инвестиций в рекламу – на 160%.

3. Оптимизация рекламы на основе данных о пути к покупке

Чтобы узнать, как пользователи ищут информацию, влияющую на их выбор, проанализируйте действия, предшествующие последнему клику перед конверсией.

Именно так поступили маркетологи гостиничной сети La Quinta, решив применить атрибуцию на основе данных и интеллектуальное назначение ставок в Google AdWords. Благодаря новому подходу они узнали, какие поисковые запросы в процессе выбора сильнее всего приближают пользователей к покупке. Эти данные позволили повысить эффективность персонализированной рекламы.

Новая стратегия привлечения аудитории помогла компании увеличить показатель CTR на 131%, а коэффициент конверсии – на 27%.

Примеры гостиничных сетей Starwood и La Quinta показывают, насколько серьезные изменения происходят в диджитал маркетинге. Применение клиентских данных в автоматизированных стратегиях привлечения аудитории открывает компаниям потрясающие возможности для показа персонализированной рекламы множеству пользователей.

Источники
  • 1, 2, 3Google и Phocuswright, исследование "Leisure Traveler", опрос среди туристов из США, n = 930, октябрь 2015 г.