El sector de los viajes se nutre de la creación de experiencias únicas. Pero en el mundo actual, basado en los datos, los itinerarios genéricos y las recomendaciones únicas no sirven.
Los viajeros anhelan la personalización: experiencias adaptadas a sus intereses, preferencias y comportamientos anteriores. Aquí es donde entra en juego la personalización basada en datos, que aprovecha el poder de los datos de los clientes para crear experiencias de viaje a medida. Este blog profundiza en los aspectos técnicos de la creación de un motor de personalización basado en datos, una lectura obligada para los líderes tecnológicos que buscan personalizar el viaje en cada punto de contacto.
Por qué es importante la personalización en los viajes
Los viajeros están bombardeados de opciones. Según un estudio reciente de [Skift], el 72% de los viajeros espera que las empresas personalicen sus experiencias. Al aprovechar los datos, las empresas de viajes y hostelería pueden satisfacer estas expectativas y obtener importantes beneficios:
Mayores ingresos
Las recomendaciones personalizadas pueden aumentar el índice de reservas y el gasto por cliente.
Mayor fidelidad de los clientes
Las experiencias personalizadas fomentan relaciones más sólidas con los clientes y animan a repetir las reservas.
Mejora de las tasas de conversión
Las campañas de marketing específicas basadas en los datos de los usuarios pueden aumentar las tasas de conversión de vuelos, hoteles y actividades.
La central de datos: El motor de la personalización
La base de un motor de personalización basado en datos reside en los propios datos. Esto es lo que debes tener en cuenta:
Recogida de datos
Recopile datos de diversas fuentes, como interacciones en sitios web, comportamiento en aplicaciones móviles, historial de reservas, programas de fidelización y participación en redes sociales.
Plataforma de gestión de datos (DMP)
Implantar un DMP para consolidar los datos de los clientes procedentes de diversas fuentes, garantizando la calidad y coherencia de los datos.
Segmentación de clientes
Segmente su base de clientes en función de datos demográficos, preferencias de viaje, comportamientos anteriores y pautas de reserva. Esto permite estrategias de personalización específicas.
Consideraciones técnicas para el desarrollo de motores de personalización
Algoritmos de aprendizaje automático
Utilizar algoritmos de aprendizaje automático como el filtrado colaborativo y el filtrado basado en contenidos para analizar los datos de los usuarios y recomendar opciones de viaje relevantes. El filtrado colaborativo recomienda artículos similares a los que han disfrutado usuarios con perfiles parecidos, mientras que el filtrado basado en el contenido recomienda artículos basados en el comportamiento y las preferencias anteriores del usuario.
Desarrollo de motores de recomendación
Desarrollar un sólido motor de recomendaciones que aproveche los modelos de aprendizaje automático para generar sugerencias personalizadas de vuelos, hoteles, actividades y restaurantes. Considere la posibilidad de integrarse con las API de motores de recomendación ofrecidas por proveedores en la nube como Amazon Personalize o Microsoft Azure Recommendations.
Personalización en tiempo real
Personalice la experiencia del usuario en tiempo real utilizando los datos del comportamiento en el sitio web y las interacciones con la aplicación móvil. Por ejemplo, si un usuario está buscando hoteles en París, sugiérale atracciones o restaurantes cercanos en función de sus preferencias.
Pruebas A/B y optimización
Pruebe y perfeccione continuamente sus estrategias de personalización mediante pruebas A/B. Esto le permite medir la eficacia de los distintos enfoques y optimizar su motor de recomendación para obtener un mejor rendimiento.
Cumplimiento de la privacidad
Garantizar el cumplimiento de las normativas de privacidad de datos como GDPR y CCPA. Aplique medidas sólidas de seguridad de los datos y ofrezca a los usuarios opciones claras de inclusión y exclusión para la recopilación y personalización de datos.
Personalización más allá de las recomendaciones
La personalización basada en datos va más allá de sugerir vuelos y hoteles:
Contenido personalizado
Adapte el contenido del sitio web y la aplicación móvil en función de las preferencias del usuario. Mostrar itinerarios, entradas de blog y ofertas especiales relevantes para los intereses y el estilo de viaje del usuario.
Precios dinámicos
Implemente modelos de precios dinámicos que ajusten los precios en función de los datos de los usuarios, las fechas de viaje y el comportamiento de las reservas. Esto puede optimizar los ingresos sin alienar a los clientes sensibles a los precios.
Experiencia omnicanal
Ofrezca una experiencia personalizada coherente en todos los puntos de contacto, incluidos el sitio web, la aplicación móvil, el marketing por correo electrónico y las redes sociales.
Conclusión
La personalización basada en datos es una poderosa herramienta para las empresas de viajes y hostelería. Al aprovechar los datos de los clientes y crear un sólido motor de personalización, puede crear experiencias de viaje únicas que resuenen con sus huéspedes. Esto se traduce en un aumento de los ingresos, una mayor fidelidad de los clientes y una ventaja competitiva en el panorama de los viajes, en constante evolución. Los líderes tecnológicos que adopten estas consideraciones técnicas estarán bien posicionados para impulsar la innovación y personalizar el viaje de sus clientes. Los expertos en datos de Distillery pueden diseñar, construir e implantar sistemas para crear una experiencia de viaje única para sus clientes. Nos encargaremos de todo, desde la recopilación de datos hasta los motores de recomendación, garantizando el cumplimiento de la privacidad en todo momento. Póngase en contacto con nosotros para transformar su negocio de viajes hoy mismo.