Jak wykorzystać deep learning do sprzedaży usług turystycznych

Pisze Łukasz Abgarowicz, Business Development Director Poland w RTB House.

Większość turystów rozpoczyna planowanie swojej podróży od wyszukiwania ofert online, każdy odwiedza około 38 portali przed dokonaniem jakichkolwiek rezerwacji. Kluczem do sukcesu jest dostarczanie rozwiązań dopasowanych do użytkownika. Łukasz Abgarowicz, Business Development Director Poland w RTB House, wyjaśnia jak zaplanować kampanie reklamowe, aby w pełni wykorzystać potencjał deep learningu.

Statystyczny turysta zanim dokona rezerwacji biletu czy wycieczki, odwiedza setki stron, korzysta z wyszukiwarek internetowych, aplikacji, biur podróży online i portali tematycznych. Z reguły, znalezienie najlepszej oferty zajmuje mu wiele tygodni. Jak pokazują dane Międzynarodowego Zrzeszenia Przewoźników Powietrznych (IATA), aż 39% podróżujących prywatnie i 45% podróżujących służbowo uważa, że proces ten trwa zbyt długo. Co więcej, odpowiednio 34% i 51% chciałoby poświęcać na to mniej czasu .

Firmy oferujące loty, hotele czy wynajem samochodów mogą w znacznym stopniu ułatwić użytkownikom ten proces poprzez kierowanie do danego klienta spersonalizowanych ofert w odpowiednim momencie. Długotrwałe przygotowania do podróży, dostarczają ogromną ilość danych dla marketerów. Możliwość błyskawicznej analizy ogromnej ilości danych, którą oferuje wykorzystanie AI i deep learningu, okazuje się być kluczowa dla branży podróżniczej

Deep learning

Deep learning to innowacyjny obszar AI, który imituje pracę ludzkiego umysłu w procesie przetwarzania danych i tworzenia schematów decyzyjnych. Inspirowany biologicznymi neuronami mózgu umożliwia uzyskanie niezawodnych i kompleksowych profili zakupowych użytkowników bez ingerencji człowieka w analizę danych. 

Ponadto, korzystając z deep learningu algorytmy tworzą prognozy dotyczące unikalnych nawyków i pragnień konsumenta. Na ich podstawie użytkownikowi wyświetlane są reklamy zawierające nie tylko oferty lub usługi, które prawdopodobnie kupi, ale także te, których wcześniej nie widział, lub produkty, o których jeszcze nie pomyślał, jednak zachęcony reklamą prawdopodobnie dokona zakupu. Biorąc pod uwagę dane, które mówią, że 30% osób zdecydowałoby się za zakup nieplanowanej wycieczki, gdyby zobaczyli jej reklamę i ofertę promocyjną, a 25% rozważy możliwość udania się w inne miejsce, którego wcześniej nie brało pod uwagę, to branża turystyczna ma o co walczyć.

RTB House oferuje retargeting oparty na deep learningu, dzięki któremu oferty wyświetlane na banerach reklamowych dobierane są precyzyjnie, zwiększając tym samym efektywność kampanii. Technologia ta umożliwia poznanie zwyczajów i preferencji użytkowników, a także dostarczanie spersonalizowanych reklam. 

Retargeting

Wykorzystanie technologii deep learningu w reklamie jest pomocne w dopasowywaniu oferty turystycznej do użytkownika. Doświadczeni retargeterzy potrafią określić cele i preferencje poszczególnych grup użytkowników tak, aby uzyskać najlepsze rezultaty kampanii.

Przykładowo, w branży lotniczej, osoby podróżujące dzielą się na te, które wyszukują połączenia z wyprzedzeniem (nawet jeśli nie zaplanowali dokładnie podróży), a także na latających od czasu do czasu, korzystających z ofert last-minute. 

Pierwszej grupie prezentowane są szczegółowe oferty z dużym wyprzedzeniem. Druga grupa otrzymuje informacje o ostatnich dostępnych miejscach w samolocie. Mechanizm ten wykorzystywany jest również w przypadku osób często podróżujących służbowo, które kupują bilety na ostatnią chwilę. 

Użytkowników można też podzielić ze względu na miejsce, z którego trafili na stronę reklamodawcy – bezpośrednio ze stron linii lotniczych, biur podróży online lub portali podróżniczych, a także w oparciu na klasę rezerwacyjną, np. biznes, ekonomiczna, tworząc tym samym grupę użytkowników potencjalnie zainteresowanych zmianą klasy na wyższą.

Kampanie marketingowe mogą być modelowane w oparciu o tak dużą liczbę zmiennych, że konieczne jest badanie, które z nich przynoszą najlepsze rezultaty dla danego klienta i najlepiej odpowiadają na jego potrzeby. Możliwość dokonania podziału użytkowników pozwala na odejście od tradycyjnych technik targetowania reklamy i wykorzystanie wszystkich dostępnych danych, tak aby przekaz dokładnie adresował pragnienia i korelował z planami konsumenta.

Oferta uzupełniająca dla podróżujących 

Według PWC przewoźnicy  powinni skupić się na rozszerzeniu swojej oferty, m.in. o usługi związane z zakwaterowaniem, wynajmem samochodów i rozrywką. Każda podróż składa się z wielu elementów. Jeśli dany użytkownik wybiera się na weekendowy pobyt w Rzymie prawdopodobnie będzie potrzebować przelotu, hotelu oraz środka transportu na miejscu, np. samochodu. Może też być zainteresowany udziałem w lokalnych wydarzeniach lub zwiedzaniem. 

Branżę turystyczną wyróżnia ogromna ilość informacji oraz danych możliwa do wykorzystania w dotarciu i personalizacji przekazu do klientów. W związku z tym linie lotnicze, aby rozwinąć swoje możliwości w obszarze marketingu, powinny skupić się na zbieraniu możliwie największej liczby danych na temat klientów. Na ich podstawie tworzyć szczegółowe profile podróżników, a następnie przygotowywać dla każdego indywidualną ofertę. 

To tutaj tkwi prawdziwy potencjał deep learningu. Im więcej danych, do których algorytmy mają dostęp, tym lepsze wyniki przynoszą analizy. Tylko mechanizmy oparte o deep learning są w stanie gromadzić, obserwować i analizować dane, tak aby dostarczać wysoce spersonalizowane reklamy, odpowiadające na potrzeby użytkowników.

Większa efektywność to nie wszystko 

Wiele spółek z branży turystycznej często skupia się wyłącznie na zwiększeniu efektywności działań retargetingowych. Jednak firmy te mogą prowadzić również skuteczne działania promujące markę. Jednym ze sposobów autopromocji jest wykorzystywanie prostych banerów zachęcających użytkowników do zaplanowania kolejnej podróży lub promujących najbardziej atrakcyjne kierunki zależnie od pory roku, np. kraje egzotyczne zimą, oferty specjalne przed wakacjami lub świętami. Z kolei do osób, które korzystały z usług firmy w ciągu kilku ostatnich miesięcy, można kierować bardziej złożone komunikaty. 

Jedną z opcji jest też możliwość promowania kierunków wraz z pewnymi dodatkowymi korzyściami, np. dogodne godziny przelotu, miejsca w klasie biznes, bezpłatne Wi-Fi, punkty lojalnościowe lub najtańsze oferty. Do użytkowników poszukujących podobnych udogodnień można w łatwy sposób dotrzeć właśnie dzięki spersonalizowanemu retargetingowi.

Potencjał danych do wykorzystania

Tworzenie spersonalizowanych ofert w branży podróżniczej jest możliwe dzięki wykorzystaniu ogromnej ilości dostępnych informacji. Deep learning pozwala analizować te dane i w mgnieniu oka tworzyć oferty skrojone do potrzeb poszczególnych użytkowników. Im więcej danych jest dostępnych dla algorytmów, tym lepiej dopasowane banery. Branża turystyczna musi dostosować się do cyfrowej rzeczywistości, w której główną rolę odgrywają dane i ich analiza. To dzięki nim firmy mogą skutecznie wykorzystać swój potencjał i osiągać coraz lepsze rezultaty.

Pobierz ebook "Social media marketing dla firm i agencje się w nim specjalizujące"