تؤدي حملات البريد الإلكتروني غير الشخصية إلى معدلات تحويل منخفضة، ولكن الطريقة الوحيدة للتخصيص هي التأكد من أن بياناتك نظيفة وكاملة. تحمل البيانات غير المكتملة تكاليف فرصة عالية مثل فرص الإيرادات الضائعة، وانخفاض ولاء الضيوف (القيمة مدى الحياة)، والحملات التسويقية غير الفعالة، وزيادة عمولات السفر عبر الإنترنت.

لنلقي نظرة على مثال. إذا كنت تتلقى حجوزات ومدفوعات افتراضية من خلال Expedia، فأنت تعلم أن بعض هذه الحجوزات تُظهر المقر الرئيسي لشركة Expedia كعنوان إرسال فواتير الضيف. قد يقودك هذا إلى رؤية حصة مضللة من الضيوف من مدينة سياتل، حيث يقع المكتب الرئيسي لشركة Expedia. من المحتمل أن يكون هؤلاء الضيوف قد حجزوا بالفعل من مواقع في جميع أنحاء البلاد (أو من العالم). وإذا كنت ستستخدم هذه البيانات لإرسال رسالة بريد إلكتروني مستهدفة إلى الضيوف المقيمين في سياتل تقول "اهرب من طقس سياتل الرمادي وتعال لزيارتنا لقضاء عطلة نهاية أسبوع طويلة!" من غير المرجح أن تحقق حملتك نتائج قوية.

وبالمثل، يمكن أن تؤدي بيانات الملف الشخصي غير الدقيقة للضيف إلى التخلص من رسائل البريد الإلكتروني المخصصة الخاصة بك لأعياد الميلاد أو المناسبات السنوية أو العروض المتعلقة بالولاء. ليس هناك ما يثير اشمئزاز الضيف أكثر من تلقي رسالة بريد إلكتروني "عيد ميلاد سعيد" في مكان قريب من عيد ميلاده، ومن المحتمل ألا تؤدي رسالة البريد الإلكتروني "نحن نفتقدك" التي تصل إلى البريد الوارد للضيف في اليوم التالي لتسجيل المغادرة إلى تحريك الأمور . يمكن أن تبدو رسائل البريد الإلكتروني هذه غير احترافية وقد تتسبب في إلغاء اشتراك ضيوفك تمامًا. هنا يأتي دور تركيب الملف الشخصي المتقدم لـ Revinate.

نظرًا لمدى تكلفة البيانات الفوضوية، فمن المهم أن يكون لديك أداة تعمل على تنظيف قاعدة بياناتك تلقائيًا وتزودك بالرؤى التي تحتاجها لاستثمارها. لقد ذكرنا أن Revinate تستخدم عملية ذكاء اصطناعي وتعلم آلي متطورة، تسمى Advanced Profile Synthesis، للقيام بذلك. ولكن، ما هو بالضبط تركيب الملف الشخصي المتقدم؟

تحتوي معظم قواعد بيانات الفنادق على الكثير من الأخطاء المطبعية والنسخ والمعلومات غير الكاملة حول ضيوفها. إذا كان لديك الآلاف من الملفات الشخصية في قاعدة البيانات الخاصة بك، فمن المستحيل تنظيف هذه المعلومات والحفاظ عليها يدويًا. تسمح لك بعض البرامج ببساطة بدمج الملفات الشخصية المكررة أو استبعاد السجلات غير المكتملة، ولكن الملفات الشخصية للضيوف دقيقة ويعلم مسوقو الفنادق المتطورون أنهم بحاجة إلى أكثر من هذه الوظيفة الأساسية. على سبيل المثال، يمكن أن يكون لدى نفس الضيف عنواني بريد إلكتروني مختلفين (على سبيل المثال، العمل والشخصي). لا ينبغي أن ينتمي عنوانا البريد الإلكتروني هذين إلى ملفين شخصيين منفصلين للضيوف.

يأخذ التوليف المتقدم للملف الشخصي في Revinate نهجًا أكثر شمولية لتنظيف بيانات الملف الشخصي للضيف ودمج النسخ المكررة أو إزالتها. باستخدام معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي، يقوم النظام بفرز الملفات الشخصية للضيوف بطريقة أكثر إنسانية. بدلاً من تصنيف عنواني بريد إلكتروني فريدين تلقائيًا كضيفين فريدين، يأخذ التجميع المتقدم للملف الشخصي في الاعتبار العديد من الحقول الأخرى في الملف الشخصي. على سبيل المثال، إذا كان هناك ملفان شخصيان للضيوف لهما نفس الاسم والعنوان ورقم الهاتف، ولكن عناوين بريد إلكتروني مختلفة، فسوف تفهم ميزة التجميع المتقدم لملفات التعريف أن ملفات التعريف هذه تمثل نفس الضيف وتدمجها. على النقيض من ذلك، فإن معظم أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) ستبقيها منفصلة، ​​لأنها تتطلب أن تكون جميع المعلومات الموجودة في الملفين متطابقة تمامًا.

تحدث عملية التجميع المتقدم للملف الشخصي تلقائيًا وفي الخلفية، حتى تتمكن من التركيز على وضع بيانات ملف تعريف الضيف المحدثة موضع التنفيذ بدلاً من غربلتها.

ما الذي يحدث خلف الكواليس بينما تقوم تقنية Revinate المتقدمة لملف التعريف بتنقيح قاعدة بيانات الضيوف الخاصة بك؟ يتبع البرنامج عملية من ثلاث خطوات: التوحيد، والتجميع، والتعلم.

غالبًا ما يتم تسجيل البيانات التي يتم استيعابها في نظام إدارة الدورة الشهرية بتنسيقات فريدة وتتضمن أخطاء مطبعية. وهذا يجعل من الصعب مطابقة البيانات، لذا، من أجل توحيد البيانات، تضع Revinate أولاً جميع المعلومات التي تستوعبها في ساحة لعب متساوية من حيث التنسيق. على سبيل المثال، يمكن للضيوف إدخال أرقام هواتفهم بتنسيقات مختلفة. البعض يكتب 123-456-7890. يكتب آخرون (123) 456-7890، أو ربما حتى 123.456.7890. تعمل وظيفة Revinate تلقائيًا على إزالة جميع علامات الترقيم من أرقام الهواتف لتجنب سوء التصنيف. سيقوم النظام أيضًا بتوحيد العناوين لجعل 123 1st St. يتطابق مع 123 First Street، وسيقوم بإزالة العناصر النائبة مثل "n/a" أو "null" أو "555-555-5555". وأخيرا، تنتهي عملية التقييس بتعيين "علامات" لكل حقل، مثل "رقم الهاتف" و"عنوان البريد الإلكتروني"، حتى تتمكن من مقارنة الحقول بطريقة "التفاحة إلى التفاحة".

الخطوة التالية هي تجميع القيم المتشابهة التي تقع ضمن نفس العلامة. على سبيل المثال، الملفات الشخصية التي تحمل أسماء مثل "Catherine Smith" و"Cathy Smith" و"C. سميث" سيتم تجميعها معًا. بعد ذلك، سيقوم النظام بتحليل العناصر الإضافية لملفات تعريف الضيوف هذه لتحديد ما إذا كانوا متطابقين أم أنهم ضيوف فريدون بالفعل. إذا كان "Catherine Smith" و"Cathy Smith" يشتركان في نفس عنوان الشارع ورقم الهاتف، فسيدرك النظام أن الملفين الشخصيين من المحتمل أن يكونا نفس الشخص. ولكن إذا لم تتماشى أي من بيانات الملف الشخصي لـ "Cathy Smith" مع بيانات "C. سميث"، فسيفترض النظام أنهم أشخاص مختلفون. تتضمن خوارزمية Revinate أيضًا ألقابًا معروفة، لذا سيتم تجميع الملفات الشخصية التي تحمل الأسماء الأولى "Mike" و"Michael" معًا، بينما لن يتم تجميع "Ryan" و"Bryan". بالإضافة إلى ذلك، يزن Revinate مدى شعبية الأسماء، لذا سيكون من الصعب إرضاءه عند التفكير في تجميع ملفات التعريف "Mike" مقابل الملفات الشخصية ذات الأسماء الأقل شيوعًا. على سبيل المثال، إذا كان هناك ملفان شخصيان للضيوف بالاسم "Eustace" في قاعدة بيانات، فإن احتمالية أن يكون ذلك هو نفس الشخص أعلى بكثير من كون "Mike" و"Michael" نفس الشخص، نظرًا لأن الاسم الأخير كذلك شائع.

العنصر الثالث في عملية Revinate هو أن التكنولوجيا الخاصة بها تتعلم باستمرار. يقوم النظام باستمرار بتحليل الملفات الشخصية التي قام بمطابقتها بنجاح للعثور على الأنماط أو أوجه التشابه في قاعدة البيانات الفريدة الخاصة بك. ومن خلال القيام بذلك، يصبح الأمر أكثر دقة بمرور الوقت، مما يعني أنك ستتمكن من استهداف شرائح أضيق من الضيوف بعروض أكثر جاذبية وتخصيصًا.

تسمح البيانات النظيفة لمسوقي الفنادق بالإبداع في الحملات وتحقيق أقصى قدر من التحويلات بأقل تكلفة ممكنة من خلال تحديد معايير الاستهداف بشكل لا يصدق.

لنفترض أنك تريد دعوة العائلات التي زارت فندقك خلال عطلة الربيع في السنوات الثلاث الماضية. باستخدام قاعدة بياناتك المنقحة، يمكنك بسهولة إنشاء شريحة من الضيوف الذين سافروا بغرض الترفيه، وحجزوا جناحًا بسريرين منفصلين، وأقاموا لمدة 5 ليالٍ على الأقل خلال شهري مارس وأبريل من 2018 إلى 2021، وتركوا تقييمًا إيجابيًا بعد تسجيل المغادرة. بهذه الطريقة، يمكنك أن تكون واثقًا من أن عرض عطلة الربيع الخاص بك سيصل إلى الجمهور المناسب. من ناحية أخرى، ربما ترغب في إلهام ضيوفك السابقين الذين زاروا فندقك في الأصل بغرض العمل ليقوموا بدلاً من ذلك بحجز إجازة معك بمجرد أن يصبحوا مستعدين للسفر مرة أخرى. من خلال استهداف الضيوف الذين حجزوا كجزء من مؤتمر أو بسعر محدد للشركة تم التفاوض عليه، فمن المرجح أن تحصل على تفاعل أفضل مما لو كنت ستفجر قاعدة بياناتك بأكملها.

يؤدي تشغيل التوليف المتقدم للملفات الشخصية أيضًا إلى الحصول على نتيجة مذهلة وهي أن يكون لديك عرض أكثر دقة لمتوسط ​​عدد الإقامات لكل ضيف. يعد الفهم الدقيق لنقطة البيانات هذه أمرًا بالغ الأهمية للاستهداف. سيساعدك ذلك على فهم ضيوفك المخلصين الحقيقيين حتى تتمكن من توجيه الحملات إليهم ومعرفة المزيد عنهم أيضًا حتى تتمكن من استهداف الضيوف المماثلين الذين لديهم القدرة على أن يصبحوا مخلصين أيضًا.

هذا هو سبب ميل متوسط ​​عدد الإقامات إلى الزيادة: بمجرد تنظيف قاعدة البيانات، سيتم دمج ملفات تعريف الضيوف التي تم اعتبارها سابقًا فريدة من نوعها، ولكنها في الواقع نفس الشخص. لنفترض أن الملفين الشخصيين "Catherine Smith" و"Cathy Smith" حصل كل منهما على إقامتين بإجمالي 7 ليالٍ، والملف الشخصي "C. "Smith" إقامة واحدة بإجمالي 5 ليالٍ. إذا تمكنت تقنية Advanced Profile Synthesis من تحديد أن هذه الملفات الشخصية الثلاثة الفريدة هي نفس الشخص، فستتكون قاعدة البيانات الخاصة بك الآن من ملف تعريف ضيف غني لـ "Catherine Smith" مع سجل ضيوفها بالكامل. سيُظهر ملفها الشخصي الجديد الكامل أنها أقامت خمس مرات في فندقك لمدة إجمالية تبلغ 12 ليلة. إذا كنت تنشئ حملة مخصصة باستخدام # من الليالي التي يقضيها كمتغير، فإن الحصول على عرض دقيق لهذه البيانات أمر لا يقدر بثمن.

تعد البيانات الدقيقة لملف تعريف الضيف أمرًا أساسيًا. بدون البيانات الصحيحة، قد تكون لديك فكرة خاطئة حول من يشكل أكبر شرائحك أو أكثرها ربحية.

فكيف يمكنك تعظيم إمكانات قاعدة بيانات الضيوف الخاصة بك؟ الخطوة الأولى هي تنظيف بياناتك ودمج ملفات تعريف الضيوف المكررة. بعد ذلك، يمكنك البدء في تحليل شرائحك وتصميم رسائلك التسويقية استنادًا إلى تلك الشرائح التي تتوافق حقًا مع الإستراتيجية العامة لفندقك.

بغض النظر عن الشرائح التي تستهدفها، فإن هذه الحملات المصممة خصيصًا ستحظى بمشاركة أفضل وتولد تحويلات أكثر من الحملات المرسلة إلى جمهور أكثر عمومية. في الواقع، تشهد الفنادق التي تستخدم أداة التصنيف المتقدمة لـ Revinate زيادة في معدلات الحجز بمقدار خمسة أضعاف، في المتوسط، مقارنة بالفنادق التي تطلق حملات أقل تحديدًا. لن يؤدي استخدام التجزئة المتطورة إلى زيادة الحجوزات المباشرة فحسب، بل سيؤدي أيضًا إلى تقليل مقدار ميزانية التسويق التي يتم إنفاقها على رسائل البريد الإلكتروني المرسلة إلى عناوين بريد إلكتروني غير صالحة أو مكررة. علاوة على ذلك، لا تفرض أداة مثل Revinate أي رسوم إضافية للاستفادة من الاستهداف المتقدم أو التجزئة أو اختبار A/B. كما أنها لا تفرض رسومًا على حجم قاعدة البيانات أو حدود حجم البريد الإلكتروني. لذلك أنت حر في البناء والاختبار والتحسين دون الإضرار بميزانيتك.

سواء كان هدفك هو تقليل تكاليف التسويق، أو زيادة ولاء الضيوف، أو زيادة تحويل حملاتك، فإن الاستفادة من قوة قاعدة بيانات الضيوف النظيفة بفضل Advanced Profile Synthesis ستساعدك على تحقيق الإمكانات الكاملة لأحد الأصول الأكثر قيمة في فندقك: قاعدة بيانات الضيوف.

تم إنشاء هذا المحتوى بالتعاون بين Revinate وHotel Tech Report.