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Síntesis avanzada de perfiles: el ingrediente que falta en su CRM

Maximice las reservas directas y la rentabilidad a través del marketing personalizado de bases de datos de huéspedes. La síntesis de perfil avanzada de Revinate aprovecha la inteligencia artificial para limpiar los datos de los huéspedes, lo que permite campañas específicas y eficientes que generan mayor participación y conversiones. Adopte datos limpios y una segmentación sofisticada para entregar mensajes personalizados con precisión, mejorando la lealtad de los huéspedes y liberando todo el potencial de ingresos de su base de datos de huéspedes.

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Jordan Hollander en Marketing

Última actualización Febrero 02, 2024

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Los datos desordenados tienen un alto costo de oportunidad

Las campañas de correo electrónico impersonales generan tasas de conversión bajas, pero la única forma de personalizarlas es asegurarse de que sus datos estén limpios y completos. Los datos incompletos conllevan altos costos de oportunidad, como oportunidades de ingresos perdidas, menor lealtad de los huéspedes (valor de por vida), campañas de marketing ineficaces y mayores comisiones de las OTA.

Veamos un ejemplo. Si recibe reservas y pagos virtuales a través de Expedia, sabrá que algunas de estas reservas muestran la sede de Expedia como dirección de facturación del huésped. Esto podría llevarte a ver una proporción engañosa de huéspedes de Seattle, donde se encuentra la oficina central de Expedia. Probablemente, esos invitados realmente reservaron desde ubicaciones en todo el país (o el mundo). Y si utilizara estos datos para enviar un correo electrónico dirigido a huéspedes de Seattle que dijera "¡Escápese del clima gris de Seattle y venga a visitarnos durante un fin de semana largo!" Es poco probable que su campaña genere buenos resultados.

De manera similar, los datos inexactos del perfil de los huéspedes pueden alterar sus correos electrónicos personalizados para cumpleaños, aniversarios u ofertas relacionadas con la fidelidad. No hay nada más desagradable para un huésped que recibir un correo electrónico de "feliz cumpleaños" nada cerca de su cumpleaños, y un correo electrónico de "te extrañamos" que llega a la bandeja de entrada de un huésped el día después de su salida probablemente no cambiará la situación. . Estos correos electrónicos pueden parecer poco profesionales y pueden hacer que sus invitados cancelen su suscripción por completo. Aquí es donde entra en juego la Síntesis de perfil avanzada de Revinate.

¿Qué es la síntesis de perfil avanzada de Revinate?

Dado lo costosos que pueden ser los datos desordenados, es importante que cuente con una herramienta que limpie automáticamente su base de datos y le brinde la información que necesita para monetizarlos. Mencionamos que Revinate utiliza un sofisticado proceso de inteligencia artificial y aprendizaje automático, llamado Síntesis de perfil avanzada, para hacer precisamente eso. Pero, ¿qué es exactamente la Síntesis Avanzada de Perfiles?

La mayoría de las bases de datos de hoteles contienen muchos errores tipográficos, duplicados e información incompleta sobre sus huéspedes. Si tiene miles de perfiles en su base de datos, es imposible limpiar y mantener esta información manualmente. Algunos programas le permiten simplemente fusionar perfiles duplicados o excluir registros incompletos, pero los perfiles de los huéspedes tienen matices y los especialistas en marketing hotelero sofisticados saben que necesitan más que esta funcionalidad básica. Por ejemplo, un mismo huésped podría tener dos direcciones de correo electrónico diferentes (por ejemplo, laboral y personal). Esas dos direcciones de correo electrónico no deben pertenecer a dos perfiles de invitados separados.

La síntesis avanzada de perfiles de Revinate adopta un enfoque más holístico para limpiar los datos del perfil de los huéspedes y fusionar o eliminar duplicados. Utilizando procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, el sistema clasifica los perfiles de los huéspedes de una manera más humana. En lugar de categorizar automáticamente dos direcciones de correo electrónico únicas como dos invitados únicos, Advanced Profile Synthesis considera muchos otros campos del perfil. Por ejemplo, si dos perfiles de invitados tienen el mismo nombre, dirección y número de teléfono, pero diferentes direcciones de correo electrónico, Advanced Profile Synthesis entenderá que estos perfiles representan al mismo invitado y los fusionará. Por el contrario, la mayoría de los sistemas CRM los mantendrían separados, ya que requerirían que toda la información dentro de los dos perfiles coincidiera exactamente.

El proceso de Síntesis avanzada de perfil se produce automáticamente y en segundo plano, por lo que puede concentrarse en poner en práctica los datos actualizados del perfil de su huésped en lugar de examinarlos.

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¿Cómo funciona la síntesis avanzada de perfiles de Revinate?

¿Qué sucede detrás de escena mientras la síntesis avanzada de perfiles de Revinate limpia su base de datos de invitados? El software sigue un proceso de tres pasos: estandarización, agrupación y aprendizaje.

Los datos que se incorporan a su PMS a menudo se registran en formatos únicos e incluyen errores tipográficos. Esto dificulta la comparación de datos, por lo que, para estandarizar los datos, Revinate primero coloca toda la información que ingiere en igualdad de condiciones en términos de formato. Por ejemplo, los invitados pueden ingresar sus números de teléfono en una variedad de formatos. Algunos escriben al 123-456-7890. Otros escriben al (123) 456-7890, o incluso al 123.456.7890. La funcionalidad de Revinate elimina automáticamente toda la puntuación de los números de teléfono para evitar categorizaciones erróneas. El sistema también estandarizará las direcciones para que 123 1st St. coincida con 123 First Street y eliminará marcadores de posición como "n/a", "null" o "555-555-5555". Finalmente, el proceso de estandarización finaliza asignando "etiquetas" a cada campo, como "número de teléfono" y "dirección de correo electrónico", para que pueda comparar campos de manera similar.

El siguiente paso es agrupar valores similares que se encuentran dentro de la misma etiqueta. Por ejemplo, perfiles con nombres como “Catherine Smith”, “Cathy Smith” y “C. Smith” se agruparían. Luego, el sistema analizará elementos adicionales de esos perfiles de invitados para determinar si coinciden o si realmente son invitados únicos. Si "Catherine Smith" y "Cathy Smith" comparten la misma dirección y número de teléfono, entonces el sistema entiende que los dos perfiles probablemente sean la misma persona. Pero si ninguno de los datos del perfil de “Cathy Smith” coincide con los datos de “C. Smith”, entonces el sistema asumirá que son personas diferentes. El algoritmo de Revinate también incorpora apodos conocidos, por lo que los perfiles con nombres "Mike" y "Michael" se agruparán, mientras que "Ryan" y "Bryan" no. Además, Revinate sopesa la popularidad de los nombres, por lo que será más exigente al considerar agrupar perfiles de "Mike" frente a perfiles con nombres menos comunes. Por ejemplo, si hay dos perfiles de invitados con el nombre "Eustace" en una base de datos, la probabilidad de que sea la misma persona es mucho mayor que "Mike" y "Michael" sean la misma persona, dado que el último nombre es tan común.

El tercer elemento en el proceso de Revinate es que su tecnología está en continuo aprendizaje. El sistema analiza constantemente los perfiles que ha coincidente con éxito para encontrar patrones o similitudes en su base de datos única. Al hacerlo, se vuelve más preciso con el tiempo, lo que significa que podrá dirigirse a segmentos más reducidos de huéspedes con ofertas más atractivas y personalizadas.

La importancia de crear segmentos de huéspedes con datos limpios

Los datos limpios permiten a los especialistas en marketing hotelero ser creativos con las campañas y maximizar las conversiones al menor costo posible al ser increíblemente específicos con criterios de orientación.

Supongamos que desea invitar a familias que visitaron su hotel durante las vacaciones de primavera en los últimos tres años. Con su base de datos limpia, podría crear fácilmente un segmento de huéspedes que viajaron por placer, reservaron una suite con dos camas individuales, se hospedaron al menos 5 noches durante marzo y abril de 2018 a 2021 y dejaron una reseña positiva después de la salida. De esta manera, puede estar seguro de que su oferta de vacaciones de primavera llegará al público adecuado. Por otro lado, tal vez desee inspirar a huéspedes anteriores que originalmente visitaron su hotel por negocios a reservar unas vacaciones con usted una vez que estén listos para viajar nuevamente. Al dirigirse a los invitados que reservaron como parte de una conferencia o con una tarifa corporativa negociada específica, probablemente obtendrá una mejor participación que si ampliara toda su base de datos.

La ejecución de la Síntesis de perfil avanzada también tiende a producir un resultado sorprendente: se obtiene una visión más precisa del número medio de estancias por huésped. Tener una comprensión precisa de este dato es fundamental para la segmentación. Le ayudará a comprender quiénes son sus verdaderos invitados leales para que pueda dirigir campañas hacia ellos y también aprender más sobre ellos para poder dirigirse a invitados similares que también tienen el potencial de volverse leales.

He aquí por qué el número promedio de estadías tiende a aumentar: una vez que se limpia una base de datos, los perfiles de huéspedes que antes se contaban como únicos, pero que en realidad eran la misma persona, se habrán fusionado. Digamos que los perfiles de “Catherine Smith” y “Cathy Smith” tuvieron cada uno dos estadías por un total de 7 noches, y el perfil de “C. Smith” tuvo una estadía por un total de 5 noches. Si Advanced Profile Synthesis pudiera determinar que esos tres perfiles únicos eran la misma persona, su base de datos ahora consistiría en un perfil de invitado enriquecido para "Catherine Smith" con su historial completo de invitado. Su perfil nuevo y completo mostraría que se ha alojado cinco veces en su hotel para un total de 12 noches. Si está creando una campaña personalizada utilizando el número de noches de estadía como variable, tener una vista precisa de estos datos es invaluable.

Los datos precisos del perfil del huésped son clave. Sin los datos correctos, es posible que tenga una idea equivocada de quiénes constituyen sus segmentos más grandes o más rentables.

Maximice su base de datos de invitados

Entonces, ¿cómo puedes maximizar el potencial de tu base de datos de huéspedes? El primer paso es limpiar sus datos y consolidar los perfiles de huéspedes duplicados. Luego, podrá comenzar a analizar sus segmentos y adaptar sus mensajes de marketing en función de aquellos segmentos que realmente se alineen con la estrategia general de su hotel.

Independientemente de los segmentos a los que se dirija, estas campañas altamente personalizadas obtendrán una mejor participación y generarán más conversiones que las campañas enviadas a una audiencia más genérica. De hecho, los hoteles que utilizan la herramienta de segmentación avanzada de Revinate ven un aumento cinco veces mayor en las tasas de reserva, en promedio, en comparación con los hoteles que lanzan campañas menos específicas. El empleo de una segmentación sofisticada no sólo aumentará las reservas directas, sino que también reducirá la cantidad de presupuesto de marketing gastado en correos electrónicos enviados a direcciones de correo electrónico no válidas o duplicadas. Además, una herramienta como Revinate no cobra extra por aprovechar la orientación avanzada, la segmentación o las pruebas A/B. Tampoco cobra por el tamaño de la base de datos ni por los umbrales de volumen de correo electrónico. Así que eres libre de crear, probar y optimizar sin perjudicar tu presupuesto.

Ya sea que su objetivo sea disminuir los costos de marketing, impulsar la lealtad de los huéspedes o aumentar la conversión de sus campañas, aprovechar el poder de una base de datos de huéspedes limpia gracias a Advanced Profile Synthesis lo ayudará a aprovechar todo el potencial de uno de los activos más valiosos de su hotel: su base de datos de invitados.

Este contenido fue creado en colaboración por Revinate y Hotel Tech Report.

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Jordan Hollander
CEO @ HotelTechReport Perfil de linkedin
Jordan is the co-founder of HotelTechReport, the hotel industry's app store where millions of professionals discover tech tools to transform their businesses. He was previously on the Global Partnerships team at Starwood Hotels & Resorts. Prior to his work with SPG, Jordan was Director of Business Development at MWT Hospitality and an equity analyst at Wells Capital Management. Jordan received his MBA from Northwestern’s Kellogg School of Management where he was a Zell Global Entrepreneurship Scholar and a Pritzker Group Venture Fellow.