קמפיינים לא אישיים בדוא"ל מניבים שיעורי המרה נמוכים אך הדרך היחידה להתאים אישית היא להבטיח שהנתונים שלך נקיים ומלאים. נתונים חלקיים נושאים עלויות הזדמנות גבוהות כמו הזדמנויות הכנסה שהוחמצו, ירידה בנאמנות האורחים (ערך לכל החיים), קמפיינים שיווקיים לא יעילים והגדלת עמלות OTA.

בואו נסתכל על דוגמה. אם אתה מקבל הזמנות ותשלומים וירטואליים דרך Expedia, אתה יודע שחלק מההזמנות הללו מציגות את מטה Expedia ככתובת החיוב של האורח. זה עלול להוביל אותך לראות חלק מטעה של אורחים מסיאטל, שם ממוקם המשרד הראשי של Expedia. סביר להניח, אותם אורחים הזמינו בפועל ממקומות ברחבי הארץ (או בעולם). ואם היית משתמש בנתונים האלה כדי לשלוח אימייל ממוקד לאורחים בסיאטל שאומר "תברחו ממזג האוויר האפור של סיאטל ובואו לבקר אותנו לסוף שבוע ארוך!" לא סביר שהקמפיין שלך יניב תוצאות חזקות.

באופן דומה, נתוני פרופיל אורחים לא מדויקים עלולים להשליך את האימיילים המותאמים אישית שלך לימי הולדת, ימי נישואין או הצעות הקשורות לנאמנות. שום דבר לא מרתיע אורח יותר מלקבל מייל "יום הולדת שמח" בשום מקום קרוב ליום ההולדת שלו, ואימייל "אנחנו מתגעגעים אליך" שמגיע לתיבת הדואר הנכנס של האורח יום לאחר העזיבה כנראה לא יזיז את המחט . הודעות דוא"ל אלו עלולות להיראות כלא מקצועיות ועלולות לגרום לאורחים שלך לבטל לחלוטין את המנוי. כאן נכנסת לתמונה סינתזת הפרופילים המתקדמת של Revinate.

בהתחשב עד כמה נתונים מבולגנים יכולים להיות יקרים, חשוב שיהיה לך כלי שינקה אוטומטית את מסד הנתונים שלך ויספק לך את התובנות שאתה צריך כדי להפיק ממנו רווחים. הזכרנו ש-Revinate משתמש בתהליך מתוחכם של בינה מלאכותית ולמידת מכונה, הנקרא Advanced Profile Synthesis, כדי לעשות זאת. אבל, מהי בעצם סינתזת פרופיל מתקדם?

רוב מאגרי המידע של בתי המלון מכילים שפע של שגיאות הקלדה, כפילויות ומידע חלקי על האורחים שלהם. אם יש לך אלפי פרופילים במסד הנתונים שלך, זה בלתי אפשרי לנקות ולתחזק מידע זה באופן ידני. תוכנות מסוימות מאפשרות לך פשוט למזג פרופילים כפולים או לא לכלול רשומות לא שלמות, אבל פרופילי אורחים הם בעלי ניואנסים ומשווקי מלונות מתוחכמים יודעים שהם צריכים יותר מהפונקציונליות הבסיסית הזו. לדוגמה, לאותו אורח יכולות להיות שתי כתובות דוא"ל שונות (למשל עבודה ואישית). שתי כתובות האימייל האלה לא אמורות להשתייך לשני פרופילי אורח נפרדים.

סינתזת הפרופילים המתקדמת של Revinate נוקטת בגישה הוליסטית יותר לניקוי נתוני פרופיל אורחים ומיזוג או הסרה של כפילויות. באמצעות עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה, המערכת ממיינת את פרופילי האורחים בצורה אנושית יותר. במקום לסווג אוטומטית שתי כתובות דוא"ל ייחודיות כשני אורחים ייחודיים, סינתזת פרופיל מתקדם לוקחת בחשבון שדות רבים אחרים בפרופיל. לדוגמה, אם לשני פרופילי אורח יש את אותו שם, כתובת ומספר טלפון, אך כתובות דוא"ל שונות, סינתזת פרופיל מתקדם תבין שפרופילים אלו מייצגים את אותו אורח ותמזג אותם. לעומת זאת, רוב מערכות ה-CRM ישאירו אותן נפרדות, מכיוון שהדבר ידרוש התאמה מדויקת של כל המידע בתוך שני הפרופילים.

תהליך סינתזת הפרופיל המתקדם מתרחש באופן אוטומטי וברקע, כך שתוכל להתמקד בהפעלת נתוני פרופיל האורח המעודכנים שלך במקום לנפות אותם.

מה קורה מאחורי הקלעים כאשר סינתזת הפרופיל המתקדם של Revinate מקרצפת את מסד הנתונים של האורחים שלך? התוכנה עוקבת אחר תהליך בן שלושה שלבים: סטנדרטיזציה, אשכולות ולמידה.

נתונים שנכנסים ל-PMS שלך נרשמים לעתים קרובות בפורמטים ייחודיים וכוללים שגיאות הקלדה. זה מקשה על התאמה של נתונים ולכן, על מנת לתקן נתונים, Revinate מכניס תחילה את כל המידע שהיא קולטת למגרש משחק שווה מבחינת עיצוב. לדוגמה, אורחים יכולים להזין את מספרי הטלפון שלהם במגוון פורמטים. יש כותבים 123-456-7890. אחרים כותבים (123) 456-7890, או אולי אפילו 123.456.7890. הפונקציונליות של Revinate מסירה אוטומטית את כל סימני הפיסוק ממספרי הטלפון כדי למנוע סיווג שגוי. המערכת גם תתקן כתובות כך שרחוב 123 יתאים ל-123 First Street, והיא תסיר מצייני מיקום כמו "n/a", "null" או "555-555-5555". לבסוף, תהליך הסטנדרטיזציה מסתיים בהקצאת "תגים" לכל שדה, כמו "מספר טלפון" ו"כתובת דואר אלקטרוני", כך שהוא יכול להשוות שדות באופן תפוח לתפוח.

השלב הבא הוא לאסוף ערכים דומים שנכללים בתוך אותו תג. לדוגמה, פרופילים עם שמות כמו "קתרין סמית", "קאתי סמית" ו"סי. סמית'" יקובצו יחד. לאחר מכן המערכת תנתח אלמנטים נוספים של אותם פרופילי אורח כדי לקבוע אם הם מתאימים או שהם אכן אורחים ייחודיים. אם "קת'רין סמית' ו"קתי סמית' חולקות את אותה כתובת רחוב ומספר טלפון, אז המערכת מבינה ששני הפרופילים הם כנראה אותו אדם. אבל אם אף אחד מנתוני הפרופיל של "Cathy Smith" לא מתיישב עם הנתונים של "C. סמית'," אז המערכת תניח שהם אנשים שונים. האלגוריתם של Revinate משלב גם כינויים ידועים, כך שפרופילים עם שמות פרטיים "מייק" ו"מייקל" יקובצו יחד, בעוד "ריאן" ו"בריאן" לא. בנוסף, Revinate שוקלת את הפופולריות של שמות, כך שהיא תהיה בררנית יותר כאשר שוקלים לקבץ פרופילים של "מייק" לעומת פרופילים עם שמות פחות נפוצים. לדוגמה, אם יש שני פרופילי אורח עם השם "Eustace" במסד נתונים, הסבירות שזה אותו אדם הוא הרבה יותר גבוה מאשר "מייק" ו-"מייקל" שהם אותו אדם, בהתחשב בכך שהשם האחרון הוא כך. מְשׁוּתָף.

המרכיב השלישי בתהליך של Revinate הוא שהטכנולוגיה שלה לומדת ללא הרף. המערכת מנתחת כל הזמן את הפרופילים שהיא התאימה בהצלחה כדי למצוא דפוסים או קווי דמיון במסד הנתונים הייחודי שלך. על ידי כך, הוא הופך מדויק יותר עם הזמן, מה שאומר שתוכל למקד לפלחי אורחים צרים יותר עם הצעות מרתקות ומותאמות אישית יותר.

נתונים נקיים מאפשרים למשווקי בתי מלון להיות יצירתיים עם קמפיינים ולמקסם המרות בעלות הנמוכה ביותר האפשרית על ידי ביצוע ספציפי להפליא עם קריטריוני מיקוד.

נניח שאתה רוצה להזמין בחזרה משפחות שביקרו במלון שלך במהלך חופשת האביב בשלוש השנים האחרונות. עם מסד הנתונים המנקה שלך, תוכל ליצור בקלות פלח של אורחים שנסעו למטרות פנאי, הזמינו סוויטה עם מיטות נפרדות, שהו לפחות 5 לילות במהלך מרץ ואפריל בין השנים 2018-2021, והשאירו ביקורת חיובית לאחר הצ'ק-אאוט. בדרך זו, אתה יכול להיות בטוח שההצעה שלך לחופשת האביב תגיע לקהל המתאים. מצד שני, אולי אתה רוצה לעורר השראה לאורחי עבר שביקרו במקור במלון שלך לעסקים, במקום זאת להזמין איתך חופשה ברגע שהם יהיו מוכנים לנסוע שוב. על ידי מיקוד לאורחים שהזמינו כחלק מכנס או עם תעריף ספציפי של החברה, סביר להניח שתקבל מעורבות טובה יותר מאשר אם היית מפוצץ את כל מסד הנתונים שלך.

הפעלת סינתזת פרופילים מתקדמת נוטה גם היא להניב תוצאה מפתיעה שהיא שיש לך תצוגה מדויקת יותר של מספר השהות הממוצע לכל אורח. הבנה מדויקת של נקודת נתונים זו היא קריטית למיקוד. זה יעזור לך להבין מי הם האורחים הנאמנים האמיתיים שלך כדי שתוכל להוביל אליהם קמפיינים וגם ללמוד עליהם יותר כדי שתוכל למקד לאורחים דומים שיש להם פוטנציאל להיות נאמנים גם כן.

הנה הסיבה שמספר השהות הממוצע נוטה לעלות: לאחר ניקוי מסד נתונים, פרופילי אורחים שנספרו בעבר כייחודיים, אך היו למעשה אותו אדם, ימוזגו. נניח שלפרופילים של "קת'רין סמית'" ו"קאתי סמית'" היו כל אחת שתי שהות בסך 7 לילות, והפרופיל של "סי. סמית' הייתה שהייה אחת בסך הכל 5 לילות. אם סינתזת פרופיל מתקדם הייתה מסוגלת לקבוע ששלושת הפרופילים הייחודיים הללו הם אותו אדם, מסד הנתונים שלך היה מורכב כעת מפרופיל אורח עשיר אחד עבור "קתרין סמית'" עם כל היסטוריית האורחים שלה. הפרופיל החדש והשלם שלה יראה שהיא שהתה חמש פעמים במלון שלך בסך הכל 12 לילות. אם אתה בונה מסע פרסום מותאם אישית תוך שימוש ב-# לילות שהייה כמשתנה, תצוגה מדויקת של נתונים אלה היא חשובה מאין כמותה.

נתוני פרופיל אורח מדויקים הם המפתח. ללא הנתונים הנכונים, ייתכן שיש לך מושג שגוי מי מרכיב את הפלחים הגדולים או הרווחיים ביותר שלך.

אז איך אתה יכול למקסם את הפוטנציאל של מסד הנתונים של האורחים שלך? הצעד הראשון הוא לנקות את הנתונים שלך ולאחד פרופילי אורחים כפולים. לאחר מכן, תוכל להתחיל לנתח את הפלחים שלך ולהתאים את המסרים השיווקיים שלך על סמך אותם פלחים שבאמת מתאימים לאסטרטגיה הכוללת של המלון שלך.

לא משנה לאיזה פלחים אתה ממקד, הקמפיינים המותאמים במיוחד יגברו מעורבות טובה יותר ויניבו יותר המרות מאשר מסעות פרסום הנשלחים לקהל גנרי יותר. למעשה, מלונות שמשתמשים בכלי הפילוח המתקדם של Revinate רואים עלייה של פי חמישה בתעריפי ההזמנות, בממוצע, בהשוואה למלונות שמשיקים קמפיינים פחות ספציפיים. שימוש בפילוח מתוחכם לא רק יגדיל את ההזמנות הישירות, אלא גם יקטין את תקציב השיווק המושקע במיילים שנשלחים לכתובות דוא"ל לא חוקיות או כפולות. יתר על כן, כלי כמו Revinate אינו גובה תשלום נוסף כדי למנף מיקוד מתקדם, פילוח או בדיקות A/B. הוא גם לא גובה תשלום עבור גודל מסד נתונים או ספי נפח דוא"ל. אז אתה חופשי לבנות, לבדוק ולבצע אופטימיזציה מבלי לפגוע בתקציב שלך.

בין אם המטרה שלך היא להפחית את עלויות השיווק, להגביר את נאמנות האורחים או להגדיל את ההמרה של מסעות הפרסום שלך, מינוף הכוח של מסד נתונים נקי של אורחים הודות לסינתזת פרופילים מתקדמת יעזור לך לממש את מלוא הפוטנציאל של אחד מהנכסים היקרים ביותר של המלון שלך: מסד נתונים של אורחים.

תוכן זה נוצר בשיתוף פעולה על ידי Revinate ו-Hotel Tech Report.