Le campagne e-mail impersonali producono bassi tassi di conversione, ma l'unico modo per personalizzare è garantire che i tuoi dati siano puliti e completi. Dati incompleti comportano costi opportunità elevati, come opportunità di guadagno mancate, diminuzione della fedeltà degli ospiti (lifetime value), campagne di marketing inefficaci e aumento delle commissioni OTA.

Diamo un'occhiata a un esempio. Se ricevi prenotazioni e pagamenti virtuali tramite Expedia sai che alcune di queste prenotazioni mostrano la sede centrale di Expedia come indirizzo di fatturazione dell'ospite. Ciò potrebbe portarti a vedere una percentuale fuorviante di ospiti provenienti da Seattle, dove si trova la sede centrale di Expedia. Probabilmente, quegli ospiti hanno effettivamente prenotato da località in tutto il paese (o nel mondo). E se dovessi utilizzare questi dati per inviare un'e-mail mirata agli ospiti con sede a Seattle che dice "Scappa dal clima grigio di Seattle e vieni a trovarci per un lungo weekend!" è improbabile che la tua campagna generi risultati positivi.

Allo stesso modo, dati imprecisi del profilo dell'ospite possono eliminare le tue e-mail personalizzate per compleanni, anniversari o offerte legate alla fedeltà. Niente è più scoraggiante per un ospite che ricevere un'e-mail di "buon compleanno" neanche vicino al suo compleanno, e un'e-mail "ci manchi" che arriva nella casella di posta di un ospite il giorno dopo il check-out probabilmente non sposterà l'ago . Queste e-mail possono sembrare poco professionali e potrebbero indurre i tuoi ospiti ad annullare del tutto l'iscrizione. È qui che entra in gioco la sintesi avanzata del profilo di Revinate.

Considerato quanto possono essere costosi e disordinati i dati, è importante disporre di uno strumento che pulisca automaticamente il database e fornisca le informazioni necessarie per monetizzarlo. Abbiamo menzionato che Revinate utilizza un sofisticato processo di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, chiamato Advanced Profile Synthesis, per fare proprio questo. Ma cos’è esattamente la sintesi avanzata del profilo?

La maggior parte dei database degli hotel contengono numerosi errori di battitura, duplicati e informazioni incomplete sui propri ospiti. Se hai migliaia di profili nel tuo database, è impossibile pulire e conservare manualmente queste informazioni. Alcuni software ti consentono semplicemente di unire profili duplicati o di escludere record incompleti, ma i profili degli ospiti sono sfumati e i professionisti del marketing degli hotel sanno che hanno bisogno di qualcosa di più di questa funzionalità di base. Ad esempio, lo stesso ospite potrebbe avere due indirizzi email diversi (es. lavoro e personale). Questi due indirizzi email non dovrebbero appartenere a due profili ospite separati.

La sintesi avanzata del profilo di Revinate adotta un approccio più olistico per pulire i dati del profilo ospite e unire o rimuovere i duplicati. Utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico, il sistema ordina i profili degli ospiti in modo più umano. Invece di classificare automaticamente due indirizzi email univoci come due ospiti unici, Advanced Profile Synthesis considera numerosi altri campi nel profilo. Ad esempio, se due profili ospite hanno lo stesso nome, indirizzo e numero di telefono, ma indirizzi email diversi, Advanced Profile Synthesis capirà che questi profili rappresentano lo stesso ospite e li unirà. Al contrario, la maggior parte dei sistemi CRM li manterrebbe separati, poiché richiederebbe che tutte le informazioni all'interno dei due profili corrispondano esattamente.

Il processo di sintesi avanzata del profilo avviene automaticamente e in background, così puoi concentrarti sulla messa in azione dei dati aggiornati del tuo profilo ospite invece di vagliarli.

Cosa succede dietro le quinte mentre la sintesi avanzata dei profili di Revinate pulisce il tuo database degli ospiti? Il software segue un processo in tre fasi: standardizzazione, clustering e apprendimento.

I dati che vengono inseriti nel tuo PMS vengono spesso registrati in formati univoci e includono errori di battitura. Ciò rende difficile la corrispondenza dei dati, quindi, al fine di standardizzare i dati, Revinate mette prima tutte le informazioni che acquisisce su un piano di parità in termini di formattazione. Ad esempio, gli ospiti possono inserire i propri numeri di telefono in diversi formati. Alcuni scrivono 123-456-7890. Altri scrivono (123) 456-7890, o forse anche 123.456.7890. La funzionalità di Revinate rimuove automaticamente tutta la punteggiatura dai numeri di telefono per evitare categorizzazioni errate. Il sistema standardizzerà inoltre gli indirizzi per far sì che 123 1st St. corrisponda a 123 First Street e rimuoverà i segnaposto come "n/a", "null" o "555-555-5555". Infine, il processo di standardizzazione termina assegnando “tag” a ciascun campo, come “numero di telefono” e “indirizzo e-mail”, in modo che possa confrontare i campi in modo comparabile.

Il passaggio successivo consiste nel raggruppare valori simili che rientrano nello stesso tag. Ad esempio, profili con nomi come "Catherine Smith", "Cathy Smith" e "C. Smith” verrebbero raggruppati insieme. Quindi il sistema analizzerà elementi aggiuntivi di questi profili ospite per determinare se corrispondono o se sono effettivamente ospiti unici. Se "Catherine Smith" e "Cathy Smith" condividono lo stesso indirizzo e numero di telefono, il sistema comprende che i due profili sono probabilmente la stessa persona. Ma se nessuno dei dati del profilo di "Cathy Smith" è in linea con i dati di "C. Smith", il sistema presumerà che si tratti di persone diverse. L'algoritmo di Revinate incorpora anche soprannomi conosciuti, quindi i profili con i nomi "Mike" e "Michael" verranno raggruppati insieme, mentre "Ryan" e "Bryan" no. Inoltre, Revinate valuta la popolarità dei nomi, quindi sarà più esigente nel considerare il raggruppamento dei profili "Mike" rispetto ai profili con nomi meno comuni. Ad esempio, se in un database sono presenti due profili ospite con il nome "Eustace", la probabilità che si tratti della stessa persona è molto più elevata rispetto a "Mike" e "Michael" che siano la stessa persona, dato che quest'ultimo nome è così comune.

Il terzo elemento nel processo di Revinate è che la sua tecnologia apprende continuamente. Il sistema analizza costantemente i profili che ha abbinato con successo per trovare modelli o somiglianze nel tuo database unico. In questo modo, diventa più preciso nel tempo, il che significa che sarai in grado di rivolgerti a segmenti più ristretti di ospiti con offerte più coinvolgenti e personalizzate.

I dati puliti consentono agli operatori di marketing degli hotel di essere creativi con le campagne e massimizzare le conversioni al minor costo possibile diventando incredibilmente specifici con i criteri di targeting.

Supponiamo che tu voglia invitare nuovamente le famiglie che hanno visitato il tuo hotel durante le vacanze di primavera negli ultimi tre anni. Con il tuo database ripulito, potresti facilmente creare un segmento di ospiti che hanno viaggiato per piacere, prenotato una suite con letti gemelli, soggiornato per almeno 5 notti nei mesi di marzo e aprile dal 2018 al 2021 e lasciato una recensione positiva dopo il check-out. In questo modo, puoi essere certo che la tua offerta per le vacanze di primavera raggiungerà il pubblico giusto. D'altra parte, forse vuoi ispirare gli ospiti passati che originariamente hanno visitato il tuo hotel per lavoro a prenotare invece una vacanza con te una volta che saranno pronti a viaggiare di nuovo. Scegliendo come target gli ospiti che hanno prenotato come parte di una conferenza o con una tariffa aziendale specifica negoziata, probabilmente otterrai un coinvolgimento migliore rispetto a quello che otterresti se dovessi far saltare l'intero database.

L'esecuzione della sintesi avanzata del profilo tende anche a produrre un risultato sorprendente: si ha una visione più accurata del numero medio di soggiorni per ospite. Avere una comprensione accurata di questo punto dati è fondamentale per il targeting. Ti aiuterà a capire chi sono i tuoi veri ospiti fedeli in modo da poter indirizzare loro campagne e anche saperne di più su di loro in modo da poter indirizzare ospiti simili che hanno il potenziale per diventare a loro volta fedeli.

Ecco perché il numero medio di soggiorni tende ad aumentare: una volta ripulito il database, i profili degli ospiti che in precedenza erano conteggiati come unici, ma che in realtà erano la stessa persona, verranno uniti. Diciamo che i profili di “Catherine Smith” e “Cathy Smith” hanno effettuato ciascuno due soggiorni per un totale di 7 notti, mentre il profilo di “C. Smith” ha trascorso un soggiorno di 5 notti. Se la sintesi avanzata dei profili fosse in grado di determinare che questi tre profili univoci erano la stessa persona, il tuo database ora sarebbe composto da un profilo ospite ricco per "Catherine Smith" con tutta la sua cronologia degli ospiti. Il suo nuovo profilo completo mostrerebbe che ha soggiornato cinque volte nel tuo hotel per un totale di 12 notti. Se stai creando una campagna personalizzata utilizzando il numero di notti di soggiorno come variabile, avere una visione accurata di questi dati è preziosissimo.

I dati accurati del profilo dell'ospite sono fondamentali. Senza i dati giusti, potresti avere un'idea sbagliata di chi costituisce i tuoi segmenti più grandi o più redditizi.

Quindi, come puoi massimizzare il potenziale del tuo database degli ospiti? Il primo passo è pulire i tuoi dati e consolidare i profili degli ospiti duplicati. Successivamente, puoi iniziare ad analizzare i tuoi segmenti e personalizzare i tuoi messaggi di marketing in base a quei segmenti che sono realmente in linea con la strategia generale del tuo hotel.

Indipendentemente dai segmenti a cui ti rivolgi, queste campagne altamente personalizzate otterranno un coinvolgimento migliore e genereranno più conversioni rispetto alle campagne inviate a un pubblico più generico. Infatti, gli hotel che utilizzano lo strumento di segmentazione avanzato di Revinate registrano, in media, un aumento di cinque volte dei tassi di prenotazione rispetto agli hotel che lanciano campagne meno specifiche. L'utilizzo di una segmentazione sofisticata non solo aumenterà le prenotazioni dirette, ma ridurrà anche la quantità di budget di marketing speso per le e-mail inviate a indirizzi e-mail non validi o duplicati. Inoltre, uno strumento come Revinate non prevede costi aggiuntivi per sfruttare il targeting avanzato, la segmentazione o i test A/B. Né vengono addebitati costi per le dimensioni del database o le soglie del volume di posta elettronica. Quindi sei libero di costruire, testare e ottimizzare senza incidere sul tuo budget.

Se il tuo obiettivo è ridurre i costi di marketing, fidelizzare gli ospiti o aumentare la conversione delle tue campagne, sfruttare la potenza di un database degli ospiti pulito grazie alla sintesi avanzata dei profili ti aiuterà a realizzare il pieno potenziale di una delle risorse più preziose del tuo hotel: il tuo banca dati degli ospiti.

Questo contenuto è stato creato in collaborazione da Revinate e Hotel Tech Report.