ホテル ネットワークは、予測視聴者による直接チャネル トラフィックの獲得を再定義しています

最先端の機械学習テクノロジーによりリターゲティング キャンペーンが最適化され、ROAS が向上します

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ホテル向けの直接成長プラットフォームであるホテルズ ネットワーク (THN) は、ホテル経営者の広告支出収益率 (ROAS) を向上させるために、Predictive Audiences を開始しました。 AI とホスピタリティ固有のアルゴリズムを活用したこの革新的なツールにより、リターゲティング キャンペーンを最適化し、価値の高いユーザーを効果的にホテルの Web サイトに呼び戻すことができます。 Predictive Audiences は、ホテルがコンバージョンの可能性が高いゲストや支出額が高いゲストに向けてリターゲティング キャンペーンの入札を微調整できるようにすることで、トラフィック獲得を再定義し、その結果 CPA が最大 70% 低下します。

予測視聴者はどのように機能しますか?

このテクノロジーは、THN の 19,000 以上のホテルの広範なネットワークにわたる数億人のユーザーの観察に基づいて、機械学習技術を使用して、数百の変数に基づいてリアルタイムでパターンを見つけます。その後、過去と現在のユーザー行動、THN インタラクション、外部データなどの要素を考慮してユーザー行動を予測し、ホテル経営者にユーザー エンゲージメントの包括的な理解を提供します。

Predictive Audiences は、ユーザーの行動を自動的に分析して理解することでホテル経営者のプロセスを合理化し、Web トラフィック全体から価値の高い視聴者セグメントを作成します。これらのオーディエンスは、ユーザーのターゲティング、入札の最適化、コンバージョン率の向上に使用されます。重要なのは、ホテルがコンバージョンの可能性が高いゲストや支出額が高いゲストに合わせてキャンペーンの入札を調整できるため、広告費用を増やさずにこれを達成できることです。

リターゲティング キャンペーンの最適化で最もパフォーマンスの高いアルゴリズムは次のとおりです。

  • 購入意図: このアルゴリズムにより、ホテルのマーケティング担当者は、ホテルの Web サイトで部屋を予約する確率に基づいてユーザーをターゲットにすることができます。

  • 高支出: アルゴリズムは、ユーザーがホテルの Web サイトでより高い料金またはより低い料金を選択する可能性を検出し、ユーザーがどの部屋カテゴリを予約する可能性が高いかを示します。

オーディエンス セグメントは、検索された宿泊日や URL 変数など、ホテルの Web サイトとのユーザー インタラクションに基づいた他の行動ターゲティング ルールと組み合わせることができます。このように予測オーディエンスを活用すると、最終的に ROAS (広告費用対効果) が向上し、CPA (顧客獲得単価) が低下し、コンバージョン率が向上するため、ホテル経営者に利益がもたらされます。

ホテルズ ネットワークの創設者フアンホ ロドリゲス氏は、「当社の最初の予測パーソナライゼーション プラットフォームで大きな成功を収めたことから、その機能を拡大し、ホテル経営者のダイレクト チャネル戦略に提供する価値を提供できることに興奮しています」と述べています。 「Predictive Audiences のプラグ アンド プレイ実装により、ホテル ブランドの Google Analytics アカウントにシームレスに接続できるため、ホテル経営者は直接チャネルのパフォーマンスを即座に大幅に向上させるリターゲティング キャンペーンを簡単に開始できます。

The Hotels Network が AI の力を活用して直接予約トラフィックを引き付け、変換する方法について詳しくご覧ください。

The Hotels Network

世界中の 19,000 を超えるホテルと提携している The Hotels Network は、クライアントに直接チャネルを強化するためのフルスタックの成長プラットフォームを提供する革新的なテクノロジー企業です。一連の統合ツールとベンチマーク分析を活用することで、ホテル ブランドは、ユーザー ジャーニー全体を通じてゲストを引き付け、エンゲージメントを高め、コンバートを実現できます。 THN の先駆的な予測パーソナライゼーションでは、AI を使用して Web サイトのメッセージとオファーをユーザーごとにパーソナライズします。

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