酒店网络正在通过预测受众重新定义直接渠道流量获取
尖端的机器学习技术优化重定向营销活动以提高 ROAS
酒店直接增长平台 Hotels Network (THN) 推出了预测受众，以提高酒店经营者的广告支出回报率 (ROAS)。在人工智能和酒店专用算法的支持下，这一创新工具可以优化重定向营销活动，有效地将高价值用户带回酒店网站。 Predictive Audiences 正在重新定义流量获取，让酒店能够针对更有可能转化或支出更高的客人微调重定向营销活动出价，从而将每次转化费用降低高达 70%。
预测受众如何运作？
该技术基于对 THN 19,000 多家酒店广泛网络中数亿用户的观察，利用机器学习技术根据数百个变量实时查找模式。随后，它通过考虑过去和现在的用户行为、THN 交互和外部数据等因素对用户行为进行预测，为酒店经营者提供对用户参与度的全面了解。
预测受众通过自动分析和理解用户行为来简化酒店经营者的流程，从而从整体网络流量中创建高价值的受众群体。然后，这些受众群体用于定位用户、优化出价并提高转化率。重要的是，这是在不增加广告支出的情况下实现的，因为它允许酒店针对更有可能转化或支出更高的客人调整广告活动出价。
用于优化重定向营销活动的最佳算法是：
购买意图：该算法使酒店营销人员能够根据用户在酒店网站上预订房间的概率来定位用户。
高消费：该算法检测用户在酒店网站上选择更高或更低房价的可能性，表明用户可能预订哪种房间类别。
受众群体可以根据用户与酒店网站的交互（例如搜索的住宿日期或 URL 变量）与其他行为定位规则相结合。以这种方式利用预测受众将最终提高 ROAS（广告支出回报率）、降低 CPA（每次获取成本）并提高转化率，从而使酒店经营者受益。
The Hotels Network 创始人胡安霍·罗德里格斯 (Juanjo Rodriguez) 表示：“我们最初的预测个性化平台取得了相当大的成功，我们很高兴能够扩大其功能以及为酒店经营者的直接渠道战略提供的价值。” “通过预测受众的即插即用实施，无缝连接到酒店品牌的 Google Analytics 帐户，酒店经营者可以轻松启动重定向营销活动，从而立即显着提高其直接渠道绩效。
详细了解 The Hotels Network 如何利用人工智能的力量来吸引和转化直接预订流量。
