Online vyhledávání je v současné chvíli prvním krokem pro mnohé cestovatele. Někteří uživatelé navštíví až 38 internetových stránek před tím, než si udělají rezervaci. Turistický průmysl se musí přizpůsobit novým strategiím digitálního marketingu. Pouze tak se mu podaří získat nové potenciální zákazníky. Klíčem k úspěchu je doručování velmi přesně zacíleného obsahu a využívání personalizovaného retargetingu v kombinaci s umělou inteligencí a hlubokým učením.
Zákazník, který chce vyrazit na dovolenou, může každý den navštívit až desítky stránek s cestovatelskou tématikou. Před finálním rozhodnutím může vyhledávání trvat i několik týdnů. To znamená, že existuje velké množství dat, která musí digitální marketéři pochopit. Počet digitálních bodů, na nichž lidé přicházejí do styku s cestovatelskou problematikou, rapidně narůstá – cestovatelé hledají lepší nabídky s pomocí vyhledávačů, mobilních aplikací, online cestovatelských agentur a stránek se slevami a akčními nabídkami.
Z lidí, kteří cestují ve svém volném čase, se 39 % domnívá, že při vyhledávání letenek používají příliš mnoho webových stránek, 43 % z nich chce vyhledáváním letenek trávit méně času. U lidí cestujících z pracovních důvodů je o tom přesvědčeno dokonce 45 %, respektive 51 % cestujících.
Letecké společnosti, hotely a půjčovny aut můžou tomuto scénáři zabránit, pokud zobrazují personalizované nabídky a ve správný čas posilují povědomí o značce. To je okamžik, v němž umělá inteligence a hluboké učení mění pravidla hry pro digitální marketéry v oblasti cestování.
Reklama postavená na hlubokém učení
Hluboké učení je inovativní větví umělé inteligence, které věrně napodobuje práci lidského mozku při zpracování dat a vytváření vzorců rozhodování. Je inspirováno biologickými neurony v našich mozcích a díky němu je možné získat spolehlivější, bohatší a strojově interpretovatelné popisy uživatelů a jejich nákupního potenciálu, aniž by u toho byl potřeba zásah člověka.
RTB House například své retargetingové kampaně postavila na algoritmech strojového učení. Postupně přidala komplexní vrstvu umělé inteligence a hlubokého učení a díky tomu jsou nabídky zobrazované na bannerech vybírány s větší přesností. Efektivita kampaní tak narůstá až o 50 %.
Ale algoritmy hlubokého učení mohou udělat víc než jen toto. Tato technologie může reklamnímu průmyslu poskytnout předpovědi týkající se unikátních zvyků a přání zákazníka. Zjednodušuje naši každodenní uživatelskou zkušenost tím, že přináší cílenou reklamu, která obsahuje nejen nabídky a služby, které si pravděpodobně koupíme, ale také ty, které jsme dosud neviděli, nebo o jejichž koupi jsme ani neuvažovali, ale u kterých je vysoká pravděpodobnost, že si je budeme chtít pořídit. Bojuje se o hodně, pokud vezmete v potaz skutečnost, že 30 % lidí by jelo na dovolenou, na kterou původně jet nechtěli pouze proto, že jim byla zobrazena odpovídající nabídka. Dalších 25 % by zamířilo do nové destinace, kterou původně navštívit nechtěli.
Odlišné požadavky, přizpůsobivé strategie
Při využití hlubokého učení v reklamě může být segmentace uživatelů spolehlivým nástrojem k oslovení unikátních zákazníků. Zkušení poskytovatelé retargetingu jsou schopni nadefinovat specifické cíle pro každou skupinu uživatelů, individuálně je pro každou z nich přizpůsobit a podle toho za ně také biddují, aby tak dosáhli nejlepších možných výsledků.
Lidé, kteří chtějí koupit letenky, se můžou rozdělit na ty, kteří je hledali v předstihu a na ty, kdo je pořizují na poslední chvíli.
První skupina bude oslovena o hodně dříve se specifickou nabídkou. Namísto toho ta druhá dostane informaci o posledních volných místech na daném letu. To samé se týká také byznysmenů, kteří nakupují letenky s krátkým předstihem, stejně jako náhodného cestujícího, který na portál přišel z cenových srovnávačů.
Je také důležité dodat, že uživatelé mohou být rovněž segmentováni na základě toho, odkud přišli – jestli to bylo přímo ze stránek aerolinií, online cestovatelských agentur nebo webu cestovatelů. Existuje také možnost segmentace na základě cestovní třídy – lze tak vytvořit segment těch, kteří by mohli cestovat v první nebo business třídě.
Dnešní výkonnostně orientované marketingové kampaně mohou pracovat s tolika různými proměnnými, že budete chtít zjistit, které z nich fungují nejlépe pro váš byznys a potřeby uživatelů. Obecně se dá říci, že uživatelská segmentace vám dovoluje vystoupit z tradičního cílení a lépe využít všechna data – sdělení tak bude ještě personalizovanější.
Cross-selling je povinný
Podle PWC by se letecké společnosti měly zaměřit na dodatečné zdroje příjmu – ubytování, pronájem aut, zábavu a na míru uzpůsobené programy. Proto by měly aerolinky zapracovat na svém digitálním marketingu a zaměřit se na sběr co možná největšího množství dat o zákaznících, aby byly schopny vytvořit co nejpodrobnější profil cestovatele. Na základě tohoto pak budou schopny zobrazit individuálně uzpůsobenou nabídku.
Předpokládejme, že cestovatel bude chtít jet do Říma. Bude si muset zarezervovat let, hotel a potřebuje si zajistit dopravu, například půjčeným autem. Je možné, že bude mít zájem o program v místě, ve kterém se pohybuje a bude se chtít také podívat po památkách. Turistický průmysl se vyznačuje tím, že k oslovení cestovatelů je potřeba velké množství informací a dat. Zde leží největší potenciál hlubokého učení. Čím větší je množství dat, ke kterým mají algoritmy přístup, tím lepší výsledky zajistí. Pouze algoritmy postavené na hlubokém učení mohou efektivně sbírat, pozorovat a analyzovat tato data. Na jejich základě mohou zobrazovat na míru uzpůsobené bannery, které každému uživateli ukazují vysoce personalizovaná sdělení.
Nejen lepší výkon
Mnohé cestovatelské firmy se často ve spolupráci s poskytovateli retargetingu soustředí pouze na zvyšování jejich výkonu. S pomocí retargetingu ale mají dostatek příležitostí ke kreativnímu budování jejich brandu.
Nejjednodušším způsobem je podporovat značku jednoduchými bannery, které nabádají uživatele k tomu, “aby další dovolenou plánovali s námi” nebo které lákají do nejatraktivnějších destinací podle toho, v jaké části roku se zrovna nacházíme – do exotických zemí např. v zimě nebo je možné zobrazovat speciální nabídky před prázdninami nebo jinými volnými dny. Propracovanější bannery se mohou zaměřit na lidi, kteří cestovali už před několika měsíci.
Další zajímavou možností je propagovat destinace, které se mohou pochlubit určitou výhodou jako např. krátká doba letu, místa k sezení v byznys třídě, neomezená WiFi zdarma, extra body ve věrnostním programu nebo nejlevnější nabídky. Uživatelé, pro které jsou tato kritéria důležitá, mohou být snadno zaujati.
Klíčem je analýza dat
Cestovní průmysl se vyznačuje velkým množstvím informací a dat, na jejichž základě lze cílit na cestovatele. Získat je je snadné. Výzvu představuje jejich analýza a vyvození závěrů. Tady se nachází pravý potenciál hlubokého učení. Čím více dat algoritmy zanalyzují, tím lepší výsledky se dostaví. Cestovatelský sektor se musí uzpůsobit tomu, že je potřeba data sbírat a analyzovat. Díky tomu se vytvoří obrázek o tom, jak se cestovatel při nákupu rozhoduje. To dříve nebylo možné.