El poder de la personalización basada en datos en viajes y hotelería

La industria de viajes prospera creando experiencias únicas. Pero en el mundo actual impulsado por los datos, los itinerarios genéricos y los consejos únicos no son suficientes. Los viajeros quieren personalización: experiencias adaptadas a sus intereses, preferencias y comportamientos pasados ​​específicos. Aquí es donde entra en juego la personalización basada en datos, aprovechando el poder de los datos de los clientes para crear experiencias de viaje personalizadas. Este blog profundiza en los aspectos técnicos de la creación de un motor de personalización basado en datos, una lectura obligada para los líderes tecnológicos que buscan personalizar el viaje en cada punto de contacto. Por qué es importante la personalización en los viajes Los viajeros se ven bombardeados con opciones. Un estudio reciente de [Skift] descubrió que el 72% de los viajeros espera que las empresas personalicen sus experiencias. Al aprovechar los datos, las empresas de viajes y hotelería pueden cumplir estas expectativas y obtener importantes beneficios: Mayores ingresos Las recomendaciones personalizadas pueden generar mayores tasas de reserva y gasto por huésped. Mayor lealtad del cliente Las experiencias personalizadas fomentan relaciones más sólidas con los clientes y fomentan la repetición de reservas. Tasas de conversión mejoradas Las campañas de marketing dirigidas basadas en datos de usuario pueden generar tasas de conversión más altas para vuelos, hoteles y actividades. El motor de datos: creación del motor de personalización La base de un motor de personalización basado en datos reside en los datos mismos. Esto es lo que debe considerar: Recopilación de datos Recopile datos de diversas fuentes, incluidas las interacciones del sitio web, el comportamiento de las aplicaciones móviles, el historial de reservas, los programas de fidelización y la participación en las redes sociales. Plataforma de gestión de datos (DMP) Implemente una DMP para consolidar los datos de los clientes de diversas fuentes, garantizando la calidad y coherencia de los datos. Segmentación de clientes Segmente su base de clientes según la demografía, las preferencias de viaje, el comportamiento anterior y los patrones de reserva. Esto permite estrategias de personalización específicas. Consideraciones técnicas para el desarrollo de motores de personalización Algoritmos de aprendizaje automático Utilice algoritmos de aprendizaje automático, como el filtrado colaborativo y el filtrado basado en contenido, para analizar los datos del usuario y recomendar opciones de viaje relevantes. El filtrado colaborativo recomienda elementos similares a los que les gustan a los usuarios con perfiles similares, mientras que el filtrado basado en contenido recomienda elementos según el comportamiento y las preferencias anteriores del usuario. Desarrollo de motor de recomendación Desarrolle un motor de recomendación sólido que aproveche los modelos de aprendizaje automático para generar recomendaciones personalizadas para vuelos, hoteles, actividades y restaurantes. Considere la posibilidad de integrarse con las API del motor de recomendación que ofrecen proveedores de la nube como Amazon Personalize o Microsoft Azure Recommendations. Personalización en tiempo real Personalice las experiencias de los usuarios en tiempo real utilizando datos del comportamiento del sitio web y las interacciones de las aplicaciones móviles. Por ejemplo, si un usuario busca hoteles en París, sugiera atracciones o restaurantes cercanos según sus preferencias. Pruebas y optimización A/B Pruebe y perfeccione continuamente sus estrategias de personalización mediante pruebas A/B. Esto le permite medir la eficacia de diferentes enfoques y optimizar su motor de recomendaciones para obtener un mejor rendimiento. Cumplimiento de privacidad Garantice el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos como GDPR y CCPA. Implemente medidas sólidas de seguridad de datos y brinde a los usuarios opciones claras de participación y exclusión voluntaria para la recopilación y personalización de datos. Personalización más allá de las recomendaciones La personalización basada en datos va más allá de simplemente sugerir vuelos y hoteles: Contenido personalizado Personalice el contenido del sitio web y de las aplicaciones móviles según las preferencias del usuario. Vea itinerarios, publicaciones de blogs y ofertas especiales relevantes para los intereses y el estilo de viaje del usuario. Precios dinámicos Implemente modelos de precios dinámicos que ajusten los precios en función de los datos del usuario, las fechas de viaje y el comportamiento de reserva. Esto puede optimizar los ingresos sin alienar a los clientes sensibles al precio. Experiencia omnicanal Ofrezca una experiencia personalizada consistente en todos los puntos de contacto, incluidos el sitio web, la aplicación móvil, el marketing por correo electrónico y la participación en las redes sociales. Conclusión La personalización basada en datos es una herramienta poderosa para las empresas de viajes y hotelería. Al aprovechar los datos de los clientes y crear un motor de personalización sólido, puede crear experiencias de viaje únicas que resuenen en sus huéspedes. Esto se traduce en mayores ingresos, mayor lealtad de los clientes y una ventaja competitiva en el panorama de viajes en constante cambio. Los líderes tecnológicos que adopten estas consideraciones técnicas estarán bien posicionados para impulsar la innovación y personalizar el viaje de sus clientes. Los expertos en datos de Distillery pueden diseñar, construir e implementar sistemas para crear una experiencia de viaje única para sus clientes. Gestionaremos todo, desde la recopilación de datos hasta los motores de recomendación, garantizando que se respete la privacidad en cada paso del camino. Contáctenos para transformar su negocio de viajes hoy.

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