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酒店预订:智能解析客户搜索行为

2014-06-09

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现今旅游供应链结构高度分散,中介机构的存在导致客房、机票、旅游套餐和租车服务等产品的多样性和复杂性。许多中介提供多方供应渠道,有时可更快抓住最终消费者。包括OTA(在线旅行社)、GDS(全球分销系统)、B2B住宿批发商、元搜索网站和品牌网络公司,整个庞大的在线旅游市场价值达到3130亿(数据来源PhoCusWright,2012年)。

 

面对琳琅满目的旅游产品,消费者在种类、价格和购买途径上拥有更多的选择。然而,百里挑一的结果是,客人并不容易找到性价比高又合乎心意的选择。

 

旅客在旅游产品上的消费比其他在线零售产品更高,并热衷于制定旅游计划以及查找最实惠的选择。通过搜索,旅客可即时获得各种机票、酒店和租车等产品信息,也可对各个供应商进行优劣对比。下单前,消费者通常会在多个网站进行大量搜索,尽管这需要花费很多时间和精力,但在对比所有产品得出最优价格之前,消费者都不会满意。而中介和供应商可以提供更多有限的选择精确满足客户的需求,既能促进客户预订,也能提高搜索转化率。

 

网络激发消费者的在线购物欲望,促使旅游公司和酒店运用零售商的思维模式来分析旅客搜索的产品种类、基本信息、个人偏好等。举个经典例子,电商巨头之一亚马逊(Amazon)早已利用长期积累的大量客户资料来推动新一阶段的个性化服务,即在预订过程中提供实时推介,力图满足客人的搜索便利性和减低订单放弃率。这种利用数据分析客户的思维和行为、促进销售并提高预订转化率的手段于在线旅游公司而言仍处于略窥门径的阶段。

 

从酒店预订方面来讲,数据运用已经成为旅游交易中重要的一部分。酒店可以从三个方面切入,更有效地化数据为收益。首先要分析客户发出搜索请求的背景,比如判断个人游、家庭游还是团体游,行程日期是在工作日还是周末,目的地是城市还是度假村等等,将该数据层与酒店的代码及描述结合起来,紧密地配合库存管理,合理提供客户想要的产品。有针对性地回应旅客的需求,可以缩小客户搜索意图和搜索结果两者之间的相关性的差距。


          

      总的来说,三个方面分别如下:

      1.   分销复杂性:关注行业发展动态,了解哪种渠道或产品组合拥有最好的价值。

2.   行业标准:采用行业通用的酒店代码和交流标准,以保证旅游产业链上进行交易的各方谈论的是同一产品。

3.   相关度差异化:分析搜索数据属性来提高搜索结果和回复的可能相关度。

 

酒店应该从不同渠道来源的“信息资产”中提取最有价值的内容,如搜索流量分析法和酒店信息数据库,提高订单成功率。利用收集的信息、实时监控、在适当的时机针对目标客户提供最优价格的产品,有助于帮助酒店从众多竞争对手中脱颖而出。


(英文原文出处:Sonja Woodman;  How Using Search Intelligence and Hotel Data Improve Booking Behaviour?;  2014. 04;  hospitalitynet.org