酒店官网实现个性化的六大原则

环球旅讯 2018-11-14 08:02:30 English

酒店技术供应商Vivva总结的六大原则是:不要强迫用户转化、用户行为比用户“喜好”更重要、太多选择即“无从选择”、打破常规思维、平均情况下的结论通常都是错的、加大样本容量。

【环球旅讯】如今,当用户打开酒店官网想要规划周末出行、家庭旅游或者商务会议时,通常看到的内容都是大同小异的。事实上,酒店官网和那些可以下载的PDF旅游指南的体验几乎一样。

即使在今天,酒店官网大多都只是添加了预订引擎的在线宣传手册。在最终点击“预订”按钮之前,用户只能看到华丽但是静态的内容,而预订还需要连接到第三方系统才能完成。

如今,消费者想要的是不需要自己动手搜索就可以获得电影或产品的推荐,但是现实依然太“骨感”。

Booking.com的CMO Pepijn Rijvers说过:“2017年,阿里巴巴50%的营业额是通过个性化促销创造的,用户搜索只占一小部分。”不止如此,Google、Facebook、Twitter和其他上千种个性化推荐(并不需要积极的用户互动)也带来了不少业务流量。

不同于酒店,OTA很早就摒弃了静态的营销内容,他们按照系统数据分析的消费者需求和期待来设计和展示产品。虽然酒店官网无法在各个方面与OTA竞争,但至少应该能够根据潜在用户的需求进行个性化。

2009年,酒店技术供应商Avvio的人工智能和个性化研发项目探索了如何帮助酒店改善直接预订体验。当时,Booking.com在欧洲以外的地区知名度并不高,iPhone也才问世几年,云计算是主要的流行热词。

Avvio最初的目标是证明酒店官网可以(而且应该)不仅仅是一本电子宣传手册。他们相信,酒店官网应该利用技术摆脱宣传册的展示风格,加入一些更加个性化的东西。

之后,Avvio也进行了一些总结。

酒店官网就是沟通平台

Avvio认为,酒店官网可以根据用户的意图实时调整并回应用户需求,而不是仅仅催促用户“立即预订”。 这样做可以将电商网站转变为沟通平台,能够回答客人的问题并提供相关建议。

例如,如果之前已经进入客房页面的用户重新访问网站,那么网站的做法应该是告知其SPA护理或者餐厅特价等服务或者根据客人入住的原因推送酒店周围的体验活动。Avvio的初衷不是为了开发复杂的新技术,而是为了方便客人使用。

为了帮助酒店和非标住宿供应商建立个性化网站,Avvio提炼了六条关键原则:

原则1:不要强迫用户转化

客人是很聪明的。如果决定预订,用户会主动寻找“立即预订”按钮,酒店不应该强迫预订。酒店官网要做的应该是回答用户问题并确保用户知道下一步要做什么。

推动用户进入预订流程并不会增加转化率,反而会使其反感。创建网站时,设计师应该假设用户在登陆酒店官网时知道自己想要什么。数据显示,在预订之前,消费者平均会访问38个旅游网站,这意味着达到酒店官网的用户已经对酒店、品牌和平均价格已经十分了解。

如果用户选择访问酒店官网获取信息,而不是在OTA、点评网站或者元搜索引擎上搜索信息,酒店就应该奖励用户而不是试图操纵他们的行为。好的酒店官网不应该在页面信息中设置一个巨大的红色“立即预订”按钮,而是应该适时为用户提供信息。

示例:大多数用户并不会在第一次访问酒店官网时就选择预订,因此在第一次沟通时就显示“最优房价”并不会帮助消费者了解并研究酒店。

原则2:用户行为比用户“喜好”更重要

用户的意图比他们的社交媒体行为提供的信息更有价值。意图是实时体现在用户预订过程中的,用户的点击和操作可以充分解释其意图。

个人数据的挖掘对于实现个性化是必不可少的。但对于酒店官网来说,相比过去搜集的用户喜好、性别和年龄等信息,网站访问次数、点击模式和访问的国家更加重要。

除此之外,在获取用户个人信息方面,了解用户搜索的内容、曾经是否预订过某间客房、访问酒店官网的次数、客源国家等也是一样重要的。相比用户在社交媒体“点赞”或关注过的精品酒店及其他信息,用户实际搜索行为更加相关。

关注个人数据趋势往往会陷入模式化并过度简化用户行为的风险,因为这样做会过分关注用户个人,而不是他们的意图。相比之下,分析酒店官网的搜索和点击模式就可以获取准确且可操作的个性化信息。

关注用户行为和用户数据的方法各有缺陷,但是前者更加保护用户信息、更具相关性。随着新的隐私保护法规越来越严格,从中长期的发展来看,转向不过分依靠个人识别数据的方法可能是最佳方案。

示例:相比知道用户曾经给伦敦丽兹酒店或香港半岛酒店“点赞”,发现用户是第三次登录酒店官网并已经预订了房间更加重要。而且,据此也可以猜测客人是想要在到达之前了解更多有关酒店的信息。

原则3:太多选择即“无从选择”

好的AI系统不仅需要为用户提供多种选择,而且也需要注意不要给用户展示过多的选择。

酒店经常遇到一个难题:网站是应该单独显示房型和房价还是同时显示这两项内容?静态的酒店官网由于内容基本不会改变,这个问题更加明显,由此体现了选择的悖论。

在此情况下,AI的作用是:通过为各种场景提供多种套餐、房价和房型,个性化网站根据经过分析的用户意图模式为用户展示有限的选择。

酒店官网应该提供详尽的房型、房价、套餐、升级等服务信息,但同时也应该控制数量。

美国心理学家Barry Schwartz在《选择的悖论》中说:“学会选择很难,学会做出好的选择更难,而从众多选项中做出好的决策更是难上加难。”这本书最有趣的观点之一是“错失的机会”,根据Schwartz的说法,当人们不得不从众多选项中选择时,他们会从可能错失的机会出发进行考量。多种选择的存在会影响决策后所体验到的满意度。

示例:酒店可以提供“房间+早餐+SPA”套餐,但根据住宿时间长短、SPA等条件对那些有兴趣体验SPA的用户开放。

原则4:打破常规思维

要实现个性化,酒店必须首先确定在何时,以怎样的方式展示产品和套餐。人们往往以为经验会提供解决方案,但数据表明并非如此。

个性化最重要的部分在于发现具有实际指导意义的趋向。对酒店而言,初期需要根据直觉和实际经验创建模式,后期再利用实际数据验证(或反驳)这些设想。

有了基于数据总结的模式之后,酒店还需要将其应用于实际运营中。任何个性化系统都需要人为参与和后期更正。虽然系统可以自主发现模式,但酒店也应该投入人力进行实践。

在《黑天鹅效应:如何及早发现最不可能发生但总是发生的事》(The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable)一书中,Nassim Nicholas Taleb写道:“1697年之前,欧洲人有一个坚信不疑的真理,即:所有的天鹅都是白色的。这很容易理解,因为在那之前他们从未见过其他颜色的天鹅。但是,荷兰探险家Willem de Vlamingh在澳洲发现了黑色的天鹅!之后,欧洲人关于“天鹅”的认知就被严重颠覆了。”

以上示例说明我们往往会本能地过度信任数据。人们容易出现“确认偏误”,因为我们倾向于选择性地关注信息来支持自己已有的观念。虽然没有见过黑天鹅,但这并不意味着世界上没有黑天鹅。

可见,数据分析本身存在两种风险:过度信任数据或者过滤掉无法证实我们假设的信息。在以情感和客人为核心的酒店产业中,酒店需要准确把握数据和经验之间的平衡点。只有这样,才能将二者用于酒店运营。

示例:某酒店“认为”来自俄罗斯的客人想要喝香槟、打高尔夫球。根据经验(以及固有模式)提供的信息,系统会默认为所有来自俄罗斯的访客提供这些套餐;但是,从数据来看,大多数俄罗斯客人实际上喜欢的是酒店提供的俄语电视频道和SPA,而且他们并不怎么喝香槟。

原则5:“平均”得出的结论通常都是错的

要了解数据,酒店都需要关注平均数,因为它们可以帮助酒店理解用户流程。但平均数通常都是错误的。数据需要依靠经验才能保证准确度。

为了创建完整的用户趋向,酒店需要了解客人的分类、了解用户致电或通过邮件向酒店咨询的问题。“平均情况下的结论可以指引方向,但真正的经验是无法取代的。”

酒店要做的是:分析数据寻找忽略的信息,同时利用经验将数据应用到具体情境中,从而为客人提供有价值的选择和行程。

据美国广告周刊AdWeek称,52%的网络用户会因为朋友的Facebook照片获得旅游的灵感。从理论上讲,这很有意思,但这对酒店来说意味着什么呢?

太绝对的观点往往会造成过度简化的弊端。每家酒店都不同,每位客人也是如此。

随着时间的推移,即使是同一家酒店也会发现用户行为模式的变化,可见个性化是不断变化的,需要持续改进和调整。AI可以帮助总结模式并发现模式,但是(目前)需要结合经验才能服务具体情境。

示例:在分析官网时,酒店很容易被一般访客的预订路径所迷惑。酒店往往会认为最重要的是主页、房价和位置,因为这是一般预订流程的主要模式。但是该假设忽略了某用户的实际路径,从而导致她选择了OTA。为什么?因为她的问题没有在酒店官网得到解答。

原则6:如果尚无结果,则需加大样本容量

如果酒店无法决定哪种策略最适合,则需要增加测试的样本容量。

通常,酒店往往会随大流完善酒店服务选择和功能。在一定程度上来说,这么做是有用的,因为这对已经习惯看到多样选择的用户会形成一种教育效果。但是,如果结果不确定,不同情况的实际结果几乎相同,那么最快的解决方案就是增加测试的样本数量。这不是绝对的,但却是解决不确定结果的最有效方法。

在大多数情况下,某个选项的增长会明显快于另一个选项;如果不是,那么选项可能太相似了。

我们已经习惯了大数据这样的概念,因此没有足够的信息便无法得出结论。在已经拥有5000个样本容量的情况下,如果A/B测试结果为49%-51%,则仍需要增加样本。

面对这种情况,酒店应该接受结果的不确定性并重新开始。我们可能会试图强加一些含义给这些数字,但是,这样做实际上会不利于业务运营。在战略决策时,数据永远不会太多,因此在得到正确合理的结果之前是值得花时间测试的。

示例:某酒店面临两种选择:一是雇佣说普通话的员工,二是为中国游客开通微信支付,但如果结果显示两种选择没有太大差别,那么首先应该延长测试的时间,以保证更大的样本容量。

“无论样本大小如何,不要根据不确定的数据得出结论。”

个性化已是常态

个性化只是顺应客户需求出现的旅行搜索发展的结果,已经有20年的历史,未来客户搜索、互动和购买产品和服务的方式都将不断发展。

最终,酒店必须(通过购买搜索广告的方式)适应优化才能与时俱进。最近,随着谷歌

以 Google Ads和有机搜索为代价推广Hotel Ads,TripAdvisor复制Facebook的新闻推送模式、OTA通过B2B2C的模式削弱酒店官网的业务,独立酒店逐渐面临新的挑战以及更高的获客成本。

结论:个性化从现在开始

分析师预计,到2020年,OTA的市场份额将超过40%,因此酒店基本上只有两种选择:继续延用静态HTML的官方网站,或者增加有助于潜在客户预订的个性化体验。简而言之,酒店需要复制个性化的成功案例,吸引客人到店。

对于酒店经营者、住宿提供商、代理商和数字营销经理来说,无论使用何种技术都必须立即开始个性化,因为构建合适的模型需要时间。

从现在可以个性化的细节开始,然后慢慢推进。优质的服务始于了解客人及其个性。

酒店官网是客人与酒店一切联系的起点。俗话说,第一印象永远不可能有第二次机会。(本文由Xenia编译自PhocusWire,原文出自Avvio的Martin Soler)

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