Uso de estrategias siempre encendida para complementar campañas estacionales

Los viajeros de hoy están llenos de ideas sobre a dónde quieren viajar, a quién quieren visitar y qué quieren ver. La gente está planeando viajes las 24 horas del día, los 365 días del año, y es hora de que los vendedores de viajes sean estratégicos en esta realidad. Always-on siempre es pensar en el futuro. Es posible que tu propiedad esté al 98% de ocupación ahora, pero desactivar tu marketing digital significa que te estás perdiendo posibles reservas en el futuro. Tomar un enfoque dinámico y siempre activo del marketing digital puede llevar su estrategia al siguiente nivel.

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¿Qué es el Marketing Always-On?

El marketing siempre activo utiliza datos de primera parte para segmentar sus audiencias y luego analiza las señales de intención de esas audiencias para comprender mejor cómo y cuándo interactuar con ellas. La forma en que los viajeros planean viajes ha cambiado, y las estrategias siempre disponibles aseguran que te estés poniendo frente a los viajeros que probablemente reserven incluso en las temporadas bajas.

“En lugar de hacer publicidad solo durante ciertas ventanas para impulsar las reservas máximas, no hay razón por la que no debas hacer publicidad en temporada baja, y encontrar nuevas razones para atraer viajeros. Los patrones de reserva tradicionales, como la idea de que la gente reserve para las vacaciones de primavera en enero, están cambiando, por lo que las mismas tácticas ya no funcionan”, dice Noreen Henry, directora de ingresos de Sojern.

A medida que tratamos de llegar a los viajeros en cada punto de contacto, los especialistas en marketing de viajes necesitan una estrategia capaz de anticipar las motivaciones de un viajero para luego compartir la información más relevante en el momento adecuado.

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Apoyo constante a las campañas tradicionales

Las estrategias siempre disponibles pueden complementar fácilmente tus campañas estacionales. Al segmentar su audiencia y escuchar lo que los datos le dicen sobre ellos, puede involucrarlos con mensajes relevantes durante todo el año. Luego, cuando ejecutes una campaña estacional y ellos empiecen a reducir sus opciones, te elegirán a ti cuando sea el momento de reservar.

Este enfoque dinámico le permite cambiar su pensamiento de lograr el rendimiento de la campaña durante un período de tiempo determinado a realizar mejoras graduales a lo largo del tiempo. Al quitar esos límites, puede comprender mejor a su audiencia y optimizar y mejorar continuamente el performance.

Con este enfoque basado en datos, puede tomar decisiones de marketing informadas basadas en los números. Pero, sin pruebas continuas, es posible que aún esté haciendo suposiciones sobre su audiencia.

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Pruebas A/B de su estrategia siempre puesta en marcha

Al probar los aprendizajes de su campaña, puede establecer líneas de base de rendimiento y luego probar sus decisiones. Sin ella, los especialistas en marketing de viajes pueden perder señales intensivas que son críticas para mejorar la segmentación, el rendimiento y la escala de sus anuncios.

“Cuando se trata de optimizar tus campañas de marketing para obtener el mejor rendimiento, las pruebas juegan un papel crítico. Hacemos muchas pruebas A/B en diferentes elementos de los anuncios para ver qué funciona mejor, ya sean las imágenes utilizadas, el texto del anuncio, las llamadas a la acción o varios elementos de diseño. Al implementar diferentes versiones del anuncio podemos ver qué anuncios se están convirtiendo”, dice Henry.

Es hora de utilizar los datos y la tecnología a su favor y ampliar sus estrategias de marketing. Implementar campañas estacionales y una estrategia continua y siempre en marcha te permite llegar a los viajeros en el momento en que empiezan a soñar con su próximo viaje.

Para obtener más información y acceder a la entrevista completa con Henry y otros expertos de la industria, clientes de hostelería y socios de marketing digital, consulte nuestro informe reciente con Skift, 6 formas en que los hoteles pueden maximizar los ingresos en un panorama de datos en evolución.