В 2019 году руководители сети отелей Korston решили заняться цифровой трансформацией бизнеса, разработали систему сбора данных и смогли увеличить средний чек и LTV клиента. Digital-директор Алексей Добрусин рассказал Open Academy, с какими трудностями они столкнулись при разработке этой системы и какое решение для цифровой трансформации нашли.
Korston — сеть отелей с торговыми центрами, парками, кинотеатрами, ресторанами и фуд-моллами. Всех клиентов можно разделить на две большие группы: туристы и местные жители. Первые приезжают посмотреть город, им нужен хороший и доступный отель, вторые — ищут необычный способ провести выходные.
До 2019 года при ведении бизнеса использовались стандартные цифровые инструменты: CRM, аналитика, но хотелось большего результата. Поэтому руководители сети отелей обратились к маркетологу на аутсорсе Алексею Добрусину, и он предложил ввести персонализированный маркетинг: каждому гостю предлагать уникальный оффер.
На первом этапе маркетологи собрали всю базу клиентов и загрузили их в Microsoft Dynamics Navision, чтобы сегментировать аудиторию. Затем убрали все лишние данные и разделили посетителей на несколько поведенческих групп: туристы, посетители ресторанов, те, кто только ходит в кино.
После этого начали «ловить» всех посетителей по wi-fi радарам ( один из инструментов гиперлокального таргетинга,который собирает специальные идентификаторы смартфонов и ноутбуков с включенным wi-fi) и по рамкам на входе и присваивать каждому их действию тег с помощью программы «Портрет друга». Таких тегов маркетологи разработали 256 штук, чтобы разграничить все возможные действия посетителей.
Следующий этап — разработка маркетинговой сети. После длительных экспериментов специалисты смогли разработать систему, которая сама подбирала, что показывать конкретному человеку. Пока это неполноценный искусственный интеллект, но целостный алгоритм, который анализирует big data и определяет, что увидят посетители отеля в определённый момент: рекламу блюда, предложение номера со скидкой, анонс мероприятия или что-то ещё. Реклама показывается посетителям в push-уведомлениях и с помощью ретаргета.
Как алгоритм понимает, какие предложения показывать? Используется специальная система оценивания; программе нужно 10 действий одного гостя, чтобы понять, какие у него предпочтения и как он обычно себя ведёт.
В этой системе есть один недостаток — база часто устаревает. Если человек поменял телефон или зашёл с другого браузера, то система воспринимает его как нового клиента. И пока непонятно, как находить таких разделившихся пользователей и объединять их id в системе.
За полтора года работы системы выросла глубина чека на 15% и повысился LTV клиента. Приезжает человек в отель во второй раз, а сотрудники помнят, что он любит определённые подушки и уже подготовили их. Клиент рад такому вниманию и готов приезжать снова. Также после внедрения системы «Портрет друга» увеличилось количество
Также после внедрения системы «Портрет друга» заметно, что посетители стали чаще бронировать номера на нашем сайте, а не на booking.ru. Увеличилась лояльность клиентов к отелю.
