Bir seyahat acentesi için %15 e-posta dönüşüm oranı nasıl elde edilir

Bir online seyahat acentesi için asıl zorluk, müşterilerin yalnızca bu acenteyi seçmesini sağlamakla kalmayıp, bir dahaki sefere bu acenteye geri dönüp sadık müşteriler haline getirmektir. İnsanlar, nadir bir durum (genellikle yılda bir) olduğu gerçeğiyle birlikte, bir seyahati nereden satın aldıklarını unutma eğiliminde olduklarından, acente, müşterilerin bir seyahat hizmetine tekrar ihtiyaç duyduklarında bunu hatırlamalarını sağlamaya çalışır.

Bu durumda, 130'dan fazla tur operatörüyle ortak olan ve 80'den fazla ülkeye her zevke uygun turlar sunan büyük bir çevrimiçi seyahat acentesi için OWOX BI ekibi tarafından sağlanan çözümü açıklıyoruz.

Şirket tarafından sağlanan hizmetler oldukça pahalı olduğundan ve seyahat satın almak bir kişinin çok sık yaptığı bir şey olmadığından, yeni müşteriler çekmenin yanı sıra müşteriyi elde tutmak ve yeniden katılım şirketin ana hedefleri arasındadır.

Acentenin web sitesi, seyahat ve turizm hizmetleri sunmakta ve ayda ortalama 100.000.000 ziyaretçi almaktadır. Müşteriler seçtikleri turlar için web sitesinde, şirket ofislerinde veya kurye ile ödeme yapabilirler. Şirketin ayrıca, müşterilerin tur rezervasyonu yapmalarını veya sorularını telefonla yanıtlamalarını sağlayan bir çağrı merkezi de bulunmaktadır.

Dönüşüm oranlarını ve satışları artırmanın bir yolunu arayan şirket, iki deney yapmaya ve neyin daha etkili olduğunu karşılaştırmaya karar verdi: telefon görüşmeleri veya e-posta gönderme yoluyla hizmet sunmak.

Ajans tarafından uygulanan analiz araçları arasında şunlar vardı:

• Google Analytics — web sitesiyle kullanıcı etkileşimlerini izlemek için kullanılır: tıklamalar, sayfa görünümleri, dahili aramalar, kaydırma derinliği, oturumlar arasındaki süre, görüntülenen fotoğraf sayısı, farklı cihazlarda ziyaretler. Çağrı merkezi işlemleri de dahil olmak üzere bir müşterinin yaptığı tüm işlemlere ilişkin veriler Measurement Protocol aracılığıyla Google Analytics'e gönderilir.
• OWOX BI Pipeline — Google BigQuery'de elde edilen tüm verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak toplamak ve birleştirmek için kullanılır.

Son 14 güne ait turlar ve tur fiyatları ile ilgili veriler, şirketin kendi ClickHouse tabanlı deposunda saklanır.

Ayrıca ajans, e-posta pazarlama kampanyalarındaki her e-postaya jeton ekler. Bu, her e-posta alıcısı için açılma oranlarını, tıklamaları ve trafiği izlemeye olanak tanır. Web sitesi trafiğinin yaklaşık %10'u belirteç tabanlı kimlik doğrulama kullanılarak tanımlanır.

Bir kullanıcı web sitesinde belirli eylemler gerçekleştirmişse, bu kullanıcının bir seyahat planladığı varsayılabilir. Bir arama yaparak ve aradığı şey için en çekici seçenekleri sunarak satın alma işlemi yapmasına yardımcı olmaya değer.

Ajansın pazarlamacıları, bir müşterinin seçime eklenebileceği bir dizi özelliği uygulayan bir çağrı numarası veritabanı oluşturdu. Örneğin, müşterilerin aşağıdaki durumlarda bir tur satın almaya istekli oldukları kabul edilir:

• aramayı 5 kez kullandı ve 15'ten fazla tur görüntüledi.
• aramayı haftada 10 kez kullandı ve 15'ten fazla tur görüntüledi.
• aramayı 10 kez kullandı, 20 tur görüntüledi, fotoğraflara baktı veya 10 turla ilgili yorumları okumak için aşağı kaydırdı.

Ardından, pazarlamacılar yalnızca telefon numaraları bilinen müşterileri seçti. Bunlar, seyahat etmek için acenteyi zaten kullanan veya dinamik paketleme talep eden kişilerdi. Ardından, belirli bir müşterinin ilgilendiği tatil köyü, otel ve konaklama türü ile ilgili verilere dayalı kişiselleştirilmiş teklifler oluşturuldu. Teklifler, daha sonra müşterileri arayan ve isteklerine en uygun turları satın almaları teklif edilen yöneticilere iletildi.

Ajans, çoğunlukla olumlu geri bildirimler almasına rağmen, soğuk aramaların dönüşüm oranı ortalama %3 olduğu için satış artışı sağlayamadı. Ayrıca, çağrı merkezi operatörleri müşterilerle konuşmak için çok fazla zaman harcıyordu. Deney başarısız oldu ve şirket bir tane daha çalıştırmaya karar verdi.

İkinci deney için, yine müşterilerin web sitesi davranışı analiz edildi, ancak iletişim e-postalara çevrildi.

Siteye her gün 40 milyon paket tur ekleniyor. Hedefe, ayrılış tarihine, süreye, otele, odaya, yemeklere, gruptaki kişi sayısına ve tur operatörüne göre farklılık gösterirler. Ayrıca tur parametreleri ve fiyatları gün içerisinde değişiklik gösterebilmektedir. Sonuç olarak, web sitesinde 220 milyona kadar benzersiz paket mevcuttur. Ajans, belirli bir kullanıcının ilgisini çekebilecek turları nasıl sunabilir?

Örneğin, bir web sitesi ziyaretçisi önce Yunanistan'da 5 yıldızlı her şey dahil oteli arar ve ardından daha ucuz oteller aramaya başlarsa, sınırlı bir bütçeyle en iyi değeri aradığı varsayılabilir. Müşteriler genellikle başlangıçta planladığından daha fazla para harcamaya karar verdiğinden, eğer kendilerine en önemli şey teklif edilirse, karar bu müşterilere son zamanlarda çok daha ucuz hale gelen turları e-posta ile göndermekti. Departman zamanı veya süresi gibi parametreler müşteri için ikincil öneme sahip olarak kabul edilir ve teklifi içerecek şekilde biraz ayarlanabilir.

Diğer bir örnek ise Temmuz sonunda 10-14 gecelik bir konaklama için üç aile üyesiyle Yunanistan'ı ziyaret etmeyi planlayan bir müşteridir. Web sitesini ziyaret eder ve deniz kenarında 80 bin dolara kadar harcamaya hazır her şey dahil oteller arar. Yunan otellerinde son 14 gündeki fiyat değişiklikleriyle ilgili veriler, ajansın veri tabanında saklanıyor. Pazarlama uzmanları, fiyatların en çok düştüğü turları kolaylıkla seçip, müşterinin aradığı departman tarihlerine ve tatil süresine en yakın olanı alabilir. Teklif tam olarak eşleşmese de, müşterinin fiyatın ne kadar düştüğünü ve bu teklifi aldığı için ne kadar şanslı olduğunu öğrenirse, tarihleri ​​​​yeniden düzenlemesi çok muhtemeldir.

Teknik olarak deney şu şekilde yapılır:

1. Web sitesi veritabanı sorgulanarak e-posta abonelerinin bir listesi oluşturulur.
2. Google BigQuery, aktif web sitesi kullanıcılarının bir listesini oluşturmak ve aramalarını analiz etmek için kullanılır.
3. Komut dosyaları, her iki listedeki verileri eşleştirmek ve abonelerin web sitesinde ne aradığını görmek için düzenli, önceden ayarlanmış zaman aralıklarında çalıştırılır.
4. Ardından, her müşterinin belirli aramalarıyla eşleşen turları almak için ClickHouse'daki turlar ve fiyatlar hakkındaki veriler sorgulanır.
5. Elde edilen veriler, kişiselleştirilmiş e-postalar oluşturmak ve bunları göndermek için kullanılır.

Ajans, otomatik olarak oluşturulan teklifleri içeren e-postalar göndererek aşağıdaki KPI'ları elde etmeyi başardı:

• E-posta Açık Oranı — %85.
• E-posta Tıklama Oranı — %65.
• E-posta Dönüşüm Oranı — %15.

Soğuk aramalarla ilgili deneyin aksine, ajansın çağrı merkezi kaynaklarını dahil etmesi gerekmiyordu. Elinde güçlü bir iş zekası sistemi bulunan ajans, e-posta dönüşüm oranlarını iyileştirmek için farklı hipotezleri test etmeye devam ediyor.