“Anuncios premium” para llegar a “clientes premium”: así duplicó Hoteles Riu sus ventas

Cuando un negocio está basado en productos de alto valor, como pueden ser unas vacaciones en un resort del Caribe, la forma de llegar a sus clientes ideales ha de ser lo más afinada posible. Esto supone un reto añadido a los esfuerzos a los que el sector turístico ha tenido que hacer frente en los últimos años en todo el mundo, y que se espera empiece a recuperar su estado pre pandemia en 2024.

Con esta premisa de explorar nuevos territorios para llegar a clientes de valor con alto potencial de conversión, la hotelera española Riu decidió reconducir su estrategia de búsqueda de leads de forma proactiva. Así es cómo, junto a su partner Making Science con su tecnología propietaria de AI (Inteligencia Artificial), lograron duplicar sus ventas, apoyándose en la automatización y los datos propios.

Canales premium: donde el cliente ideal está esperando

Hasta el momento, la estrategia de Riu para atraer clientes de Estados Unidos a sus resorts en el Caribe pasaba por esperar a que el cliente llegara a ellos por medio del proceso de optimización más común en el sector hotelero, basado en las búsquedas de disponibilidad, conocidas como ‘look to book’. Se trata del primer paso del funnel de compra y, por tanto, es un evento bastante frecuente aunque con una tasa de conversión baja.

Con el cambio de enfoque, el equipo de marketing se propuso no seguir esperando a ser descubierto e ir al encuentro de sus clientes de alto valor. Su objetivo era conseguir que esas búsquedas de disponibilidad fueran lo más valiosas posible, es decir, lo más propensas a acabar convirtiéndose en una venta.

Para ello, junto con las tecnologías desarrolladas por Making Science y Google, se apostó por una estrategia basada en campañas de discovery. Este sistema permite difundir experiencias de anuncios personalizadas en los distintos feeds de Google, alcanzando a un gran número de clientes ideales que ya han demostrado ciertos intereses y hábitos de consumo.

Las campañas discovery se promocionan automáticamente en múltiples feeds de plataformas de Google, impactando a las personas adecuadas en el momento oportuno. Es decir, usuarios que por su historial de intereses son potenciales clientes de alto valor porque su contenido favorito está en línea con el producto anunciado. El potencial cliente encuentra estos anuncios navegando por su contenido favorito en sus feeds de Inicio y ‘ver a continuación’ de YouTube, en Discover y en las pestañas ‘promociones’ y ‘social’ de Gmail.

A través de anuncios nativos, potentes visualmente y dirigidos a un target de audiencia muy específico, Riu logró crear una nueva experiencia publicitaria que generaba demanda, en lugar de esperar a que los usuarios mostrasen su interés o necesidad a través de una búsqueda. Esto les permitió multiplicar por 1,5 su tasa de conversión.

Tecnología para sacar el mayor partido a los datos propios

Muchas empresas se sentirán identificadas con este handicap: no tener un volumen de ventas suficiente para aglutinar datos que les permita optimizar sus campañas de marketing digital utilizando el aprendizaje automático. Esto es común, por ejemplo, en marcas enfocadas al sector premium o de lujo, o en aquellas que se encuentran en una fase inicial del negocio. Este era el caso de los resorts de Riu en el Caribe, cuya cesta media es alta, al tratarse de un producto vacacional en su mayoría del tipo "todo incluido" y de estancias largas.

Para resolver la carencia de datos relacionados con las reservas, Riu encontró en Making Science su aliado tecnológico ideal. Su tecnología de inteligencia artificial Gauss Smart Advertising se integra en la suite de Google y se apoya en los datos propios para hacer predicciones en tiempo real de los clientes de mayor valor. Datos propios como por ejemplo cuál es el precio medio de las reservas de sus clientes o qué porcentaje de búsquedas de disponibilidad llegan a convertirse en reservas.

Este tipo de datos históricos son recopilados por las empresas con el consentimiento explícito de sus clientes por medio de interacciones en su sitio web o aplicación, en respuesta a correos electrónicos, programas de fidelización o cualquier otra iniciativa de marketing. A diferencia de los datos de terceros, sólo la empresa tiene acceso a esos datos propios. De ahí su gran valor. El análisis, criba y refinamiento de estos datos permiten su uso para entrenar un modelo de automatización que pueda ayudar a estimar el valor esperado (valor promedio) de un nuevo cliente.

La solución de Making Science hace que esta información llegue en tiempo real a las plataformas de marketing digital, lo que permitió a Hoteles Riu diseñar estrategias de puja inteligentes más eficaces y optimizadas.

Estrategias de pujas inteligentes en discovery: un experimento de éxito

El modelo desarrollado por Making Science para Riu planteaba integrar su tecnología con una estrategia de smart bidding (pujas inteligentes) en los anuncios de sus campañas discovery. Este tipo de estrategias de puja utiliza algoritmos de aprendizaje automático entrenados con un gran volumen de datos para hacer predicciones más fiables sobre cómo impactaría el uso de diferentes valores de puja al número o valor de las conversiones.

En este caso optaron por una estrategia smart bidding en fase beta dentro de discovery como ROAS objetivo o tROAS, cuyo algoritmo se apoya en el aprendizaje automático, alimentado por un alto volumen de conversiones para poder conseguir un rendimiento óptimo.

Para poder asignar a cada lead un valor promedio, diseñaron un modelo de optimización basado en micro conversiones de los leads de esas ventas, es decir, de las búsquedas de disponibilidad hotelera para reservar (look to book). Esto permitió a Riu llegar a clientes más cualificados, aumentando más del doble sus ingresos por reservas y multiplicando por 2,3 su retorno de la inversión publicitaria.

Según Eugenio Pino de Juana, Director de Venta Directa de Riu Hoteles & Resorts, “el uso de nuestros datos propios nos permitió alinear nuestras campañas de marketing con nuestros objetivos de negocio en un inventario premium, nutriendo las pujas inteligentes con el valor real que cada lead tiene en nuestro negocio, y expandiendo significativamente nuestras ventas y rentabilidad”.

Lo que comenzó como un experimento se convirtió en un modelo a largo plazo que permite a la cadena hotelera identificar clientes cualificados para su negocio, en un territorio totalmente nuevo y premium como es el uso de pujas de ROAS objetivo en campañas discovery. El éxito de esta estrategia para sus resorts en el Caribe ha llevado a Riu a planear implementar la misma estrategia para el resto de sus alojamientos distribuidos por todo el mundo.