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[Tribune] Travel : la technologie aide les marques à comprendre leurs clients, pas seulement à les acquérir

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La réservation de vacances est l'un des achats les plus chargés en émotion et les plus réfléchis de l'année, mais de nombreuses marques semblent l'avoir oublié. En ayant recours au machine learning, les marques peuvent identifier certains comportements et personnaliser le message et le parcours.

[Tribune] Travel : la technologie aide les marques à comprendre leurs clients, pas seulement à les acquérir

Aujourd'hui, rares sont ceux qui se déplacent à l'agence de voyage du coin pour réserver leur lune de miel romantique à Venise ou des vacances en famille en Espagne. Les sourires sympathiques, les conseils sur mesures, les brochures léchées et les posters de plage qui font rêver ont beau avoir disparu, l'émotion liée à ces achats, elle, existe toujours. La réservation de vacances est l'un des achats les plus chargés en émotion et les plus réfléchis de l'année, mais de nombreuses marques semblent l'avoir oublié.

Les clients ne se contentent pas de visiter un site internet, de regarder les dernières offres disponibles et de passer à l'achat. La réservation est le résultat d'un long parcours, à la fois complexe et unique, durant lequel les clients visitent en moyenne 38 sites de voyages sur une période de plus de 45 jours, selon diverses études.

Dans le contexte concurrentiel d'aujourd'hui, les acteurs du secteur touristique ont décidé de faire le maximum pour acquérir de nouveaux clients ; la course au pay-per-click (PPC) en est un exemple flagrant. Avec un taux d'abandon nettement plus élevé (81%) que celui des autres commerçants (61%), selon SaleCycle, cette solution n'est plus viable.

En janvier, période de l'année où les ventes culminent, les marques les plus intelligentes vont chercher à développer des connections émotionnelles avec leurs clients par le biais d'expériences réellement personnelles, plutôt que de se contenter de les attirer sur leur site puis de les oublier.

Comprendre le comportement, pas les données démographiques

Stéréotyper ses clients en fonction de caractéristiques comme l'âge et le sexe ne mène pas bien loin. Au contraire, cela empêche de les traiter en tant qu'individus. Le secteur touristique a la chance d'avoir des clients prêts à donner des informations sur eux et sur ce qu'ils veulent dès leur arrivée sur un site, souvent via la barre de recherche.

Cela donnera à la marque une idée générale de ce qu'ils recherchent. À elle de combiner ces informations avec les signes comportementaux sur site, les données clients historiques et le feedback en temps réel pour comprendre plus en détail ses clients et ce qui les motive durant leur parcours d'achat. S'agit-il de leur première visite sur le site ? Ont-ils appelé le service client il y a deux semaines ? Toutes ces informations doivent être consolidées et analysées à travers les différents canaux et en temps réel afin de réellement comprendre qui sont les clients qui interagissent avec la marque, et ce qu'ils recherchent.

Les nouvelles technologies de Machine Learning peuvent aider à identifier, parmi ces données, des comportements types plus nuancés, qu'un humain n'aurait peut-être pas remarqués ou aurait pris trop de temps à trouver, ce qui permet potentiellement de révéler des groupes de clients cachés.

Les personnes qui réservent un city break pour deux à minuit ont peut-être tendance à dépenser plus que ceux qui effectuent leurs réservations pendant la journée. Le Machine Learning n'en expliquera pas la cause, mais il mettra en évidence ce comportement. Aux acteurs de l'industrie du tourisme d'utiliser leur propre intuition pour l'interpréter : ces personnes avaient peut-être oublié l'anniversaire de leur conjoint(e) ou un anniversaire de mariage. Une réaction en conséquence peut être alors de déployer des messages d'urgence sur mesure pour ces clients.

Recommandations intelligentes

Les recommandations inadéquates et le contenu sans intérêt sont les bêtes noires des clients. Il est préférable d'utiliser plutôt des profils complets, mis à jour en temps réel, pour créer des expériences sur mesure.

Prenons un exemple : si un client cherche des vacances en famille, la marque peut ajuster les résultats en fonction des dates des prochaines vacances scolaires, ou faire apparaître du contenu sur les villages de vacances adaptés aux enfants, afin d'augmenter les chances qu'il confirme sa réservation. Il est aussi possible que la marque constate que les personnes qui voyagent en groupe achètent plutôt en ligne, et préfèrent les offres tout compris, alors que les familles ont plutôt tendance à utiliser le centre d'appel et préfèrent acheter des services auxiliaires groupés après avoir acheté leurs billets d'avion.

Une connaissance complète et contextuelle des clients doit servir à pour analyser l'inventaire et les offres proposées.

Mettre ses clients sur la bonne voie

Grâce à cette connaissance en profondeur du comportement client, on peut également guider ses clients tout au long de leur parcours d'achat. Pour cela, il faut utiliser la bonne "carotte" pour chaque client.

Les clients qui visitent le site pour la première fois et dont le comportement indique qu'ils sont dans la "phase de recherche" de leurs vacances, par exemple, pourraient être guidés vers le dernier article de blog, chargé en contenu multimédia et adapté à leur recherche initiale, ou vers un ensemble d'offres correspondant à leurs critères.

D'autre part, les comptes à rebours utilisés pendant les soldes s'avèrent extrêmement efficaces pour convertir les clients qui sont sur le point d'effectuer une réservation ou ceux qui sont clairement motivés par le prix. Tout comme les indicateurs de stocks. Les clients qui sont sur le point d'effectuer une réservation onéreuse, quant à eux, peuvent se sentir plus à l'aise s'il leur est proposé de parler de leurs vacances avec un membre du service client dans un centre d'appel dédié.

Beaucoup de chemin a été parcouru depuis le début des années 1990, lorsque Travelweb.com et Expedia étaient les leaders du marché, mais il existe encore d'énormes opportunités pour les acteurs du secteur de créer des expériences digitales plus personnalisées pour leurs clients. Avant de déployer de nouvelles technologies dans le seul but d'avoir de nouvelles technologies, les marques devraient d'abord réfléchir à ce qui va les aider à mieux comprendre leurs clients et à interagir avec eux, et partir de cette réflexion pour trouver les solutions adaptées. L'expérience client personnalisée et pertinente que proposaient les agences de voyage a fait leur succès pendant de nombreuses années. Inspirons-nous de ce qu'elles ont fait de mieux et transposons ces techniques en ligne.

L'auteur

Nicolas Algoedt est Product Marketing Manager chez Qubit.

Nicolas Algoedt, Product Marketing Manager chez Qubit