Cómo Silken Hoteles ha aprovechado el Machine Learning para aumentar las reservas directas y el ADR

Silken Hoteles, cadena española con 33 propiedades, siempre ha mantenido el crecimiento del canal directo en el centro de su estrategia de marketing. Se centran en optimizar sus esfuerzos de marketing para impulsar la rentabilidad de las reservas directas, evitando campañas demasiado largas. El reto consistía en aplicar descuentos estratégicos: ofrecer descuentos de forma selectiva a los visitantes con poca intención de compra y evitar presentar ofertas a los visitantes del sitio web que probablemente completarían sus reservas de todos modos. Su objetivo era conseguir reservas adicionales y, al mismo tiempo, garantizar que sus campañas siguieran siendo eficientes y eficaces.

La solución

Desde que se asoció con The Hotels Network, Silken Hoteles ha aprovechado la plataforma de THN para mejorar el rendimiento de su canal directo. El equipo lanzó una nueva campaña utilizando la Personalización Predictiva de THN para alcanzar sus objetivos:

1. Para dirigirse a los visitantes con poca intención de reserva, Silken Hoteles implementó mensajes personalizados automatizados y ofertas para animarles a completar una reserva.

2. Para garantizar que los visitantes con alta intención de reserva vieran los precios estándar, el algoritmo excluyó de manera automática a estos visitantes de los mensajes promocionales, preservando así un ADR elevado.

Gracias a estas tácticas, Silken Hoteles optimizó sus esfuerzos de marketing, reduciendo costes promocionales innecesarios e incrementando las reservas. Este enfoque les permitió ofrecer contenido personalizado al público adecuado, lo que se tradujo en más reservas directas y en un aumento de los ingresos directos.