自力で旅先を探すユーザーにとって、その時に知らない場所は目的地になりにくいものです。こうしたユーザーに対し、対面であれば行きたいエリアや好みの雰囲気、食事や設備などをヒアリングしてから提案することができますが、Webサイトではどうしたらユーザーに新しい旅行先への出会いを提供できるでしょうか?
施策概要
- 「あなたにおすすめの宿」「あなたにおすすめの温泉地」「あなたが最近見た宿」という3種類のレコメンドを設定
- 「宿」と「温泉地」の2軸でRtoasterの機械学習を回し、お客様の好みに近い温泉地を精度高くレコメンド
施策ポイント
- TOPページの目立つ位置に、3か所のレコメンドを設置しました。閲覧履歴などの行動を元に旅館や温泉地をおすすめし、レコメンド非設置エリアより2.5倍予約率を向上させました。
- 「あなたにおすすめの温泉地」は、温泉のプロであるスタッフの「〇〇温泉が好きなら、△△温泉も気に入っていただけるはず」という知見と、データ活用のプロであるブレインパッドの設計で実現。今まで知らなかったが実は好みに合っていた温泉地への出会いを促進しました。
この施策で得られた成果
- 予約率を2.5倍に向上
関連事例
ゆこゆこホールディングス株式会社様
Webを中心とした多彩なチャネルで「温泉コンシェルジュ」を目指す
温泉旅館・ホテル予約サイト「ゆこゆこ」のRtoaster活用事例
無料のPDFのダウンロード資料をご用意しております。
売り上げ向上や顧客維持に必要な
「すべてのお客様への個別接客」を
効率的に自動化する。
「すべてのお客様への個別接客」を
効率的に自動化する。
製 品 資 料 ダ ウ ン ロ ー ド
製 品 資 料 ダ ウ ン ロ ー ド