Seyahat rezervasyonu yapmak isteyen bir müşteri, bir günde yüzlerce seyahat sayfası ziyaret ediyor. Son satın alma işlemi yapılmadan önce bu arama haftalar sürüyor. Bu da etrafta dijital pazarlamacıların anlamlı hale getirmeleri gereken, tonlarca veri uçuştuğu anlamına geliyor. Seyahat tutkunları arama motorları, rezervasyon uygulamaları, çevrimiçi seyahat acenteleri ve indirim siteleri aracılığıyla daha iyi tekliflerin arayışı içerisinde oldukları için seyahat sektöründe dijital temas noktalarının sayısı da hızla artıyor.
Eğlence amaçlı seyahat edenlerin yüzde 39’u ve iş amaçlı seyahat edenlerin yüzde 45’i uçak bileti bulmak için kullandıkları site sayısının gereğinden fazla olduğunu düşünüyor. Buna ek olarak, eğlence amaçlı seyahat edenlerin yüzde 43’ü ve iş amaçlı seyahat edenlerin yüzde 51’i uçak bileti bulmak için daha az zaman harcamak istiyor.
RTB House Bölge Yöneticisi Ömer Aras, “Uçak bileti, otel ve kiralık araç şirketleri marka farkındalığı sağlayarak ve tam olarak doğru zamanda, kişiselleştirilmiş teklifler sunarak bu aşırı yükü hafifletebilir. İşte bu, yapay zekâ ve derin öğrenmenin, seyahat sektöründe dijital pazarlamacılar için oyunu değiştirebileceği bir an” dedi. Aras sözlerini şu şekilde tamamladı:
“Seyahat müşterilerini hedef almak için kullanılabilen çok miktarda bilgi ve veri olduğu için seyahat sektörü diğer sektörlerden farklıdır. Bu verileri elde etmek kolaydır; asıl zorluk bu verileri analiz etmek ve bunlardan doğru sonuçları elde etmektir. Ve derin öğrenmenin gerçek potansiyeli buradadır. Algoritmalar ne kadar çok veriyi analiz ederse o kadar iyi sonuçlar getirir. Seyahat sektörü verileri toplama ve bunları doğru analiz etme, seyahat eden kişinin satın alma yolculuğunun eksiksiz bir haritasından daha önce hiç olmadığı kadar yararlanma şansını değerlendirmelidir.”
Derin öğrenme teknolojisiyle reklamcılık
Derin öğrenme, verileri işlemede ve karar alım düzenlerini oluşturmada insan beyninin işleyişini oldukça başarılı bir şekilde taklit eden yenilikçi bir yapay zekâ dalıdır. Beynimizdeki biyolojik nöronlardan ilham alan derin öğrenme, müşterinin satın alma potansiyeline dair daha güvenilir, daha zengin ve makine tarafından daha kolay yorumlanabilir kullanıcı tanımlamaları elde etmeyi, insan müdahalesini içeren herhangi bir uzmanlık gerekmeden mümkün kıldı.
Derin öğrenme teknolojisi, reklamcılık sektörünü, kullanıcının benzersiz alışkanlıkları ve istekleri ile ilgili tahminlerle destekleyebilir. Sadece satın almamız daha muhtemel ürünleri değil, aynı zamanda görmediğimiz veya aklımızdan bile geçmemiş olan ama belirli bir müşterinin bunları isteme olasılığı yüksek olan ürünleri de içeren, tam hedefe yönelik reklamlar sunarak günlük kullanıcı deneyimimizi kolaylaştırır. Kendilerine promosyonlu bir teklif sunulduğunda, insanların yüzde 30’unun herhangi bir yere gitmeyi planlamasalar dahi seyahate çıktıkları ve yüzde 25’inin de başlangıçta planlamadıkları yeni bir yere gitmeyi düşündüğü gerçeğini göz önünde bulundursanız uğruna mücadele edilecek çok şey olduğu anlaşılır.
PWC’ye göre, seyahat verileri taşıyıcıları konaklama, kiralık araç, eğlence ve kişiselleştirilmiş seyahat rotaları da dahil olmak üzere yan gelirlere odaklanmak zorundadır. Bu nedenle, havayolu şirketlerinin dijital pazarlama kapasiteleri geliştirmesi ve seyahat eden kişinin ayrıntılı bir profilini oluşturmak için müşteriler hakkında olabildiğince çok veri toplamaya ve bu verileri bireysel bir teklife dönüştürmeye odaklanması gerekecektir.
Kaynak : 