Marta Garriga. Digital Analytics Manager de Metriplica desde Barcelona hablando en el #conversionday sobre Cómo convertir los datos en insights accionables.

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Cómo convertir los datos en insights accionables
BCN MAD VAL SCL MDE BOG LIM MEX MIA SFO
Conversionday 2018

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Introducción
Business case
Mejorar la conversión del proceso de reserva
Cliente
Compañía hotelera con más de 370 hoteles en 43 países y 4 continentes.
Sector
Travel
Problemática del cliente:
Mi porcentaje de conversión del proceso de reserva es mejorable. ¿Qué acciones debo emprender?
a) A/B testing
b) Personalización de contenidos
c) Generar necesidad de urgencia
d) Ninguna de las anteriores

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Introducción
Business case
Mejorar la conversión del proceso de reserva
Cliente
Compañía hotelera con más de 370 hoteles en 43 países y 4 continentes.
Sector
Travel
Problemática del cliente:
Mi porcentaje de conversión del proceso de reserva es mejorable. ¿Qué acciones debo emprender?
a) A/B testing
b) Personalización de contenidos
c) Generar necesidad de urgencia
d) Ninguna de las anteriores  Detección de oportunidades y elementos de mejora

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Agenda
Detección de oportunidades (Discovery)
• Classic funnel
• Revenue funnel
• Data Analysis (Discovery)
Acciones
• Mejorar las funcionalidades del sitio
• Personalización de contenidos
• Optimización de elementos de urgencia
Resultados

5. 5
Análisis del funnel
de sesiones
Dado un paso del
proceso de reserva,
número de sesiones que
llegaron a dicho paso
Análisis del funnel de conversión (a nivel de sesiones)
%paso
17,2%
Classic Funnel
¿Cuáles son los pasos más problemáticos del proceso?

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Análisis del funnel de conversión (a nivel de revenue)
%paso
5,1%
Revenue funnel
Análisis del funnel
de revenue
Dado un paso del proceso
de reserva, revenue que
se habría obtenido si se
hubieran completado en
la misma sesión todas las
reservas que llegaron a
dicho paso*
¿Cuáles son los pasos más problemáticos del proceso?

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¿Qué sesiones son las que estamos perdiendo en el
paso de checkout?
• Bajar el funnel a nivel de producto (analizar distintos hoteles)
• Segmentar según características del servicio/producto (número de
noches, gamma de producto/servicio)
• Segmentar según características de usuario con intereses diferentes
(un adulto, parejas, familias, grupos)
• Revisar la oferta: propuesta de valor del hotel
Data Analysis (Discovery)

8. 8
4.7%
69.0%
21.8%
4.5%
Hotel “A”
3.0%
56.7%
29.9%
10.4%
Distribución
de reservas
Distribución de
facturación
Servicios Destacados: Piscina privada,
mayordomo, zonas preferentes, lujosas
suites, Spa, Traslados
Actividades: Golf, Adultos, Adolescentes,
Niños (Image not available para kids zone)
Target principal: Parejas
Target secundario: Familias
En familias la disponibilidad de
habitaciones es baja
Grupos y familias tienen un peso
significativo en la facturación una mejora
en el % de paso de estos segmentos
puede tener un impacto significativo
en el revenue

9. 9
(Revenue: 941,577.5€, paso de checkout a purchase:
1.77%)
• Parejas y one adult: el % de paso se mantiene por encima de familias y grupos
• Familias y grupos: En general el % de paso es más bajo y podría estar relacionado
con la disponibilidad y diversidad de habitaciones para este tipo de usuarios.
One adult
Couple
Family
Group
Hotel “A”

10. 10
(Revenue: 941,577.5€, paso de checkout a purchase: 1.77%)
• Observamos 4 tramos. A partir de 75€/pax/noche cae de manera drástica el % paso,
manteniéndose en niveles altos (en torno a 23-35%) hasta 123€/pax/noche, vuelve a bajar a
niveles <13% hasta 198€/pax/noche y a partir de entonces remonta hasta el 62%.
One adult
Couple
Family
Group
Hotel “A”

11. 11
Hotel “A”
Descripción del producto  Ficha hotel

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Hotel “A”

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Hotel “A”
Add to cart Checkout
No existe la opción de seleccionar distintas
tipologías de habitación para una reserva de 10
adultos y 5 habitaciones

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Ejemplo de otros sistemas de reserva:
Existe la opción de seleccionar tipologías distintas de
habitación para grupos

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Acciones
Mejorar la selección de habitaciones para reservas múltiples
Modificar la página de tarifas y habitaciones permitiendo la selección de
del número de habitaciones de un tipo que se quiere reservar.
Personalización de los mensajes en función del tipo de búsqueda que
realiza el usuario.
Desarrollar contenidos específicos para el target que queramos reforzar:
grupos y familias. Ofrecer contenido más pertinente para el grupo objetivo a
partir de la búsqueda.
Ejemplos:
• Búsquedas one single: servicios relacionados con exclusividad, privacidad,
ocio nocturno…
• Búsquedas parejas: servicios relacionados con actividades de ocio,
excursiones, visitas guiadas,
• Búsquedas familias: servicios relacionados con la estancia para familias,
actividades infantiles, kids zone, etc,.
• Búsquedas grupos: actividades en grupo, paquetes de excursiones.

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Acciones
Paquetización de servicios por días
Se observa una relación entre los días de reserva y el % de paso.
Ejemplos:
• Paquete 7 días para familias. Descuentos en restaurantes, servicio de
canguro X horas al día, precio cerrado para 7 días, entradas a algún
parque de atracciones.
• Paquete 4 días grupos. Estancia de los 4 días, servicio de
desplazamiento, descuentos en actividades, etc,.
Optimización de los elementos de
urgencia
Algunos aceleradores de la conversión
intervienen en el proceso de checkout y
en cierto modo lo interrumpen.

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Resultados
[ en proceso… ]
Os invitamos a averiguarlo en el siguiente ConversionDay

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