旅行公司如何在不丢失衬衫的情况下使顾客满意

 
消费者的优惠交易可能最终无法赚钱
旅游公司希望为客户提供个性化的体验，但很快就会出现。问题不在于缺乏数据：他们正在通过应用程序，网站，会员计划等收集大量信息。每次家庭或商人旅行时，他们都会留下关于他们在旅馆，航空公司，租车公司，游轮或铁路服务提供商中寻找的东西的数字记录。他们喜欢高楼层还是有景观的房间?他们喜欢过道或靠窗的座位，还是清晨或傍晚的出发和抵达?他们是去越野车还是中级车?在过去的五年中，旅行提供商一直在为其最忠实的客户积累PB级的数据。
尽管有很多宝藏，但许多公司仍然仅使用联系信息来发送他们渴望出售的报价，而不是客户想要的。如果旅行者在每年夏季末前往芝加哥爵士音乐节或每年冬季在Aspen滑雪，则该潜在客户应在数月之前获得招待优惠，从而使预订更加轻松，便宜或更加愉快。取而代之的是，这些旅客可能会在夏季获得飞往欧洲或冬季到加勒比海的高价航班的宣传。即使旅行提供者获得了客户的名字权或提供了与家庭惯常选择相匹配的套餐，他们也可能会错过此时令购物者感兴趣的交易目标。
为什么会这样呢?因为客户仍在听说旅行公司的一个或两个部门要出售最多的产品。数字，客户关系管理，忠诚度计划，分销渠道和收入管理业务的成员很少坐在一起来定义度量和规则，以使商业优先级与客户需求和喜好最匹配。
效率低下的流程进一步限制了动态商业条件驱动的以全渠道定位的广告系列的快速周转，这进一步加剧了这种情况。最终，个性化方面的努力使双方都无法兑现-客户没有得到他们想要的东西，而旅行提供商担心他们会浪费金钱。
问题的部分原因是隔离旅行公司各个部门的隔离墙。商业功能之间的数据共享和交叉授粉还不足以预测客户需求并优化商业决策。鉴于当今技术的进步，为什么这种趋势持续下去的借口越来越少。
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例如，大数据和人工智能的进步使旅行公司可以做得更好，以生成和发送与每个客户都相关且对提供商有利的个性化报价。这可能意味着要针对潜在客户的微观细分，而不是针对所有忠诚度计划成员或上个月内旅行的所有人员。
为了创建正确的目标群体和交易，旅游公司必须利用其忠诚度计划，交易和搜索历史，收入管理和网站中的各种客户和非客户数据，这些数据通常存储在不同的地方以提供支持不同的功能。即使仅针对少数客户的努力也是如此。
在各个孤岛之间共享数据后，多学科团队应该分析信息，其共同目标是创造更好的客户体验，同时最大程度地提高利润。然后，这些团队必须确定最适合该目标的定制以及如何以及向哪些客户提供报价。通过这种协作，可以更轻松地确定如何使用忠诚度奖金或促销活动来引导客户前往首选渠道，或者优化不同酒店客房或机票之间的价格差。
选择正确的频道
一个例子：通过直接渠道预订的客户可能会获得忠诚度奖励积分，但是忠诚度计划是否在优化这些优惠时考虑了实际的分销渠道成本?通常不会，因为渠道成本数据是由另一个部门生成的。这可能导致奖金太大而无法盈利，或者太小而无法生效。
另一方面，收益管理的现实情况有时表明，仅应通过最具成本效益的分销渠道来提供稀缺的备受追捧的产品库存，例如航班上的首选座位或具有特定属性的酒店客房，直接渠道。但是，旅行公司的渠道管理功能通常还是(或者永远)没有足够快地(或从来没有)收到收入管理的输入，因此它们可以减少第三方提供的珍贵预订的报价。
这意味着不仅要围绕客户体验进行重组，而且还要围绕每个部门在建立与客户和公司双赢的报价方面带来的专业知识进行重组。因此，我们建议创建跨公司的多学科团队，其中包括与客户的每个交易接触点的忠诚度，客户关系管理，收益管理，分配和数字化。
设计适合客户的产品不仅要以合适的价格提供。旅行者希望能够自定义旅程，选择自己的座位，确切知道要进入的房间以及随之而来的便利设施，或者预定带有天窗或特定颜色的特定型号的汽车。而且，首次通过对核心技术系统(如预订和数字平台)进行更新，使旅行公司可以提供更具个性化的体验。
接下来，更好的分析
为了成功实现这一目标，旅游公司必须优先建立一个数据库，以整合来自网站，平台，移动应用程序，销售人员，现场运营，收入管理功能以及客户关系管理和预订系统的信息。这是必须的-过去几年中，大多数大型旅行社已在其中进行了投资。这种基于事实的共同基础使协作能够以最佳价格更好地满足客户需求。
最重要的是，公司必须开发或获得高级分析功能，以充分利用这些庞大的数据资源为客户创建个性化的相关交易，同时还要将这些功能与收入管理决策和营销工作相协调。这将需要增加人员队伍，以包括数据工程和人工智能人员，尤其是具有机器学习专业知识的人员。
最后，管理部门需要反映一个静态程度不高的世界。在曾经以深厚的专业知识和专业知识为主要要求的地方，如今的旅行主管必须具有敏捷性，协作能力，并且能够跨多个商业学科理解和工作。该领域公认的领导者已经通过显着增加收入和辅助销售来收获收益。
旅行公司比以往任何时候都拥有成功的工具。但是，这需要放弃过去的组织结构和思维方式的痕迹，以实现其全部潜力。
奥利弗·怀曼(Oliver Wyman)的负责人亚历克斯·希尔(Alex Hill)为本文提供了见解和研究。