여행 산업의 빅 ​​데이터: 여행사는 고객 데이터를 수집하고 사용하기 위해 어떻게 더 많은 일을 할 수 있습니까?

사람들은 여행할 때 긴 데이터 흔적을 남깁니다. 구매는 온라인으로 이루어지며 일정은 디지털 캘린더에 저장되며 GPS 좌표는 모든 단계에서 공유됩니다.

데이터 기반 통찰력은 첫 번째 상호 작용에서 충성도 이니셔티브에 이르기까지 고객 경험의 모든 단계를 개선할 수 있습니다.

그러나 해당 데이터를 수집하고 연결하는 것은 여전히 ​​어려운 일입니다. 이를 수익성 있는 통찰력으로 전환하는 것은 여전히 ​​더 어렵습니다.

여행 비즈니스는 데이터 분석의 중요성을 알고 있습니다. 2017년 여행 데이터 현황 조사(State of Data in Travel Survey 2017)에 따르면 현재 여행 비즈니스의 65%가 전담 데이터 분석 팀을 보유하고 있으며 이들 비즈니스의 75%는 올해 데이터 분석 예산을 늘릴 것으로 예상합니다.

그러나 우리는 여전히 온라인 여행 산업에서 가능할 수 있는 것의 표면을 긁고 있다는 느낌이 있습니다.

현재 사용 가능한 데이터의 대부분은 구조화되지 않았으며 결정을 내리는 데 사용되기 전에 약간의 논쟁이 필요합니다. 이 데이터를 캡처, 변환 및 해석하는 작업에는 CRM에서 분석 및 검색에 이르기까지 모든 팀 간의 협업이 필요합니다. 전담 데이터 팀을 보유하는 것은 올바른 방향으로 가는 중요한 단계이지만 모든 사람은 진정한 데이터 기반 기업 문화에서 해야 할 역할이 있습니다.

이 기사에서는 여행 산업에서 데이터 캡처와 관련된 몇 가지 일반적인 문제를 살펴보고 이 데이터를 정확하게 캡처하고 저장할 때의 몇 가지 사용 사례를 논의합니다.

데이터 캡처 과제

불완전하거나 부정확한 데이터

여행 산업의 발전을 가로막는 가장 큰 장애물 중 하나는 일부 데이터 세트의 신뢰할 수 없거나 불완전한 특성입니다. 이것은 많은 산업에 해당되지만 여행만큼 많은 데이터를 생성하는 산업에 적용하면 그 결과가 광범위하고 심각합니다.

이것은 속도가 항상 핵심이지만 최소한의 이점으로 큰 보상을 얻을 수 있는 치열한 경쟁 산업입니다. 2017년과 그 이후에 이러한 보상을 잠금 해제하는 열쇠는 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 고객 경험을 향상시키는 것입니다.

그러나 데이터 세트가 불완전하거나 부정확할 수 있는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 고객 데이터는 독점적이거나 기성품일 수 있는 다양한 시스템에 걸쳐 조각화되어 있습니다. 이 모든 것을 하나의 안정적인 데이터 웨어하우스로 통합하려면 많은 투자가 필요하며 특히 고객 충성도 데이터, 불만 기록 및 비행 운영을 위해 레거시 기술에 의존하는 대기업의 경우 더욱 그렇습니다.

이는 다음과 같은 단편화된 생태계로 이어질 수 있습니다.

출처: Markrs.co

고객이 일정의 구성 요소를 서로 다른 공급자, 다른 장치, 다른 시간에 예약할 가능성을 고려하면 통합된 고객 관점을 달성하는 성배가 다소 먼 것처럼 보입니다.

데이터 관리 플랫폼(DMP)을 사용하여 자사 및 타사 데이터 소스를 통합하면 이에 도움이 될 수 있지만 데이터가 허용하는 만큼만 효과적일 수 있습니다. 마케터는 DMP의 잠재력을 극대화하기 위해 다양한 채널을 통해 데이터를 효과적으로 캡처해야 합니다. 프랑스 국영 철도 회사인 SNCF는 매월 90테라바이트 이상의 고객 데이터를 처리하지만 이는 고객의 행동 패턴을 이해하는 데 필요한 데이터 양입니다.

아래 그림을 보면 각 팀이 일반적인 여행사에서 고객 경험을 형성하기 위해 수집하고 사용하는 데이터의 양에 심각한 제한이 있음을 알 수 있습니다.

이것은 업계가 얼마나 멀리 가야 하는지를 보여주지만 진전이 이루어지고 있습니다. 진정한 디지털 혁신은 결실을 맺는 데 오랜 시간이 걸리며 여행 브랜드는 출발점으로 이러한 다양한 데이터 수집 방법을 활용하는 것이 좋습니다.

데이터 캡처의 격차는 매우 분명하지만 근본 원인을 해결하기 전에 여행 마케팅 담당자가 마음대로 사용할 수 있는 데이터 양만 늘릴 수 있는 개발을 고려할 가치가 있습니다.

사물 인터넷

위 그림에서 수석 여행 마케팅 담당자의 14.8%는 사물 인터넷 장치를 사용하여 고객에 대한 통찰력을 얻는다고 말했습니다. 특히 이 분야는 향후 12개월 동안 크게 성장할 것으로 예상되는 분야입니다.

집, 차, 사람의 인터넷 사용 장치는 여행사가 고객과 소통할 수 있는 새로운 길을 제공합니다. 그러나 이러한 장치에서 나오는 엄청난 양의 데이터는 활용하기 어려울 수 있습니다.

출처: IBM

Amazon Echo와 Google Home은 이제 대량 채택에 가까워지고 있지만 마케터는 음성 쿼리 데이터에 대한 완전한 투명성을 갖고 있지 않습니다.

Google Assistant로 구동되는 Google Home은 현재 70개 이상의 회사와 파트너 관계를 맺고 있으며 Amazon의 Echo는 이미 Expedia, Kayak 및 United Airlines와의 파트너십을 자랑합니다. 이러한 인터페이스가 더 많은 브랜드와 광고주에게 개방됨에 따라 개인화 노력을 지원하기 위해 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 될 것입니다. 따라서 이것은 혁신적인 여행 회사의 주요 초점 영역으로 간주되어야 합니다.

조직 구조

세상은 지난 10년 동안 크게 바뀌었고 기업은 이를 따라잡기 위해 근본적인 구조적 변화를 만들어야 합니다. 이것은 쉬운 도전이 아니며 디지털 트랜스포메이션은 앞으로 한동안 핵심 과제가 될 것입니다.

여행사는 고객 정보에 대한 수익을 극대화하기 위해 데이터를 중심으로 한 기업 문화를 구축하는 것이 필수적입니다. Accenture는 디지털 혁신으로 인해 여행 산업에 연간 3,050억 달러가 추가될 뿐만 아니라 DNA에 디지털이 포함된 새로운 비즈니스에 1,000억 달러가 추가될 것으로 추정합니다.

기존 항공사와 여행사는 이를 운영을 점검하기 위한 인센티브로 삼고 있습니다.

항공사의 디지털화에 대한 최근 기사에서 보고된 바와 같이 콴타스의 Gareth Evans는 다음과 같은 초점 영역을 강조했습니다.

• 문화적 변화(직원 기술 및 참여 향상)
• 고객 전환(만족도 및 고객 경험 향상)
• 네트워크/함대 전환(운영 효율성 및 재무 개선)

문화적 변혁과 관련하여 많은 조직이 순전히 데이터 분석에 중점을 둔 관리 구조 내에 '우수 센터'를 설립했습니다. 이를 통해 디지털 혁신이 구체화됨에 따라 많은 고위 인사들이 비즈니스 전반에 걸쳐 변화에 영향을 미칠 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 데이터 중심이 되고자 하는 이러한 열망에는 함정이 따릅니다. 마케터는 데이터 분석을 수행할 때 교란 변수와 같은 위험에 주의해야 합니다. 여행 마케터는 방대한 양의 데이터를 보유하고 있으며 상관 증거에서 결론을 도출하고 싶을 수 있습니다.

따라서 여행 회사가 운영을 혁신하고 모든 단계에서 데이터를 통합하려면 어느 정도의 엄격함과 규율이 필요합니다.

우리가 궁극적으로 달성하고자 하는 것은 이전에는 아무 것도 찾을 수 없었던 의미의 위치와 추출입니다. 그렇게 하면 철저한 분석을 수행하기 전에 수레를 말 앞에 놓고 편리한 결론에 도달할 수 있습니다. 모든 마케터는 상당한 양의 위험이 있기 때문에 데이터 분석이 명확한 방법론을 따르도록 할 책임이 있습니다.

속도

여행 산업이 고객 여정에 대한 완전한 통찰력을 얻으려면 오늘날보다 훨씬 더 나은 심리 측정 기술이 필요합니다. 목적지에서 날씨, 가격에 이르기까지 고객이 여행을 예약할 때 수많은 요인이 의사 결정 과정을 형성합니다.

우리가 확실히 알고 있는 한 가지는 고객이 디지털 경험이 빠르기를 원한다는 것입니다.

최근 Facebook Travel Summit에서 텍스트에서 이미지, 비디오 콘텐츠로의 지속적인 전환이 사용자가 소비할 수 있는 콘텐츠의 양을 재정의하고 있음이 밝혀졌습니다. 우리의 두뇌는 텍스트 콘텐츠를 처리하는 것보다 60,000배 더 빠르게 시각적 콘텐츠를 처리합니다. 따라서 사람들은 그 어느 때보다 빠르게 뉴스 피드를 스크롤하고 있습니다.

Facebook은 현재 평균 Facebook 또는 Instagram 사용자가 하루에 피드에서 300피트 이상의 콘텐츠를 스크롤한다고 추정합니다. 문맥상, 그것은 자유의 여신상 높이와 같으며 세인트 폴 대성당의 높이에서 멀지 않습니다.

물론 이는 소셜 미디어 사용을 고려한 것입니다. 다른 모든 데이터 접점과 여행 마케터의 작업 복잡성을 고려하면 극명합니다.

마케터는 이 시각 시대에 소셜 미디어 콘텐츠 자산을 최적화하여 이를 설명할 수 있습니다. 모범 사례에는 비디오의 처음 5초 이내에 회사 로고를 (직간접적인 방식으로) 표시하고 사람을 포함하는 것이 포함됩니다. 이는 소비자의 참여를 더 많이 유도하는 경향이 있기 때문입니다.

여행 비즈니스는 전환과 충성도 모두에서 사이트 경험이 최대한 원활하고 빠르게 이루어지도록 해야 합니다.

성공 사례

보다 정확한 고객 데이터를 확보하고 의미 있는 통찰력으로 변환하면 여행 업계 마케터에게 수많은 기회가 열립니다.

위에서 우리는 여행 산업이 직면하고 있는 몇 가지 도전 과제를 다루었지만 우리가 처분할 수 있는 엄청난 기회에 대해서도 암시했습니다. 따라서 오늘날 빅 데이터를 이해하고 비즈니스 성과를 개선하는 데 사용하는 여행 회사의 몇 가지 예를 통해 이 조사를 마무리하는 것이 적절해 보입니다.

사물 인터넷 – KAYAK

KAYAK은 예측 분석 모델링을 사용하여 고객 구매 여정의 모든 측면을 형성함으로써 여행 산업의 빅 ​​데이터 혁신을 주도하고 있습니다. 따라서 KAYAK Explore가 초기 Alexa Skill로 출시된 것은 놀라운 일이 아닙니다.

사용자는 "Alexa, KAYAK에게 10월에 $1000에 휴가를 갈 수 있는 곳을 물어보세요"와 같은 간단한 음성 쿼리를 하면 Kayak이 옵션을 평가합니다. Kayak이 더 정확하게 추천을 개인화하는 방법을 배우기 때문에 이 기능도 개선할 여지가 많습니다.

고객 경험 – 암스테르담 스키폴 공항

공항은 일반적으로 나쁜 평판을 받지만 여행 산업의 필수적인 부분입니다. 암스테르담의 스키폴 공항은 대부분의 공항보다 운이 좋은 경향이 있으며 항상 고객 만족도 연구에서 좋은 점수를 받았습니다.

경험을 개선하기 위한 공항의 최근 노력으로 Schiphol Group(공항 운영)은 데이터 과학 패키지에 투자하고 R 및 Python에 능통한 분석가 팀은 수집되는 데이터의 지속적인 흐름을 시각화합니다.

분석가는 히트맵을 평가하여 여행자가 공항을 통과하는 방법을 확인하고 출발 게이트에서 얼마나 멀리 벗어나는 경향이 있는지 계산합니다. 소음 공해 수준은 분석을 위해 저장되고 모든 소매 판매는 중앙 시스템으로 피드백됩니다.

이러한 노력의 결과는 분명합니다. 스키폴은 특히 효율적이고 고객 친화적인 경험을 이유로 유럽 최고의 공항으로 다시 한 번 선정되었습니다.

개인화: 다음 큰 기회

Accenture는 여행 경영진의 65%가 진정한 개인화에 대한 약속을 아직 이행하지 못했다고 생각한다고 보고합니다. 물론 중요한 비즈니스 우선 순위이지만 모든 사람이 극복하는 데 시간이 걸릴 진입 장벽이 있습니다.

다른 회사들은 이미 큰 진전을 이루고 있으며, Alaska Airlines와 같은 회사는 분석을 사용하여 백엔드 효율성과 고객 대면 제품을 향상시키고 있습니다.

여행사를 위한 개인화 응용 프로그램은 정말 끝이 없을 수 있습니다. 그러나 현재까지 개인화에 대한 일부 노력은 프로파일링으로 더 적절하게 정의될 수 있습니다. 사용자는 몇 가지 유사성을 기반으로 범주로 분류되고 사용자가 보이는 '사람 유형'에 따라 권장 사항이 제공됩니다.

그럼에도 불구하고 여행사가 빅데이터를 기반으로 고객 개개인에게 독특하고 맞춤화된 추천 서비스를 제공할 수 있는 세상은 그리 멀지 않습니다.