旅行&観光業界のユースケース

Last update: Sat Mar 28 2026 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

作成対象：

開発者
ユーザー

旅行&観光業界では、Adobe Experience Platformを利用して、予約エンジン、ロイヤルティプログラム、不動産管理システム、デジタル接点から収集したゲストデータを統合し、各旅行者の単一の顧客像を構築しています。この統合基盤は、予約を促すパーソナライズされた体験、放棄された予約の回復、リピート訪問を促進するゲストロイヤルティの構築を可能にします。

新規訪問者向けにパーソナライズされたホームページ

訪問者の地理的な場所と閲覧行動にもとづいて、パーソナライズされたクルーズ、ホテル、目的地のレコメンデーションをホームページに表示します。「関連性の高い旅行オプションを即座に目にした初回訪問者は、さらに検討し、予約プロセスを開始する可能性が高まります。

ビジネスへの影響

新規訪問者のホームページをパーソナライズすることで、一般的なコンテンツではなく、訪問者の場所や興味に合わせた旅行オプションを提供し、コンバージョン率を向上させることができます。

導入方法

匿名訪問者Web Personalization パターンを使用します。このアプローチは、位置情報、デバイスの種類、紹介ソースなどの利用可能なシグナルを活用して、まだ自身を特定していない訪問者に合わせたコンテンツを提供し、最初のページの体験をパーソナライズします。これは、訪問者が自分自身をまだ識別しておらず、パーソナライゼーションが、位置情報、デバイスの種類、紹介ソースなどの利用可能なシグナルに依存しなければならない場合に適したパターンです。既知の訪問者のパーソナライゼーションには、まだ存在しない認証済みプロファイルが必要です。

技術的な考慮事項

位置情報データをエッジで正確に解決し、ホームページの読み込みに遅延を追加することなく、地域に適した宛先、通貨、出発ポートを提供する必要があります。
Personalizationのルールでは、例えば冬の間に寒い気候の訪問者に暖かい天候の目的地を表面化させる、地域別の季節の旅行トレンドを考慮する必要があります。
フォールバックコンテンツ戦略は、場所を特定できない訪問者や、匿名化サービスを通じてやって来る訪問者にとって不可欠です。
予約システムの可用性フィードとの統合により、注目の宿泊施設や旅程が実際に予約可能になり、売り切れオプションを宣伝する際の不満を防ぐことができます。

買い物かごの放棄の復元ジャーニー

顧客が予約カートを放棄したことを自動的に検出し、パーソナライズされたオファーを含むマルチステップのメールジャーニーをトリガーして完了を促します。放棄された予約は、旅行とホスピタリティにおける最大の収益漏洩の1つであり、旅行意図がまだ新鮮である間のタイムリーなフォローアップは、それらの予約の有意義な割合を回復します。

ビジネスへの影響

効果的な予約回復プログラムは、カートの回収率を向上させ、予約数と平均旅行額に応じて、大幅な増収を生み出すことができます。

導入方法

イベントをトリガーにしたメッセージパターンを使用します。このアプローチは、カート放棄イベントにリアルタイムで対応し、顧客の旅行意欲が高い一方で、タイムリーなリマインダーを送信します。これは、トリガーがリアルタイムの顧客行動イベントであり、必要なレスポンスが、顧客のレスポンスに基づいて変化するマルチステップのナーチャリングシーケンスや動的なオファー選択ではなく、時間に敏感な単一のメッセージである場合に適したパターンです。

技術的な考慮事項

カート放棄の検出のしきい値は、旅行購入における一般的な検討サイクルの長さを考慮する必要があります。最初のリマインダーが表示されるまでの2～4時間の遅れは、多くの場合、小売で使用される30～60分よりも適切です。
電子メールのコンテンツでは、旅行在庫と旅行料金が頻繁に変更されるため、送信時に現在の価格設定、部屋またはキャビンの空き状況、画像を予約システムから動的に取り込む必要があります。
無償アップグレードやリゾートクレジットなどのパーソナライズされたインセンティブは、マージン、季節性、顧客のロイヤルティ層を考慮したビジネスルールによって管理する必要があります。
除外ロジックは、無関係なフォローアップメッセージを避けるために、コールセンターや旅行代理店などの別のチャネルを通じて予約を完了した顧客を除外する必要があります。

高いターゲティング

AIを活用した傾向スコアリングを使用して、購買意欲の高い訪問者を特定し、パーソナライズされたオファーやコンテンツでターゲティングできます。予約する可能性が最も高い訪問者を特定することで、最も説得力のあるオファーとセールス施策を、意思決定に近い旅行者に集中させることができます。

ビジネスへの影響

意図の高い訪問者にパーソナライズされたオファーを提供することで、これらのセグメントのコンバージョンを向上させ、最大のリターンをもたらす場所にマーケティング投資を集中させることができます。

導入方法

Known-Visitor Web/App Personalization パターンを使用します。このアプローチでは、リアルタイムのプロファイルデータと行動シグナルを利用して、特定された訪問者に対してweb体験をパーソナライズし、購入準備のレベルに合わせてカスタマイズされたコンテンツやオファーを提供します。これは、行動に対する親和性モデルではなく、特定された顧客のプロファイル属性と傾向スコアにもとづいてパーソナライゼーションが推進され、顧客が既に認証されている場合に、セグメントメンバーシップとインテントシグナルを利用可能にする、適切なパターンです。

技術的な考慮事項

傾向モデルは、日付検索、価格設定ページビュー、部屋の比較活動、同じ目的地への再訪問など、旅行固有のインテントシグナルを、短いウィンドウでトレーニングする必要があります。
ライブチャットプロンプトや期間限定オファーなど、意図の高いインタラクションは、ブラウジング体験を中断させることなく、予約フローの自然な意思決定ポイントに表示されます。
顧客は、購入の準備が整うまでに何ヶ月も調査することが多いため、スコアリングモデルでは、調査意図と予約意図を区別する必要があります。
Real-Time Customer Data Platform個の計算属性を使用して、セッション間の行動シグナルを集計し、各訪問者の最新の意図スコアを維持できます。

予約後のアップセルキャンペーン

顧客が予約を完了すると、キャビンのアップグレード、海岸での小旅行、ダイニングパッケージなどの付属品に対して、アップセルキャンペーンが自動的にトリガーされます。予約から旅行までの期間は、顧客が今後の旅行に最も期待し、体験の向上に最も前向きになる時期です。

ビジネスへの影響

「予約後のアップセル」施策では、平均注文額が増加し、付随売上が増加します。これにより、1回の予約が、はるかに価値のある取引に変わります。

導入方法

マルチステップオーケストレーションされたジャーニーパターンを使用します。このマルチステップのジャーニーでは、予約した顧客に対してアップセルの機会をタイミングよく提供し、顧客が既に購入したものや以前のメッセージとのエンゲージメントにもとづいてオファーを調整します。これは、ユースケースで、エンゲージメントイベントと在庫の可用性にもとづく条件分岐を使用して、数日かけて複数のメッセージを順序付けて送信する必要がある場合に適したパターンです。単一のトリガーメッセージでは、アップセルのアクション間の依存関係や、旅行日の近さにもとづくタイミング調整を処理できません。

技術的な考慮事項

予約システムと連携し、顧客が何を予約したか、特定の旅程で利用できるアップグレードはどれか、各付随オプションの現在の価格を正確に把握する必要があります。
アップセルのタイミングは戦略的に時差を設けるべきです。キャビンのアップグレードは予約後すぐに提供される場合がありますが、小旅行やダイニングパッケージは旅行日が近づくにつれてパフォーマンスが向上します。
小旅行のキャパシティとアップグレードの可用性は継続的に変化するため、付属製品の在庫と可用性は、オファーのプレゼンテーション時に確認する必要があります。
Journey Optimizerのパーソナライゼーションでは、予約の旅行者数を考慮し、家族予約に家族向けの小旅行と2人予約に向けたカップル向けの体験を推奨する必要があります。

解約した顧客の「顧客再獲得」施策

12 ヶ月以上予約していない顧客を特定し、過去の旅行履歴にもとづいて、パーソナライズされたウィンバックオファーやコンテンツを提供してエンゲージできます。一度離脱した顧客に再度アプローチすることは、新規顧客を獲得するよりもはるかに費用対効果が高く、以前の旅行者にはすでに企業への親近感があり、再予約のハードルは下がっています。

ビジネスへの影響

ターゲットを絞った「ウィンバック」施策により、休眠顧客のリエンゲージメント率を向上し、再訪問しない可能性のある顧客から売上を回復できます。

導入方法

マルチステップオーケストレーションされたジャーニーパターンを使用します。このマルチステップのジャーニーでは、一度離脱した顧客に対して、顧客の反応にもとづいてインセンティブからインセンティブへと進化する一連のプログレッシブなメッセージを提供して、リエンゲージメントします。これは、個別のトリガーイベントがなく、タイミングを顧客ライフサイクルモデルや季節的な予約パターンから計算する必要がある場合に適したパターンです。イベントトリガー型メッセージでは、プログレッシブエスカレーションロジックや一般的な旅行計画ウィンドウの周囲のオファーに時間を割く必要性を処理できません。

技術的な考慮事項

顧客のセグメンテーションの喪失では、旅行カテゴリーにおける一般的な予約頻度を考慮する必要があります。年間予約する顧客に対して、わずか6 ヶ月間の非アクティブな状態で「休眠」のフラグを付けないようにします。
ウィンバックコンテンツでは、好みの目的地、客室の種類、旅行シーズンなど、顧客の過去の旅行嗜好を参照し、企業がそれらを覚え、重視していることを示す必要があります。
オファーは、インスピレーションを与えるコンテンツから始まり、初期のメッセージでエンゲージメントが生まれない場合にのみ金銭的インセンティブへと発展するなど、ジャーニー全体を通じてエスカレーションさせる必要があります。
旅行代理店やコールセンターなどのオフラインチャネルを通じて行われた予約について、顧客記録を予約システムと比較して確認し、実際にアクティブな顧客にウィンバックメッセージを送信しないようにする必要があります。

動的な旅程のレコメンデーション

顧客の過去の予約、閲覧履歴、表明された嗜好にもとづいて、パーソナライズされたクルーズの旅程と目的地を表示します。旅行者が、自身の興味や旅行スタイルに合わせた旅程を目にすることで、プランニング体験とより深く関わり、より迅速に予約に向かうことができます。

ビジネスへの影響

パーソナライズされた旅程レコメンデーション旅程ページによるエンゲージメントの向上を促進し、顧客が適切な旅行をより早く見つけられるよう支援し、旅行者が多くのオプションに圧倒されていると感じた場合に発生する脱落を減らします。

導入方法

Known-Visitor Web/App Personalization パターンを使用します。このアプローチにより、特定された訪問者に対してweb サイトのコンテンツをパーソナライズし、プロファイルデータと行動履歴を利用して、最も関連性の高い旅程と目的地を特定できます。これは、行動の親和性モデルではなく、プロファイルの属性や予約履歴にもとづいてパーソナライゼーションを行う場合に適したパターンです。これにより、ルールベースのロジックにより、顧客の好みに合わせて出発港や日付などの旅行ロジスティクスを考慮できます。

技術的な考慮事項

旅程のレコメンデーションロジックには、魅力的で実用的なオプションを提示するために、航海日や滞在日、出発港、期間の設定を目的地の関心と並行して組み込む必要があります。
予約システムと統合することで、推奨される旅程に利用可能な在庫が確保され、現在の価格が反映されるので、売り切れた配送や完全に予約された宿泊施設を宣伝する際のフラストレーションを防ぐことができます。
季節的要因はレコメンデーションに大きな影響を与えるはずであり、以前に夏季の地中海クルーズを予約したことがある顧客には、オフシーズンの選択肢ではなく、同様の季節的オプションを提示すべきである。
Experience Platform プロファイル結合ポリシーは、モバイルで行われた調査がデスクトップのレコメンデーションに反映されるように、複数のデバイスからの閲覧行動を正しく統合する必要があります。

最近閲覧した商品のホームページ

最近閲覧したクルーズ、ホテル、目的地をホームページに表示し、訪問者に興味を思い出してもらい、再訪問を促します。旅行者は、予約する前に複数のセッションをまたいで調査することが多く、以前の興味を明らかにすることで、再訪問するたびに検索を開始する摩擦がなくなります。

ビジネスへの影響

最近閲覧した旅行商品をホームページに表示することで、再訪問のエンゲージメントが高まり、顧客が中断したところから再開できるようにし、予約までの道のりを短縮することができます。

導入方法

Known-Visitor Web/App Personalization パターンを使用します。この方法では、訪問者の保存されたプロファイルデータを使用して、以前に閲覧したアイテムをホームページにレンダリングし、閲覧セッション間の連続性を生み出します。パーソナライゼーションが、リアルタイムの行動への親和性ではなく、セッションやデバイスをまたいだ永続的なプロファイルデータに依存している場合や、関連性のルールがアルゴリズムによるランキングではなく、時間ベース（最新性）である場合、これは正しいパターンです。

技術的な考慮事項

最近閲覧したデータは、ID解決を使用してデバイスやセッションをまたいで保持する必要があります。これにより、携帯電話で閲覧した顧客がデスクトップに戻ったときに同じ項目を見ることができます。
以前に表示したオプションが利用できなくなったり、価格が前回の訪問以降に変更されたりした場合は、表示された項目に現在の価格と在庫状況を明確に示す必要があります。
表示された商品の最新版ウィンドウは、旅行予約サイクルに合わせて調整する必要があります。3か月前に閲覧されたクルーズを表示することは、ずっと前に閲覧された小売商品とは異なり、依然として関連性があります。
プライバシーを考慮して、最近閲覧したコンテンツを顧客の同意ステータスに関連付け、閲覧履歴を消去するオプションを容易にアクセスできるようにする必要があります。

ターゲットを絞ったオファーによる離脱インテントモーダル

訪問者が離脱の意思を示した場合、セッション中の閲覧行動にもとづいて、パーソナライズされた適切なオファーを提供するモーダルを表示します。顧客が離脱した際に、コンテクストに即した魅力的なオファーを提供することで、顧客が離脱する前に興味を予約に変える最終的な機会を得ることができます。

ビジネスへの影響

パーソナライズされた旅行オファーを提供する離脱意図モーダルは、予約せずに離脱する訪問者の間で有意義なコンバージョンを回復し、完全に失われる売上を獲得します。

導入方法

Offer Decisioning パターンを使用します。このアプローチでは、一元化された意思決定ロジックを使用して、利用可能なあらゆるオファーを評価し、セッション行動とプロファイルデータにもとづいて、離脱する訪問者に最も関連性の高いオファーを選択します。これは、オファーの選択において、ロイヤルティ層の適格性と、頻度の上限に関するビジネスの制約（単純な行動レコメンデーションやトリガーメッセージではなく、管理された意思決定ロジックを必要とする制約）を考慮する必要がある場合に適したパターンです。

技術的な考慮事項

旅行予約サイトの離脱意向検出では、旅行者が実際に離脱しようとせずに複数の旅程やプロパティを別々のタブで頻繁に開くため、複数のタブの閲覧行動を考慮する必要があります。
オファーの選択では、訪問者がセッション中に閲覧した商品を反映し、一般的なプロモーションではなく、特定の目的地やプロパティで割引を提供する必要があります。
モーダルの頻度は、訪問者があらゆる訪問で同じオファーを見られないように厳密に制限する必要があります。これにより、プロモーションの緊急性と限定性が損なわれます。
Journey Optimizerのオファーの適格性ルールでは、訪問者のロイヤルティ層と予約履歴を考慮して、適切に価値のあるインセンティブを提示し、プレミアムゲストに少額の割引ではなく有意義な特典を提供する必要があります。

ロイヤルティプログラム Personalization

顧客のロイヤルティ層、ポイントバランス、エンゲージメント履歴などにもとづいて、web サイト体験、オファー、コミュニケーションをパーソナライズします。あらゆる顧客接点で自分のステータスが反映されていると感じたロイヤルティメンバーは、認識され、評価されていると感じるため、ブランドへの取り組みが強化され、層の拡大が促されます。

ビジネスへの影響

層に応じたパーソナライゼーションにより、ロイヤルティ会員のエンゲージメントを向上させ、関係を深め、長期的な売上を維持する収益の獲得と引き換えの行動を加速できます。

導入方法

Decisioning🔗 パターンでクロスチャネルジャーニーを使用します。このアプローチは、ジャーニーオーケストレーションとリアルタイムの意思決定を組み合わせることで、ロイヤルティメンバーごとに適切なチャネルを通じて、層、好み、最近のアクティビティに適応させた適切なオファーを提供します。これは、重複するオファーを防ぐために、ジャーニーがチャネルをまたいで配信を調整する必要がある場合や、オファーの選択に階層ベースの適格性ルールと引き換え制約が必要な場合に適したパターンです。ジャーニーオーケストレーションだけでは、必要なマルチチャネルの意思決定レイヤーを提供できません。

技術的な考慮事項

web サイトのパーソナライゼーションやオファーが顧客の実際の状況を反映するように、階層状況、ポイント残高、学習履歴などのロイヤルティプログラムのデータを取り込み、最新の状態に保つ必要があります。
予約への早期アクセス、無料アップグレード、限定価格など、階層別の利点は、引き換え時点で適用される必要があり、予約および価格設定システムとの緊密な統合が必要です。
予約、宿泊、パートナーとの取引によるポイントバランスの変更を利用して、パーソナライゼーションルールの再計算をほぼリアルタイムでトリガーする必要があります。これにより、ポイントを獲得したばかりの顧客が、そのオプションをすぐに確認できるようになります。
Real-Time Customer Data Platform人のオーディエンスは、ロイヤルティ層と、次の層に近づいたり、層を下げるリスクがあるなど、重要なエンゲージメントのマイルストーンを中心に構成する必要があります。

マルチチャネル予約のリマインダー

予約を開始したものの完了しなかった顧客に、電子メール、テキストメッセージ、プッシュ通知を介してパーソナライズされた予約リマインダーを送信します。旅行者は頻繁に予約プロセスを開始し、中断され、リマインダーと保存された旅行の詳細を使用して、好みのチャネルを介して連絡を取ると、予約を完了するようになります。

ビジネスへの影響

マルチチャネルの予約リマインダーは、予約の完了率を向上させ、予約を予定していたものの、完了前に行き詰まった顧客から大きな売上を回復します。

導入方法

イベントをトリガーにしたメッセージパターンを使用します。このアプローチにより、不完全な予約イベントが検出されると、トリガーで自動的にリマインダーが表示され、顧客が好むチャネルでタイムリーなメッセージを配信します。これは、トリガーが個別の顧客行動（予約の開始）であり、必要なレスポンスが、各メッセージが過去のエンゲージメントや可用性の変化に依存するマルチステップのシーケンスではなく、優先チャネルをまたいだ時間制限のある配信である場合に適したパターンです。

技術的な考慮事項

チャネル選択ロジックでは、顧客のコミュニケーションの好みを尊重し、過去のエンゲージメントパターンにもとづいて配信を最適化し、モバイルやメールに的確に反応する顧客にはプッシュ通知を送信します。
リマインダーコンテンツには、顧客が保存した予約に直接戻るディープリンクを含め、すべての選択を維持し、旅行日、部屋の好み、ゲストの詳細を再入力する際の摩擦を排除する必要があります。
スケジュールと頻度のルールをチャネルをまたいで調整し、顧客に負担をかけないようにします。同じ予約に関する電子メールやプッシュ通知を同時に送信するのではなく、適切な間隔で配信する必要があります。
プロパティ管理または中央予約システムとの統合は、最初に選択した部屋のタイプ、料金、日付がまだ利用可能であることを確認してから、リマインダーを送信し、可用性が変更された場合はメッセージを更新する必要があります。

Seasonal Campaign Personalization

季節の嗜好、過去の季節の予約、現在の季節のトレンドなどにもとづいて、キャンペーンやオファーをパーソナライズできます。旅行者は季節に大きな影響を受けるため、その季節の興味や現在の旅行傾向に即したキャンペーンは、一般的なプロモーションよりもはるかに魅力的です。

ビジネスへの影響

季節ごとにパーソナライズされた施策は、季節ごとの予約コンバージョン率を高め、マーケティング投資が、各顧客の共感を呼ぶ可能性が最も高い目的地や旅行商品に集中されるようにします。

導入方法

バッチアウトバウンドメッセージのアクティベーションパターンを使用します。このアプローチにより、大規模なオーディエンスにパーソナライズされた季節ごとのキャンペーンメッセージをスケジュールごとに配信し、季節ごとの旅行パターンや嗜好にもとづいて顧客をセグメンテーションできます。これは、オーディエンスが大規模で、季節の予約履歴によって事前に定義されており、イベント主導ではなく季節のプランニングウィンドウに基づいて配信タイミングがスケジュールされ、リアルタイムの分岐や意思決定が必要ない場合に適したパターンです。

技術的な考慮事項

顧客の季節ごとの嗜好プロファイルは、過去の予約データから構築し、一貫した夏のビーチの休暇や冬のスキー旅行などのパターンを特定し、キャンペーンのターゲティングに活用する必要があります。
キャンペーンのスケジュール設定では、旅行業界のリードタイムを考慮する必要があります。夏休みキャンペーンは、ほとんどの予約が完了した6月ではなく、家族が計画を立てている春先に開始する必要があります。
季節在庫向けの価格と空き状況のフィードを統合し、プロモーションされた取引が、おすすめの旅行期間中の実際の部屋やキャビンの空き状況を反映できるようにする必要があります。
Experience Platform人のオーディエンスは、季節の嗜好データと最新指標を組み合わせて、来シーズンの一般的なプランニングウィンドウにいる顧客に優先順位を付ける必要があります。

グループ予約のレコメンデーション

グループ旅行を頻繁に予約する顧客を特定し、グループパッケージ、家族向けのオプション、複数室の予約などを積極的に推奨します。グループ予約は、トランザクションあたりの売上が大幅に増加します。グループ旅行の実証されたパターンを持つ顧客は、プランニングプロセスを簡素化する厳選されたオプションによく反応します。

ビジネスへの影響

プロアクティブなグループ予約のレコメンデーションは、予約あたりの平均注文額を増加させ、複数の個別予約に分割される可能性のあるグループ旅行トランザクションの全価値を把握します。

導入方法

行動レコメンデーションパターンを使用します。このアプローチでは、顧客の予約パターンと行動から学習したAIを活用したモデルを使用して、各顧客に最も関連性の高いグループ旅行のオプションを提案します。これは、商品セットが大規模で継続的に変化し、価格や在庫状況に合わせてグループパッケージが進化し、適格性ルールによって決定される一連のオファーではなく、グループの予約履歴の行動パターンによって選択が決まる場合に適したパターンです。

技術的な考慮事項

グループ旅行識別では、複数室の予約、複数の乗客による予約、同じ日付と目的地に対して同時に近い調整された予約などのパターンの予約履歴を分析する必要があります。
グループパッケージの料金は個別の料金と異なることが多く、最小パーティサイズまたは事前の予約ウィンドウが必要な場合があるため、予約システムから動的に引き出す必要があります。
レコメンデーションコンテンツは、グループでの食事のオプション、ミーティングスペース、ブロック予約割引、グループでの遠足の空き状況など、グループの主催者固有のニーズに対応する必要があります。
Real-Time Customer Data Platform プロファイルのエンリッチメントでは、顧客を予約パターンに基づいてグループ旅行主催者としてフラグ付けし、家族再会の季節や企業の休暇期間など、グループの計画期間のピーク時にターゲットを絞ったキャンペーンを有効にする必要があります。

AI Booking Concierge

旅行&観光業界では、顧客が予約を確定する前に、フライト、客室、客室カテゴリー、付随サービス、ロイヤルティ特典などを確認する必要があるため、複雑で検討の重い購入ジャーニーを提供します。静的な参照およびフィルター機能を利用して、意思決定の疲労を招き、離脱を促進できます。 AI予約コンシェルジュは、顧客の自然な会話を通じて旅行意図、パーティーの規模、好み、予算を理解し、その後、旅程の計画、宿泊施設の選択、アドオンオプションなどを段階的にガイドします。そして、顧客の階層に関連するロイヤルティのメリットを提示します。

ビジネスへの影響

会話型予約ガイダンスは、旅程の完了率と付随的な添付ファイルを向上させ、そうでない場合は電話でオプションを確認したいゲストのコールセンターの数を減らします。

導入方法

Brand Concierge会話体験パターンを使用します。このアプローチにより、Product Advisor Agentをプロパティや旅程カタログに対して展開し、AEP Agent Orchestratorとリアルタイムの顧客プロファイルデータを使用して、ガイド付きのマルチターンダイアログを通じてパーソナライズされたオプションやロイヤルティに関連するレコメンデーションを提示します。これは、目標が複雑な予約決定に向かって構築される、インタラクティブな複数回にわたる会話型の発見である場合に適したパターンです。イベントトリガーによるメッセージとは異なり、一方向のアウトリーチで個別の旅行者アクションに反応します。また、ダイアログでゲストに働きかけることなく受動的にレコメンデーションを提示する、パーソナライズされたweb体験とは異なります。 AEP Agent Orchestratorとブランドガバナンスの設定が必要です。

技術的な考慮事項

予約システムとBrand Conciergeのコンテンツレイヤーをほぼリアルタイムで統合することで、空き状況や料金に関するデータを最新の状態に保つ必要があります。会話内で利用できない部屋の種類を推奨したり、誤った価格を提示したりすると、信頼が即座に損なわれます。
リアルタイムの顧客プロファイル検索では、ロイヤルティ層、滞在履歴、設定された嗜好を明らかにする必要があります。これにより、担当者はゲストが各訪問で好みを再説明することなく、ゲストのステータスを積極的に把握し、レコメンデーションをカスタマイズすることができます。
ブランドガバナンスでは、担当者がレートマッチの問い合わせ、競合他社の紹介、ゲストが望む日付や部屋のタイプが利用できない状況をどのように処理するかを定義する必要があります。これにより、担当者はブランドボイス内で行き詰まりを示すのではなく、優雅に対応できます。
会話のインテントシグナル（目的地の関心、旅行パーティの構成、ダイアログ中に表される付随的な嗜好など）は、Adobe AEPにExperienceEvent データとして送り返され、下流のメール、ロイヤルティ、リエンゲージメントキャンペーンに情報を提供します。

ゲストの誕生日キャンペーン

パーソナライズされた誕生日メッセージと限定オファーを提供し、誕生日のお客様をターゲットにします。誕生日キャンペーンは、個人のマイルストーンを把握し、お祝いの予約や訪問を促すことで、顧客との関係を強化します。

ビジネスへの影響

誕生日メッセージは、企業を差別化し、段階的な予約を促進する感情的な顧客接点を生み出します。顧客は、魅力的でパーソナライズされたオファーを提示されると、誕生日の周りの休暇や食事の体験を計画する可能性が高くなります。

導入方法

イベントをトリガーにしたメッセージパターンを使用して、ゲストの誕生日が届いたときに、パーソナライズされた誕生日メッセージとオファーを送信します。これは、プロファイル属性日付トリガーに基づいて1つのイベント駆動型メッセージが送信される場合に適したパターンです。

技術的な考慮事項

生年月日は、ゲストプロファイルに取り込まれ、誤った日付にメッセージを送信しないように検証する必要があります。
オファーには、滞在または体験を計画および予約するための合理的な時間をゲストに提供するために、定義された有効期限（誕生日の月など）が必要です。
誕生日ファイルがないゲストは、一般的なメッセージを送信するのではなく、キャンペーンから除外する必要があります。
オファーパーソナライゼーションでは、過去の予約履歴（目的地、宿泊施設のタイプ、部屋のカテゴリー）を考慮して、関連する提案を提示する必要があります。

配信先のプロモーションキャンペーン

進行中の旅行先のプロモーション中に、ゲストをターゲットに予約を行います。目的地のプロモーション旅行者の興味に合わせてプロモーションされた目的地のタイムリーなオファーを提供することで、予約を促進します。

ビジネスへの影響

ターゲットを絞った目的地のプロモーション過去の旅行履歴や嗜好にもとづいて、最も興味を持つ可能性の高い旅行者にリーチすることで、予約のコンバージョンを向上し、プロモーションの無駄を省き、キャンペーンのROIを向上させることができます。

導入方法

アクティブな宛先キャンペーンウィンドウ中に、バッチアウトバウンドメッセージのアクティベーションパターンを使用して、適格なオーディエンスセグメントにプロモーションメッセージを送信します。これは、パーソナライズされたプロモーションメッセージを、スケジュールされたバッチで配信し、期限付きのキャンペーンを通じて定義されたオーディエンスにリーチする必要がある場合に適したパターンです。

技術的な考慮事項

プロモーションの開始日と終了日は、アクティブなプロモーションウィンドウ中にのみメッセージを送信するように管理する必要があります。
オーディエンスのセグメンテーションでは、過去の予約履歴、閲覧行動、訪問先の親和性を活用し、プロモーション対象とエンゲージする可能性が最も高いターゲットゲストにアプローチする必要があります。
プロモーションされた目的地と旅行日にすでに予約しているゲストは、獲得メッセージから除外する必要があります。

recommendation-more-help

045b7d44-713c-4708-a7a6-5dea7cc2546b