Czy zastanawialiście się kiedyś, dlaczego serwis Booking.com tak dobrze trafia w Wasze gusta? Albo dlaczego TripAdvisor potrafi zasugerować restaurację, która okazuje się totalnym strzałem w dziesiątkę? To wszystko dzięki zaawansowanym systemom rekomendacji, które analizują zachowania użytkowników, ich wcześniejsze wybory oraz aktualne trendy podróżnicze.
W tym artykule przyjrzymy się, jak wykorzystać różne typy systemów rekomendacji do personalizacji ofert i zwiększania satysfakcji klientów. Pokażemy przykłady skutecznych wdrożeń oraz podpowiemy, w jakim miejscu na stronie warto je umiejscowić.
Czym są systemy rekomendacji w turystyce?
Systemy rekomendacji w turystyce to zaawansowane narzędzia wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji, które analizują dane o preferencjach, wcześniejszych wyborach i zachowaniach użytkowników, aby przedstawić im spersonalizowane propozycje miejsc noclegowych, atrakcji turystycznych czy restauracji. Działają one jak wirtualny doradca podróży, który dzięki analizie danych zna gust klienta i potrafi zaproponować dokładnie to, czego szuka – często zanim sam zdąży to sformułować.
W czasach, gdy wielu z nas czuje się przytłoczonych masą informacji i dostępnych możliwości, inteligentne algorytmy rekomendacyjne filtrują oferty i wyświetlają te najbardziej trafne, oszczędzając nasz czas i zwiększając satysfakcję z dokonanych wyborów.
Popularne typy rekomendacji w turystyce
W poprzednim artykule „Systemy rekomendacji produktów i usług: kluczowe korzyści i przykłady zastosowania” omówiliśmy najpopularniejsze typy systemów rekomendacji. Dziś przyjrzymy się, jak mechanizmy znajdują zastosowanie w branży turystycznej, oferując podróżującym spersonalizowane doświadczenia.
1. Rekomendacje oparte na popularności obiektów
Rekomendacje oparte na popularności to sprawdzony sposób na zwiększenie konwersji w branży turystycznej. System pokazuje użytkownikom obiekty i destynacje najchętniej wybierane przez innych klientów. Mogą to być najczęściej rezerwowane hotele (popularity-based ranking), najwyżej oceniane atrakcje (ratings-based approach), kierunki cieszące się największym zainteresowaniem w danym sezonie (seasonal forecasting techniques), popularność obiektów w danym mieście (location-based recommedations).
Podczas gdy w e-commerce popularność jest często mierzona liczbą sprzedanych produktów czy oceną klientów, w turystyce mechanizm ten uwzględnia również sezonowość i kontekst. Popularne kierunki zimowe różnią się od letnich hitów, a popularne hotele biznesowe od rodzinnych resortów.
2. Rekomendacje usług komplementarnych
Kolejna metoda polega na sugerowaniu dodatkowych usług, które uzupełniają główną rezerwację klienta, zwiększając tym samym wartość zamówienia. Są to rekomendacje kontekstowe w ramach sesji, które wykorzystują informacje o aktualnym zachowaniu użytkownika do proponowania odpowiednich usług i produktów.
W tradycyjnym e-commerce cross-selling polega na proponowaniu akcesoriów do zakupionego produktu (np. dla smartfona będzie to etui czy słuchawki). W turystyce mechanizm ten jest bardziej złożony i kontekstowy. System analizuje cel podróży, jej charakter i specyfikę wybranego obiektu, by zaproponować trafne dodatki.
Przykładowe zastosowania w branży turystycznej to:
- proponowanie transferu z lotniska po zarezerwowaniu hotelu;
- sugerowanie ubezpieczenia podróży dopasowanego do charakteru wyjazdu;
- oferowanie wypożyczenia samochodu w miejscu docelowym.
Ta strategia sprawdza się na różnych etapach ścieżki zakupowej:
- Podczas przeglądania oferty – „Uzupełnij swój pobyt o…”
- W procesie rezerwacji – „Dodaj do swojej rezerwacji…”
- Po dokonaniu zakupu – „Spersonalizuj swój wyjazd dzięki…”
3. Rekomendacje bazujące na zachowaniach klientów
Systemy rekomendacji wykorzystujące dane o klientach stanowią jedne z najpotężniejszych narzędzi personalizacji w branży turystycznej. System analizuje wzorce zachowań użytkowników o podobnych preferencjach, tworząc rekomendacje w stylu „Klienci, którzy zarezerwowali ten hotel, odwiedzili również…”. Zamiast opierać się na z góry ustalonych regułach, algorytm uczy się wzorców zachowań użytkowników, bazując na zachowaniach takich jak odwiedzone strony hoteli czy przeglądane kategorie.
W przypadku użytkowników posiadających już własną historię zakupów, system może rekomendować obiekty, bazując na ich poprzednich wyborach. Jest to szczególnie skuteczne przy budowaniu długoterminowych relacji z klientami oraz dla osób podróżujących cyklicznie, np. na coroczne wakacje czy regularne wyjazdy biznesowe.
Platformy takie jak Booking.com z powodzeniem wykorzystują tę metodę, analizując zarówno zachowania grupowe („turyści podobni do Ciebie wybierali…”), jak i indywidualną historię zakupową klienta (np. automatycznie promując drewniane domki dla użytkownika, który regularnie wybiera taki typ zakwaterowania).
Ta kombinacja działa jak doświadczony agent biura podróży, który nie tylko zna preferencje swoich klientów, ale również potrafi zasugerować nowe, trafne opcje na podstawie doświadczeń podobnych podróżnych.
4. Rekomendacje nowości
Rekomendacje nowości w branży turystycznej pełnią nieco inną rolę niż w tradycyjnym e-commerce. O ile w sklepach internetowych nowe produkty pojawiają się regularnie, o tyle w turystyce „nowość” może, świeżo otwarty hotel, niedawno wprowadzoną trasę lotniczą czy zupełnie nowy typ doświadczeń. W tym przypadku algorytmy opierają się na cechach oferty i metodach podobieństwa.
Takie odpowiednio spersonalizowane rekomendacje nowych ofert mogą skutecznie zainspirować do kolejnego wyjazdu lub odkrycia nieznanej destynacji. Jest to też idealna propozycja dla podróżników poszukujacych nowych, wyjątkowych przygód i doświadczeń.
Kluczem jest jednak dopasowanie – nowy luksusowy hotel nie zainteresuje klienta podróżującego z niskim budżetem, ale może być atrakcyjny dla osoby regularnie wybierającej obiekty premium.
5. Rekomendacje oparte na geolokalizacji
Rekomendacje wykorzystujące dane geolokalizacyjne mogą stać się kluczowym elementem całego procesu planowania i realizacji podróży. System może wykorzystywać zarówno algorytmy oparte na lokalizacji (Location-Based Recommendations) oraz analizie skupień (Clustering-Based Recommendations), grupującej miejsca na podstawie cech geograficznych, tworząc „trasy” czy „pakiety” doświadczeń dla turystów.
Ten typ rekomendacji w turystyce przybiera różne formy, takie jak:
- sugerowanie atrakcji w pobliżu zarezerwowanego hotelu;
- pokazywanie restauracji w okolicy aktualnej lokalizacji podróżnego;
- rekomendowanie alternatywnych obiektów noclegowych w preferowanej dzielnicy;
- informowanie o wydarzeniach odbywających się podczas planowanego pobytu.
Takie rekomendacje są szczególnie cenne dla podróżujących spontanicznie, którzy na bieżąco poszukują noclegów czy atrakcji. Dzięki danym geolokalizacyjnym system może natychmiast zaproponować najbliższe dostępne opcje, oszczędzając czas na przeszukiwanie licznych ofert.
6. Rekomendacje oparte na wiedzy
Rekomendacje oparte na wiedzy to metoda rekomendacji, która wykorzystuje ekspercką wiedzę, reguły i informacje o preferencjach podróżniczych wynikajace z analizy danych o użytkownikach.
Ten typ rekomendacji bazuje na deklarowanych lub wywnioskowanych preferencjach – mogą to być informacje podane podczas rejestracji, odpowiedzi na pytania profilujące czy dane zebrane podczas interakcji z platformą. System uwzględnia na przykład typ preferowanych wakacji (aktywne, wypoczynkowe), skład grupy podróżujących (para, rodzina z dziećmi, grupa przyjaciół) czy szczególne wymagania (dostępność dla osób z niepełnosprawnościami, udogodnienia dla dzieci).
Ponadto w tej metodzie wykorzystywane są reguły zdefiniowane przez ekspertów branży turystycznej, którzy tworzą je w oparciu o cele biznesowe (uwzględniając czynniki takie jak promocje, sezonowość produktów, dostępność itp.) Powstała w ten sposób wiedza ekspercka może być brana pod uwagę w rekomendacjach.
7. Rekomendacje oparte na treści
Rekomendacje oparte na treści to metoda personalizacji, w której system opiera sie na podobieństwach i analizie treści zawartych na stronie obiektu.
Stosowane techniki to m.in. podobieństwo treści (porównywanie opisów ofert pod kątem używanych słów i fraz), modelowanie tematyczne (automatyczne wykrywanie głównych tematów w opisach, np. „plaża”, „góry”, „zabytki”), analiza opinii (wyodrębnianie sentymentu i kluczowych cech z recenzji) czy klasteryzacja (grupowanie podobnych ofert w zbiory na podstawie ich cech).
W turystyce ten typ rekomendacji opiera się na szczegółowych cechach hoteli, restauracji czy atrakcji (takich jak atmosfera, standard, typ obiektu, udogodnienia, lokalizacja, styl czy oceny użytkowników).
Zaletą tego rozwiązania jest możliwość wdrożenia bez historycznych danych o zachowaniach użytkowników. TripAdvisor doskonale wykorzystuje ten mechanizm, wyświetlając sekcję „Podobne doświadczenia” i nierzadko ratując rezerwacje, które mogłyby przepaść z powodu braku dostępności czy niedopasowania pierwotnie wybranego obiektu.
8. Rekomendacje oparte na współpracy
Rekomendacje oparte na współpracy (collaborative filtering) to system rekomendacji, który polega na rekomendowaniu użytkownikowi przedmiotów, które spodobały się użytkownikom o podobnych preferencjach lub przedmiotów, które są podobne do tych, które użytkownik już ocenił pozytywnie.
Przykładowe zastosowania collaborative filtering w branży turystycznej to:
- rekomendowanie restauracji, które przypadły do gustu innym podróżnikom o podobnych preferencjach kulinarnych;
- sugerowanie nietypowych destynacji na podstawie doświadczeń podobnych użytkowników, które mogłyby umknąć w typowych, ogólnych filtrach wyszukiwania;
Collaborative filtering świetnie sprawdza się zwłaszcza przy odkrywaniu mniej oczywistych, niszowych miejsc i usług turystycznych lubianych przez podróżnych, których użytkownicy mogliby sami nie znaleźć.
9. Rekomendacje oparte na kontekście
Rekomendacje oparte na kontekście (context-aware recommendations) to technika rekomendacyjna, która wykracza poza analizę preferencji użytkownika i uwzględnia bieżącą sytuację oraz okoliczności, w jakich dokonuje on interakcji z systemem. W branży turystycznej kontekst obejmuje szereg zmiennych, które mogą znacząco wpływać na trafność rekomendacji, takich jak:
- aktualna lokalizacja podróżnego;
- pora roku i warunki pogodowe;
- czas dnia i dzień tygodnia;
- trwające wydarzenia lokalne i święta;
- dostępność komunikacyjna,
- urządzenie użytkownika (niezależnie czy jest to aplikacja mobilna czy wersja desktopowa).
Przykładowe zastosowania w branży turystycznej to:
- rekomendowanie klimatyzowanych atrakcji podczas upałów,
- proponowanie atrakcji dostępnych wewnątrz w przypadku złej pogody,
- rekomendacje restauracji, które są w pobliżu użytkownika,
- informowanie o lokalnych wydarzeniach odbywających się podczas pobytu.
Uwzględnianie kontekstu znacząco podnosi trafność rekomendacji turystycznych i sprawia, że są one nie tylko dopasowane do ogólnych preferencji użytkownika, ale również do konkretnej sytuacji, w której się znajduje..
10. Rekomendacje oparte na sesji
Rekomendacje oparte na sesji (session-based recommendations) to dynamiczny mechanizm personalizacji, który analizuje zachowanie użytkownika wyłącznie podczas bieżącej wizyty na stronie, bez uwzględniania jego wcześniejszej historii czy zarejestrowanych preferencji. To szczególnie cenny typ w przypadku, gdy:
- użytkownicy przeglądają oferty w trybie incognito,
- planują wyjazdy o zupełnie innym charakterze niż poprzednie,
- są na stronie po raz pierwszy.
System w czasie rzeczywistym śledzi sekwencję działań użytkownika: przeglądane obiekty, stosowane filtry, wprowadzane kryteria wyszukiwania oraz czas spędzony na poszczególnych ofertach. Na tej podstawie szybko buduje tymczasowy profil zainteresowań i dostosowuje rekomendacje do aktualnych potrzeb.
Przykładowe zastosowania to:
- sugerowanie obiektów podobnych do tych, które użytkownik właśnie przeglądał;
- rekomendowanie hoteli spełniających kryteria, które użytkownik najczęściej filtrował w ramach sesji;
- proponowanie atrakcji pasujących do charakteru przeglądanych obiektów
- przypominanie o ofertach przeglądanych w ramach obecnej sesji.
Ten typ rekomendacji jest szczególnie skuteczny w przypadku platform z dużym ruchem jednorazowych użytkowników oraz dla osób, których preferencje podróżnicze znacząco się zmieniają w zależności od celu wyjazdu.
Gdzie prezentować rekomendacje ofert turystycznych?
Skuteczność systemów rekomendacji w dużej mierze zależy od odpowiedniego umiejscowienia ich na stronie internetowej czy w aplikacji.
W zależności od ich typu oraz celów biznesowych, rekomendacje powinny być prezentowane w różnych miejscach platformy turystycznej.
Optymalnie lokalizacje rekomendacji na stronie według celów biznesowych
- Zwiększenie współczynnika klikalności: strona główna, strony kategorii destynacji, strony konkretnych obiektów, kampanie mailingowe i reklamy displayowe
- Poprawa współczynnika konwersji: strona z opisem konkretnego obiektu turystycznego
- Maksymalizacja przychodów na sesję: koszyk zakupowy, strona finalizacji rezerwacji
Typy modeli rekomendacji i ich optymalne umiejscowienie na stronie
- Polecane dla Ciebie: Najlepiej sprawdzą się na stronie głównej lub w panelu użytkownika, bazujące na historii wyszukiwań i rezerwacji klienta. Doskonale sprawdzają się jako inspiracja na początkowym etapie planowania podróży.
- Inne, które mogą Ci się spodobać: Zazwyczaj wyświetlane są stronie z opisem konkretnego obiektu. Pokazują alternatywne hotele czy atrakcje o podobnym charakterze. Są szczególnie przydatne, gdy przeglądany obiekt nie spełnia wszystkich oczekiwań lub jest niedostępny w wybranym terminie.
- Często rezerwowane razem: Tego typu rekomendacje znajdziemy najczęściej w koszyku lub na stronie rezerwacji. Sugerują one komplementarne usługi takie jak transfery, ubezpieczenie podróży czy wycieczki fakultatywne.
Jak wdrożyć systemy rekomendacyjne w serwisie turystycznym?
Wdrożenie skutecznego systemu rekomendacji w branży turystycznej wymaga zastosowania specjalistycznych rozwiązań technologicznych. Najlepszym podejściem jest wykorzystanie dedykowanych silników rekomendacji, które posiadają zaawansowane możliwości personalizacji ofert dzięki mechanizmom uczenia maszynowego i rankingowania.
Jednym z takich rozwiązań jest silnik Qtravel Search&Discovery, który został stworzony specjalnie z myślą o zaawansowanych rekomendacjach ofert turystycznych. Narzędzie to umożliwia personalizację doświadczeń użytkowników na każdym etapie planowania podróży, od inspiracji po finalizację rezerwacji.
Sprawdź, jak rekomendacje mogą odmienić Twój biznes
Systemy rekomendacji to prawdziwy game-changer w branży turystycznej. Od prostych sugestii podobnych hoteli, przez personalizację opartą na kontekście, aż po inteligentne analizy zachowań użytkowników – wszystkie te mechanizmy mają jeden cel: pomóc Twojej firmie poprawić sprzedaż i zadowolenie klientów.
Choć wdrożenie takiej technologii może wydawać się trudne, nie musisz wcale wynajdować koła na nowo. Nowoczesne silniki rekomendacji, takie jak Qtravel Search&Discovery, robią większość ciężkiej pracy za Ciebie. Sprawdź demo Qtravel Search i zobacz, jak inteligentne rekomendacje mogą odmienić sposób, w jaki prezentujesz oferty swoim klientom.