Lookalike Audiences für Hotels: Eine Einrichtungs-Checkliste mit First-Party-Gästedaten

Erstellen Sie Lookalike Audiences für Ihr Hotel auf Basis Ihrer besten Direktbucher und nicht auf Basis aller Gäste, die bei Ihnen übernachtet haben. Kombinieren Sie eingewilligte Gäste-WiFi-Opt-ins mit Daten aus Ihrer Booking-Engine und laden Sie dann 1.000 bis 50.000 Kontakte hoch, wie von Meta empfohlen. Starten Sie mit einer 1% Lookalike-Zielgruppe und schließen Sie bestehende Gäste aus. Bewerten Sie den Erfolg anhand der Kosten pro Direktbuchung im Vergleich zur OTA-Provision, gemessen mit einem Holdout-Test.

Was können Lookalike Audiences für Ihr Hotel leisten?

Eine Lookalike Audience ist eine Gruppe von Personen, die Meta auswählt, weil sie einer von Ihnen bereitgestellten Liste ähneln. Diese Liste ist eine Custom Audience, oft auch als Seed bezeichnet. Meta vergleicht die gematchten Profile in Ihrem Seed mit Personen im von Ihnen gewählten Land. Anschließend werden die ähnlichsten Übereinstimmungen auf Facebook und Instagram ermittelt.

Für ein Hotel zählt vor allem ein Ergebnis: neue Gäste, die direkt buchen. Jede Buchung über Ihre eigene Booking-Engine vermeidet die Provision, die eine Online-Reiseagentur (OTA) für diesen Aufenthalt verlangt. Außerdem erhalten Sie die echten Kontaktdaten des Gastes vor der Anreise und nicht erst nach dem Check-out.

Der Seed entscheidet über alles. Meta weiß nicht, welche Gäste für Sie besonders wertvoll sind. Die Plattform kopiert das Muster der Liste, die Sie ihr bereitstellen. Wenn Sie Daten von allen Gästen als Seed nutzen, die bei Ihnen übernachtet haben, fließen auch OTA-Bucher in dieses Muster ein. Wenn Sie den Seed aus Gästen erstellen, die direkt gebucht haben, wiedergekehrt sind und vor Ort Umsatz generiert haben, bitten Sie Meta darum, mehr von genau diesen Gästen zu finden.

Es gibt auch ein praktisches Problem. OTAs übermitteln dem Hotel oft nur eine Weiterleitungs-E-Mail-Adresse anstelle der tatsächlichen E-Mail-Adresse des Gastes. Booking.com beispielsweise gibt Partnern eine Alias-Adresse für Gästenachrichten. Diese Adressen stimmen selten mit einem Meta-Profil überein, sodass OTA-lastige Seeds beim Upload schrumpfen.

Wo Gäste-WiFi ins Spiel kommt

Guest WiFi verändert die Daten, die Sie besitzen. Wenn sich ein Gast vor Ort anmeldet und seine Einwilligung gibt, erfassen Sie seine eigene E-Mail-Adresse mit einer dokumentierten Einwilligung. Das sind Erstanbieterdaten (First-Party-Daten), und sie schließen auch Gäste ein, die ursprünglich über eine OTA gebucht haben.

Tools wie Mailchimp, Klaviyo und HubSpot senden Kampagnen an eine von Ihnen importierte Liste. Sie bauen diese Liste jedoch nicht aus den Personen auf, die Ihr Haus betreten. Mit Purple Engage baut sich die Liste durch Gäste-WiFi-Logins von selbst auf. Purple wird an über 80.000 Live-Standorten eingesetzt und verzeichnete 440 Millionen Logins im Jahr 2024 (Purple-Daten). Die Purple Engage Produktübersicht stellt die Plattform ausführlich vor.

Für den grundlegenden Unterschied zwischen einem Location-CRM und einer E-Mail-Plattform lesen Sie Hotel-CRM vs. E-Mail-Marketing-Tool: Was ein Location-CRM ergänzt.

Was benötigen Sie, bevor Sie eine Hotel-Lookalike-Zielgruppe erstellen?

Sie benötigen sechs Voraussetzungen vor dem ersten Upload. Fehlt eine davon, wird die Erstellung der Lookalike-Zielgruppe entweder blockiert oder die Ergebnisse lassen sich nicht verlässlich auswerten.

Anforderung	Woher sie stammt	Warum sie wichtig ist
Einwilligung und Hinweis zur Anzeigenübereinstimmung	Ihre WiFi-Opt-in-Formulierung und Ihr Datenschutzhinweis	DSGVO-Artikel 6 und 13 erfordern eine Rechtsgrundlage und Transparenz
Ein Seed von 1.000+ abgeglichenen Gästen	Mit Buchungsdaten verknüpfte Purple Engage-Profile	Meta erfordert 100+ Personen aus einem Land und empfiehlt 1.000 bis 50.000
Buchungskanal pro Gast	Reservierungsexport aus PMS oder Booking Engine	Trennt Direktbucher von OTA-Buchern
Ausgaben oder Aufenthaltswert pro Gast	PMS-Folio-Gesamtsummen	Ermöglicht eine wertbasierte Lookalike Audience
Meta Pixel und Conversions API auf Ihrer Booking Engine	Ihr Booking-Engine-Anbieter	Meldet Direktbuchungen und Umsätze an Meta zurück
Baseline-Kosten pro Direktbuchung	Reports für Paid Social und OTAs des letzten Quartals	Liefert Ihnen eine Vergleichszahl

Klären Sie zuerst die Einwilligungsfrage

Die Einwilligung zum Erhalt Ihrer E-Mails ist nicht dasselbe wie die Einwilligung zum Abgleich einer E-Mail-Adresse auf Meta. Gemäß DSGVO benötigen Sie für diese Verarbeitung eine Rechtsgrundlage (Artikel 6). Ihr Datenschutzhinweis muss Gäste zudem darüber informieren, dass Sie dies tun (Artikel 13).

Das Information Commissioner's Office (ICO) im Vereinigten Königreich behandelt listenbasierte Zielgruppen-Tools in seinen Leitlinien für Direktmarketing. Viele Hotels verlassen sich auf eine Einwilligung und nennen Social Advertising explizit in der Opt-in-Formulierung. Überprüfen Sie Ihre Formulierung vor dem ersten Upload mit Ihrem Datenschutzbeauftragten. Die Nutzungsbedingungen für Custom Audiences von Meta verlangen ebenfalls, dass Sie das Recht besitzen, die von Ihnen hochgeladenen Daten zu verwenden.

DSGVO-Erwägungsgrund 32 schließt vorausgefüllte Kontrollkästchen als gültige Einwilligung aus. Die Conscious-Choice-Opt-ins von Purple fordern den Gast auf, beim Login eine aktive Auswahl zu treffen. Dadurch erhalten Sie einen Nachweis der Einwilligung, auf den Sie sich berufen können, falls ein Gast oder eine Aufsichtsbehörde nachfragt.

Wie erstellen Sie eine Lookalike Audience aus Gast-WiFi- und Buchungsdaten?

Gehen Sie diese acht Schritte der Reihe nach durch. Die Schritte 1 bis 4 erfolgen in Ihren eigenen Daten. Die Schritte 5 bis 8 erfolgen im Meta Werbeanzeigenmanager, wo das Meta Business Help Center die aktuellen Benutzeroberflächen dokumentiert.

1. Erfassen Sie bei jedem Login E-Mails mit Einwilligung

Ihr Seed kann nur so groß sein wie Ihre Opt-in-Liste. Gestalten Sie das Opt-in klar und beschreiben Sie, was die Gäste erhalten werden. Wenn Sie sich beim Anzeigenabgleich auf eine Einwilligung stützen, fügen Sie einen einfachen Hinweis auf Social Advertising hinzu.

2. Verknüpfen Sie WiFi-Profile mit dem Buchungskanal

Exportieren Sie Reservierungen aus Ihrem PMS mit E-Mail, Buchungskanal, Aufenthaltsdaten und Folio-Gesamtsumme. Gleichen Sie diese anhand der E-Mail-Adresse mit Purple Engage-Profilen ab. Kennzeichnen Sie jeden Gast als Direktbucher, OTA-Bucher oder Gruppen- und Firmenkunde.

Gäste, die über eine OTA gebucht, aber im WiFi zugestimmt haben, sind wertvoll - nur nicht als Seed. Überführen Sie diese stattdessen in ein E-Mail-Programm für Direkt-Wiederbucher in Purple Engage. Bei ihrem nächsten Aufenthalt sollte keine Provision anfallen.

3. Wählen Sie den Seed

Die Tabelle vergleicht die Seed-Optionen, die den meisten Hotels zur Verfügung stehen. Beginnen Sie mit dem spezifischsten Seed, der dennoch mehr als 1.000 übereinstimmende Personen erreicht.

Seed-Option	Was Meta daraus lernt	Hauptrisiko	Anwendungsfall
Alle WiFi-Opt-ins	Jeder Besucher, einschließlich Restaurant- und Bargäste	Vermischt Tagesbesucher mit Übernachtungsgästen	Ihr F&B-Geschäft ist eine Haupteinnahmequelle
Alle Direktbucher	Personen, die Ihre eigene Website gewählt haben	Enthält einmalige Bucher	Standard-Start-Seed
Wiederkehrende Direktbucher (2+ Aufenthalte)	Treue Gäste, die ohne OTA zurückkehren	Kann unter 1.000 Übereinstimmungen fallen	Sie verfügen über 1.000+ solche Gäste
Hochwertige Direktbucher mit Wertspalte	Gäste mit den höchsten Gesamtausgaben	Gruppen-Masterrechnungen verfälschen die Werte	Sie möchten Umsatz, nicht nur Buchungen
OTA-Bucher	Personen, die über Vermittler buchen	Relay-Adressen erzeugen keine Übereinstimmung	Niemals als Seed nutzen; als Ausschluss verwenden

4. Wertspalte hinzufügen

Meta unterstützt wertbasierte Lookalikes, bei denen jede Person im Seed mit einer Zahl versehen ist. Nutzen Sie die Gesamtausgaben der letzten 24 Monate. Entfernen Sie zuerst Gruppen-Masterkonten und kostenlose Aufenthalte, da sonst eine einzige Konferenzrechnung das Muster verfälscht.

5. Seed als Custom Audience hochladen

Laden Sie E-Mail plus Telefonnummer, Vorname, Nachname und Land hoch, sofern Sie dafür die Einwilligung besitzen. Meta gleicht jeden von Ihnen bereitgestellten Identifikator ab. Je mehr Felder Sie angeben, desto höher ist die Chance auf eine Übereinstimmung. Der Ads Manager hasht die Identifikatoren, bevor sie Ihren Browser verlassen.

Überprüfen Sie die zugewiesene Größe nach dem Upload. Wenn sie unter 1.000 fällt, erweitern Sie den Seed von wiederkehrenden Buchern auf alle Direktbucher. Füllen Sie ihn nicht mit OTA-Datensätzen auf.

6. Lookalike erstellen

Wählen Sie das Herkunftsland Ihrer Gäste aus. Die Quelle muss mindestens 100 Personen aus einem einzelnen Land enthalten. Beginnen Sie mit einem 1 % Lookalike, der genauesten Übereinstimmung, die Meta bietet.

Meta ermöglicht bis zu 10 %, wobei größere Prozentsätze Ähnlichkeit gegen Reichweite eintauschen. Erstellen Sie später eine 1 % bis 3 % Spanne als separate Anzeigengruppe, sobald das 1 % Lookalike eine Baseline hat. Wenn Sie Gäste aus mehreren Ländern anziehen, erstellen Sie ein Lookalike pro Hauptmarkt, damit jeder für sich ausgewertet werden kann.

7. Bereits bekannte Personen ausschließen

Schließen Sie eine Custom Audience aller ehemaligen Gäste und derjenigen aus, die kürzlich über die Website gebucht haben. Sie zahlen dafür, Fremde zu erreichen. Ihre bestehenden Gäste gehören in Purple Engage E-Mail-Kampagnen, wo das Erreichen dieser Personen Sie keine Impression kostet.

8. Regelmäßige Aktualisierung

Eine listenbasierte Custom Audience aktualisiert sich nicht von selbst. Ersetzen Sie den Seed monatlich durch einen neuen Export. Jeden Monat treten neue Direktbucher, die sich im Gäste-WiFi angemeldet haben, dem Seed bei, sodass sich das Muster kontinuierlich verbessert.

Was sollten Sie für ein Hotel-Lookalike schalten und wann?

Ein Lookalike ist eine kalte Zielgruppe. Diese Personen haben noch nie bei Ihnen übernachtet. Überzeugen Sie mit der Unterkunft und dem Grund für eine Direktbuchung, nicht mit einem Rabatt, der sie darauf konditioniert, auf Angebote zu warten.

Vorteile für Direktbucher, die Sie selbst steuern, funktionieren gut, weil sie konkret sind: später Check-out, inkludiertes Frühstück, ein Zimmer-Upgrade bei der Ankunft. Verwenden Sie Werbemittel, die die Zimmer, das Essen und die Lage zeigen, die Ihre wiederkehrenden Gäste bereits schätzen.

Passen Sie den Seed an die Lücke an, die Sie schließen müssen

Ihre Situation	Seed	Lookalike-Größe	Hauptbotschaft
Unabhängiges Hotel, unter 1.000 wiederkehrende Direktbucher	Alle Direktbucher	1%	Die Unterkunft plus ein Vorteil für Direktbucher
Etabliertes Hotel, 1.000+ wiederkehrende Direktbucher	Wiederkehrende Direktbucher	1 %, dann 1 % bis 3 %	Gründe für die Rückkehr der Gäste: Zimmer, Gastronomie, Lage
Hotel mit starkem Spa- oder Restaurantbereich	Hochwertige Direktbucher mit einer Wertspalte	1 %	Pakete, die Ausgaben vor Ort beinhalten
Stadthotel mit unterjähriger Business-Nachfrage an Werktagen	Nur Freizeit-Direktbucher für das Wochenende	1 %	Wochenendtrips
Gäste aus zwei oder mehr Ländern	Ein Seed pro Hauptland	1 % pro Land	Auf den jeweiligen Markt lokalisierte Werbemittel

Timen Sie die Kampagne anhand Ihres eigenen Buchungsfensters

Nutzen Sie Ihren PMS-Pickup-Bericht anstelle eines generischen Kalenders. Finden Sie die Daten, an denen die Auslastung hinter dem Vorjahr zurückbleibt. Starten Sie dann mit dem für Sie typischen Buchungsvorlauf vor diesen Daten, den dieselben PMS-Daten anzeigen. Ein Strandhotel mit einem 60-Tage-Freizeitfenster und ein Stadthotel mit einem 10-Tage-Fenster benötigen für dieselbe Auslastungslücke unterschiedliche Starttermine.

Schließen Sie den Kreis bei der Ankunft

Die Lookalike Audience erfüllt ihren Zweck, wenn ein unbekannter Gast direkt bucht. Die Aufgabe von Purple beginnt, wenn dieser Gast ankommt und sich im Gäste-WiFi anmeldet. Seine Einwilligung fließt in Purple Engage ein, was E-Mails nach dem Aufenthalt und für erneute Aufenthalte auslöst. Im nächsten Monat wird dieser Gast Teil des Seeds. Jeder Zyklus liefert Meta ein größeres und präziseres Muster der Gäste, die Sie erreichen möchten.

Woran erkennen Sie, dass Ihre Lookalike Audiences funktionieren?

Klicks und günstige Impressionen zeigen Ihnen nur, dass Meta Personen gefunden hat. Sie zeigen Ihnen nicht, ob diese Personen gebucht haben. Beurteilen Sie die Lookalike Audience anhand der folgenden sechs Kennzahlen in dieser Reihenfolge.

Metrik	Interpretation	Warnsignal
Kosten pro Direktbuchung	Werbeausgaben geteilt durch die der Anzeigengruppe zugeschriebenen Käufe in der Booking Engine	Höher als die OTA-Provision bei einer vergleichbaren Buchung
Direktbuchungsumsatz pro 1 € Ausgabe	Buchungswert, der über das Pixel und die Conversions API gemeldet wird	Sinkt, während die Kosten pro tausend Impressionen ebenfalls sinken
Neugäste-Anteil	E-Mails der Bucher abgeglichen mit Purple Engage und der PMS-Historie	Die meisten Bucher befinden sich bereits in Ihrer Datenbank
Inkrementelle Buchungen	A/B-Test oder Holdout-Gruppe gegenüber einer breiten Zielgruppe	Kein Unterschied zwischen Lookalike und breiter Zielgruppe
Gematchte Seed-Größe	Größe der Custom Audience nach jeder Aktualisierung	Unter 1.000 oder schrumpft zwischen den Aktualisierungen
Frequenz	Durchschnittliche Anzahl der Impressionen pro Person	Steigt jede Woche, während die Buchungen stagneiren

Testen Sie gegen eine Kontrollgruppe

Die A/B-Testfunktion von Meta teilt die Auslieferung so auf, dass sich die zwei Gruppen nicht überschneiden. Testen Sie die Lookalike Audience gegen eine breite Zielgruppe mit denselben Werbemitteln, demselben Budget und denselben Daten. Für größere Budgets bietet Meta auch Conversion Lift Studien an, die eine Gruppe zurückhalten, die überhaupt keine Werbung sieht.

Überprüfen Sie eine Einstellung, bevor Sie Ergebnisse auswerten. Bei einigen Kampagnenzielen kann Meta über Ihre Lookalike Audience hinaus über Advantage+ Audience oder Advantage Lookalike ausliefern. Wenn die Erweiterung aktiviert ist, messen Sie teilweise das eigene Targeting von Meta. Notieren Sie die Einstellung in Ihrem Testprotokoll, damit der Vergleich objektiv bleibt.

Bestimmen Sie den Break-Even vor dem Start

Die Frage ist einfach: Kostet eine Direktbuchung durch die Lookalike-Zielgruppe weniger als die Provision, die Sie an ein OTA zahlen würden? Nehmen Sie Ihren durchschnittlichen Direktbuchungswert und multiplizieren Sie ihn mit dem Provisionssatz Ihres OTA-Vertrags. Diese Zahl ist der Höchstbetrag, den Sie pro Direktbuchung über bezahlte Social-Media-Werbung zahlen sollten.

Beispielszenario: Ein Küstenhotel mit 200 Zimmern

Die Zahlen in beiden Szenarien dienen der Veranschaulichung der Berechnung. Verwenden Sie Ihre eigenen Zahlen.

Situation. Ein Küstenhotel mit 200 Zimmern erhielt die meisten Sommerbuchungen über OTAs. Die erste Lookalike-Zielgruppe nutzte einen PMS-Export von 18.000 ehemaligen Gästen. Weniger als 6.000 stimmten auf Meta überein, da Relay-Adressen fehlschlugen. Die 1 % Lookalike-Zielgruppe lieferte eine günstige Reichweite, aber wenige Direktbuchungen.

Massnahmen. Das Marketingteam erstellte die Seed-Liste neu aus 4.100 Direktbuchern mit einem WiFi-Opt-in in Purple Engage. Sie fügten eine Spalte für den Folio-Wert der letzten 24 Monate hinzu und erstellten eine 1 % Lookalike-Zielgruppe für Großbritannien. Sie schlossen alle ehemaligen Gäste aus und führten einen achtwöchigen A/B-Test gegen eine breite Zielgruppe durch.

Ergebnis. Die Lookalike-Zielgruppe kostete 38 £ pro Direktbuchung gegenüber 61 £ bei breitem Targeting. Von den Buchern aus der Lookalike-Zielgruppe waren 81 % neu im Hotel. Die durchschnittliche Direktbuchung lag bei 420 £. Bei einem OTA-Vertragssatz von 18 % würde dieselbe Buchung über ein OTA 75,60 £ an Provision kosten. Die Lookalike-Zielgruppe lag damit um 37,60 £ pro Buchung über dem Break-even-Punkt.

Was läuft bei Lookalike-Zielgruppen von Hotels schief und wie vermeiden Sie das?

Die meisten Fehler lassen sich auf die Seed-Liste, die Einrichtung oder die Art und Weise zurückführen, wie die Ergebnisse interpretiert werden. Das zweite Szenario zeigt den häufigsten Fehler.

Beispielszenario: Ein Stadthotel mit 120 Zimmern und Veranstaltungsfläche

Situation. Ein Hotel mit 120 Zimmern im Stadtzentrum wollte mehr Wochenend-Freizeitgäste gewinnen. Die Seed-Liste enthielt jeden Direktbucher, einschließlich Konferenzteilnehmer, die direkt von ihren Arbeitgebern gebucht wurden. Die Lookalike-Zielgruppe lieferte Personen, die wie Geschäftsreisende unter der Woche aussahen. Anzeigen für Wochenendurlaube konvertierten schlecht.

Massnahmen. Das Team teilte die Seed-Liste nach dem Aufenthaltsmuster auf. Gäste mit Anreise am Freitag oder Samstag und privaten E-Mail-Adressen bildeten eine Freizeit-Seed-Liste. Aufenthalte von Firmenkunden und Teilnehmern wurden zu einer separaten Seed-Liste, die für eine Kampagne unter der Woche zurückgehalten wurde. Sie erstellten die 1 % Lookalike-Zielgruppe allein aus der Freizeit-Seed-Liste neu.

Ergebnis. Über ein Quartal stiegen die Wochenend-Direktbuchungen aus bezahlten Social-Media-Anzeigen von 22 auf 49 pro Monat. Die Kosten pro Direktbuchung sanken von 72 £ auf 44 £. Die Seed-Liste für unter der Woche startete später eine eigene Kampagne, ohne die Wochenend-Kampagne zu verwässern.

Veranstaltungsorte mit Ticketverkäufen stehen bei Ticketkäufern vor demselben Problem gemischter Seed-Listen. Stadion-Fan-Marketing mit WiFi-Daten: Eine Checkliste für Spieltagskampagnen behandelt die Aufteilung von Fanlisten nach Absicht.

Die acht Fehlermodi, die Sie überprüfen sollten

• Seed-Erstellung aus OTA-Buchern. Relay-Adressen können nicht zugeordnet werden und das Muster bevorzugt Vermittler. Nutzen Sie OTA-Bucher als Ausschluss, niemals als Seed-Liste.
• Eine zu kleine Seed-Liste. Unter 1.000 übereinstimmenden Personen ist das Muster zu dünn. Erweitern Sie die Liste von Wiederholungsbuchern auf alle Direktbucher, bevor Sie andere Optionen in Betracht ziehen.
• Ein durchmischter Seed. Werden Unternehmens-, Freizeit- und reine F&B-Gäste gemischt, lernt Meta ein unklares Muster. Nach Aufenthaltstyp aufteilen.
• Eine Lücke in der Einwilligung. Das Hochladen von Opt-ins, die Ad-Matching nie abgedeckt haben, verstößt gegen die GDPR-Transparenzregeln. Zuerst den Opt-in-Wortlaut und die Datenschutzhinweise korrigieren.
• Beurteilung nach Klicks. Niedrige Kosten pro Klick können null Buchungen verschleiern. Kosten pro Direktbuchung und Anteil neuer Gäste auswerten.
• Ein veralteter Seed. Listenbasierte Zielgruppen aktualisieren sich nicht von selbst. Ersetzen Sie den Seed monatlich.
• Keine Ausschlüsse. Ohne einen Ausschluss bisheriger Gäste zahlen Sie dafür, Personen zu erreichen, die Purple Engage kostenlos per E-Mail kontaktieren kann.
• Ungeprüfte Zielgruppenerweiterung. Wenn Advantage+-Zielgruppe oder Advantage-Lookalike aktiviert ist, zeichnen Sie dies auf, da Ihr Test sonst zwei Dinge gleichzeitig vergleicht.

Häufig gestellte Fragen

Ist es GDPR-konform, Gäste-WiFi-E-Mails für Lookalike Audiences zu Meta hochzuladen?

Ja, vorausgesetzt, Sie haben eine Rechtsgrundlage und Ihre Datenschutzhinweise weisen darauf hin. GDPR Artikel 6 fordert die Rechtsgrundlage und Artikel 13 fordert Transparenz. Die Direktmarketing-Richtlinien des UK ICO decken listenbasierte Zielgruppen-Tools ab. Viele Hotels verlassen sich auf die Einwilligung und nennen Social-Media-Werbung im WiFi-Opt-in-Wortlaut. Die Conscious-Choice-Opt-ins von Purple erfassen eine aktive Entscheidung beim Login. Bestätigen Sie Ihren Wortlaut vor dem ersten Upload mit Ihrem Datenschutzbeauftragten.

Ersetzt Purple Engage Mailchimp oder Klaviyo für Hotel-E-Mails?

Ja, für die meisten Hotels ist das möglich, da Purple Engage sowohl die Liste aufbaut als auch die Kampagnen versendet. Mailchimp, Klaviyo und HubSpot versenden an eine von Ihnen mitgebrachte Liste. Sie erfassen die Gäste nicht, wenn diese sich vor Ort anmelden. Purple Engage baut die Liste aus Gäste-WiFi-Logins als eingewilligte First-Party-Daten auf - einschließlich Gästen, die über ein OTA gebucht haben. Sie senden ihnen dann E-Mails und nutzen dieselben Profile als Seed für Meta-Lookalikes.

Benötige ich neue WiFi-Hardware, um Gästedaten für Lookalikes zu erfassen?

Nein, Purple ist hardwareunabhängig und läuft als Cloud-Overlay auf den Access Points, die Sie bereits besitzen. Zu der unterstützten Hardware gehören Cisco Meraki, HPE Aruba, Ruckus, Juniper Mist, Ubiquiti UniFi, Cambium, Extreme Networks und Fortinet. Gäste melden sich über das Gäste-WiFi von Purple in Ihrem bestehenden Netzwerk an, und ihre Opt-ins fließen in Purple Engage. Sie benötigen kein Rip-and-Replace-Projekt, um mit dem Aufbau eines Seeds zu beginnen.

Wie viele Gäste benötige ich für eine Hotel-Lookalike-Audience?

Sie benötigen mindestens 100 übereinstimmende Personen aus einem einzigen Land, sollten aber 1.000 oder mehr anstreben. Meta legt das Minimum von 100 fest und empfiehlt eine Quelle von 1.000 bis 50.000 Personen. Zählen Sie die übereinstimmenden Profile nach dem Upload, nicht die Zeilen in Ihrer Datei, da einige Datensätze nicht übereinstimmen werden. Wenn Ihre wiederkehrenden Direktbucher nicht ausreichen, nutzen Sie alle Direktbucher, bis Ihre WiFi-Opt-ins wachsen.

Kann ich OTA-Gäste in meinen Lookalike-Seed aufnehmen?

Nein, halten Sie OTA-Bucher aus dem Seed-Publikum heraus und nutzen Sie diese stattdessen als Ausschluss. OTAs übermitteln häufig Relay-E-Mail-Adressen, die selten mit einem Meta-Profil übereinstimmen, was Ihr Seed-Publikum verkleinert. Zudem bringen sie Meta das Muster von Personen bei, die über Zwischenhändler buchen. OTA-Gäste, die sich über das Gäste-WiFi anmelden, gehören in ein E-Mail-Programm für direkte Wiederbuchungen in Purple Engage, damit bei ihrem nächsten Aufenthalt keine Provision anfällt.

Wie lange dauert es, bis man sieht, ob ein Lookalike funktioniert?

Planen Sie einen Test von sechs bis acht Wochen ein, bevor Sie ein Hotel-Lookalike bewerten. Buchungen gehen langsamer ein als Klicks, und die Buchungsfenster für Hotels können sich über Wochen erstrecken. Führen Sie einen Meta A/B-Test gegen ein breites Publikum mit identischem Creative und Budget durch. Vergleichen Sie die Kosten pro Direktbuchung, den Neukundenanteil und den Buchungsumsatz. Legen Sie Ihren Break-even-Punkt vor dem Start anhand der OTA-Provision fest, damit das Ergebnis eindeutig ist.