Audiencias similares para hoteles: lista de comprobación de configuración mediante datos de huéspedes propios
Podrá crear una audiencia similar en Meta que encuentre nuevos huéspedes con alta probabilidad de reservar de forma directa, generada a partir de los inicios de sesión con consentimiento en la WiFi para huéspedes combinados con datos del motor de reservas.
Cree audiencias similares para su hotel a partir de sus mejores huéspedes de reserva directa, no de todos los que se han alojado. Combine los consentimientos del WiFi de invitados con los datos de su motor de reservas y, a continuación, suba de 1.000 a 50.000 contactos, tal como recomienda Meta. Empiece con un público similar del 1 % y excluya a los huéspedes existentes. Evalúe el resultado en función del coste por reserva directa frente a la comisión de la OTA, midiéndolo con un test de grupo de control.
¿Qué pueden hacer las audiencias similares por su hotel?
Una audiencia similar es un grupo de personas que Meta selecciona porque se parecen a una lista que usted le proporciona. Esa lista es una audiencia personalizada, a menudo llamada semilla. Meta compara los perfiles coincidentes de su semilla con personas del país que usted elija. A continuación, encuentra las coincidencias más cercanas en Facebook e Instagram.
Para un hotel, solo importa un resultado: nuevos huéspedes que reserven directamente. Cada reserva a través de su propio motor de reservas evita la comisión que cobra una agencia de viajes online (OTA) por esa estancia. También le proporciona los datos de contacto reales del huésped antes de su llegada, no después del checkout.
La semilla lo decide todo. Meta no sabe a qué huéspedes valora usted más. Solo copia el patrón de la lista que le proporcione. Si crea la semilla a partir de todos los que se alojaron, mezclará a los clientes de las OTA en ese patrón. Si crea la semilla a partir de huéspedes que reservaron directamente, volvieron y gastaron en el establecimiento, le estará pidiendo a Meta que busque a más clientes con ese perfil.
También existe un problema práctico. Las OTA suelen facilitar al hotel una dirección de correo electrónico de retransmisión en lugar de la del propio huésped. Booking.com, por ejemplo, ofrece a sus socios una dirección con alias para los mensajes de los huéspedes. Esas direcciones rara vez coinciden con un perfil de Meta, por lo que las semillas con muchos datos de OTA se reducen al subirlas.
El papel del WiFi de invitados
El WiFi de invitados cambia los datos de los que dispone. Cuando un huésped inicia sesión en el establecimiento y acepta participar, usted captura su propia dirección de correo electrónico con un consentimiento registrado. Esos son datos de primera parte (first-party data), e incluyen a los huéspedes que originalmente reservaron a través de una OTA.
Herramientas como Mailchimp, Klaviyo y HubSpot envían campañas a una lista que usted aporta. No crean esa lista a partir de las personas que cruzan la puerta de su establecimiento. Con Purple Engage, la lista se crea sola a partir de los inicios de sesión en el WiFi de invitados. Purple opera en más de 80.000 recintos activos y registró 440 millones de inicios de sesión en 2024 (datos de Purple). La página de descripción del producto de Purple Engage cubre la plataforma al completo.
Para comprender mejor la diferencia entre un CRM para instalaciones y una plataforma de correo electrónico, lea Hotel CRM vs email marketing tool: what a venue CRM adds.
¿Qué necesita antes de crear una audiencia similar para su hotel?
Necesita tener seis elementos preparados antes de realizar la primera carga. Si falta alguno de ellos, se bloqueará la audiencia similar o resultará imposible interpretar los resultados.
| Requisito | De dónde procede | Por qué es importante |
|---|---|---|
| Consentimiento y aviso que cubren el cotejo de anuncios | El texto de su casilla de verificación de WiFi y el aviso de privacidad | Los artículos 6 y 13 del GDPR exigen una base legítima y transparencia |
| Una semilla de más de 1000 huéspedes cotejados | Perfiles de Purple Engage vinculados a registros de reservas | Meta exige más de 100 personas de un mismo país y recomienda de 1000 a 50 000 |
| Canal de reserva por huésped | Exportación de reservas del PMS o del motor de reservas | Separa a los clientes directos de los clientes de OTA |
| Gasto o valor de la estancia por huésped | Totales del folioso del PMS | Permite crear un público similar basado en el valor |
| Meta Pixel y API de Conversiones en su motor de reservas | Su proveedor de motor de reservas | Notifica las reservas directas y los ingresos de vuelta a Meta |
| Un coste de referencia por reserva directa | Informes de OTA y redes sociales pagadas del último trimestre | Le proporciona una cifra a superar |
Resuelva primero la cuestión del consentimiento
El consentimiento para recibir sus correos electrónicos no es lo mismo que el consentimiento para cotejar una dirección de correo electrónico en Meta. Según el GDPR, necesita una base legítima para dicho tratamiento (Artículo 6). Su aviso de privacidad también debe informar a los huéspedes de que lo realiza (Artículo 13).
La Information Commissioner's Office (ICO) del Reino Unido cubre las herramientas de públicos basados en listas en su guía de marketing directo. Muchos hoteles se basan en el consentimiento y mencionan la publicidad en redes sociales en el texto de la casilla de verificación. Compruebe su texto con su delegado de protección de datos antes de realizar la primera carga. Los términos de Públicos personalizados de Meta también exigen que posea los derechos para utilizar los datos que carga.
El considerando 32 del GDPR descarta las casillas preseleccionadas como consentimiento válido. Las opciones de activación por elección consciente de Purple solicitan al huésped que tome una decisión activa al iniciar sesión. Esto le proporciona un registro de consentimiento que puede respaldar si un huésped o un organismo regulador se lo solicita.
¿Cómo se crea un público similar a partir de los datos del WiFi para huéspedes y de las reservas?
Siga estos ocho pasos en orden. Los pasos 1 a 4 se realizan en sus propios datos. Los pasos 5 a 8 se realizan en Meta Ads Manager, donde el Centro de servicio de ayuda para empresas de Meta documenta las pantallas actuales.
1. Capture los correos electrónicos con consentimiento en cada inicio de sesión
Su semilla solo puede ser tan grande como su lista de usuarios registrados. Haga que la casilla de verificación sea clara y especifique lo que recibirán los huéspedes. Si se basa en el consentimiento para el cotejo de anuncios, incluya una línea clara sobre la publicidad en redes sociales.
2. Vincule los perfiles de WiFi al canal de reserva
Exporte las reservas de su PMS con el correo electrónico, el canal de reserva, las fechas de estancia y el total del folioso. Cotejelos con los perfiles de Purple Engage mediante la dirección de correo electrónico. Marque a cada huésped como directo, OTA, o grupo y corporativo.
Los huéspedes que reservaron a través de una OTA pero que aceptaron el registro a través del WiFi son valiosos, aunque no como semilla. En su lugar, páselos a un programa de correo electrónico de rereserva directa en Purple Engage. Su próxima estancia no debería llevar comisión.
3. Elija la semilla
La tabla compara las opciones de semilla de las que disponen la mayoría de los hoteles. Comience con la semilla más estrecha que aun así supere las 1000 personas cotejadas.
| Opción de semilla | Lo que le enseña a Meta | Principal riesgo | Cuándo utilizarla |
|---|---|---|---|
| Todos los registros de WiFi | Cualquier persona que lo haya visitado, incluidos los clientes del restaurante y del bar | Mezcla visitantes que no se alojan con huéspedes que sí lo hacen | Su negocio de restauración es una línea de ingresos principal |
| Todos los clientes con reserva directa | Personas que eligieron su propio sitio web | Incluye clientes de reserva única | Semilla de inicio predeterminada |
| Clientes repetidores de reserva directa (más de 2 estancias) | Huéspedes fieles que regresan sin una OTA | Puede situarse por debajo de 1000 coincidencias | Mantiene más de 1000 huéspedes de este tipo |
| Clientes de reserva directa de alto valor con una columna de valor | Huéspedes con el mayor gasto en folio | Las facturas maestras de grupos sesgan los valores | Busca gasto, no solo reservas |
| Clientes de OTA | Personas que reservan a través de intermediarios | Las direcciones de correo temporales no coinciden | Nunca como semilla; utilícelo como exclusión |
4. Añadir una columna de valor
Meta admite públicos similares basados en el valor, donde cada persona de la semilla lleva un número asociado. Utilice el gasto total en folio de los últimos 24 meses. Elimine primero las cuentas maestras de grupos y las estancias de cortesía, o una sola factura de conferencia distorsionará el patrón.
5. Cargar la semilla como un público personalizado
Cargue el correo electrónico junto con el número de teléfono, el nombre, los apellidos y el país, siempre que disponga de ellos con consentimiento. Meta busca coincidencias en cada identificador que proporcione, por lo que disponer de más campos le ofrece más oportunidades de coincidencia. Ads Manager aplica un algoritmo hash a los identificadores antes de que salgan de su navegador.
Compruebe el tamaño de las coincidencias tras la carga. Si cae por debajo de 1000, amplíe la semilla de clientes repetidores a todos los clientes de reserva directa. No la rellene con registros de OTA.
6. Crear el público similar
Elija el país del que proceden sus huéspedes. La fuente debe contener al menos 100 personas de un solo país. Comience con un público similar del 1 %, la coincidencia más cercana que ofrece Meta.
Meta le permite llegar hasta el 10 %, aunque unos porcentajes más altos sacrifican similitud a cambio de alcance. Cree una franja del 1 % al 3 % como un conjunto de anuncios separado más adelante, una vez que el 1 % tenga una referencia base. Si atrae huéspedes de varios países, cree un público similar por cada mercado principal para poder analizarlos por separado.
7. Excluir a las personas que ya conoce
Excluya a un público personalizado formado por todos los huéspedes anteriores y los clientes recientes del sitio web. Está pagando para llegar a desconocidos. Sus huéspedes actuales pertenecen a las campañas de correo electrónico de Purple Engage, donde llegar a ellos no le cuesta una impresión.
8. Actualizar según una programación
Un público personalizado basado en listas no se actualiza solo. Reemplace la semilla mensualmente con una exportación nueva. Cada mes, los nuevos clientes con reserva directa que se conectaron al WiFi de huéspedes se unen a la semilla, por lo que el patrón sigue mejorando.
¿Qué debería ejecutar contra un público similar de hotel y cuándo?
Un público similar es un público frío. Estas personas nunca se han alojado con usted. Empiece destacando el establecimiento y el motivo para reservar directamente, no con un descuento que les acostumbre a esperar una oferta.
Las ventajas de la reserva directa que usted controla funcionan bien porque son específicas: salida tardía, desayuno incluido o una mejora de habitación a la llegada. Utilice elementos creativos que muestren las habitaciones, la comida y la ubicación que sus huéspedes repetidores ya valoran.
Adapte la semilla al vacío que necesita cubrir
| Su situación | Semilla | Tamaño del público similar | Mensaje principal |
|---|---|---|---|
| Hotel independiente, menos de 1000 clientes repetidores de reserva directa | Todos los clientes con reserva directa | 1 % | El establecimiento más una ventaja de reserva directa |
| Hotel consolidado, más de 1000 reservas directas recurrentes | Personas que realizan reservas directas recurrentes | 1 %, después del 1 % al 3 % | Motivos por los que los huéspedes vuelven: habitaciones, comida, ubicación |
| Hotel con un spa o restaurante de alto nivel | Clientes directos de alto valor con columna de valor | 1 % | Paquetes que incluyen gasto en el establecimiento |
| Hotel urbano con demanda corporativa en días laborables | Solo reservas directas de ocio para el fin de semana | 1 % | Escapadas de fin de semana |
| Huéspedes de dos o más países | Un público semilla por país principal | 1 % por país | Creatividades localizadas para cada mercado |
Calcule los plazos según su propia ventana de reserva
Utilice el informe de pickup de su PMS, no un calendario genérico. Identifique las fechas en las que la ocupación se sitúa por detrás de la del año pasado. A continuación, lance las campañas con la antelación habitual de su plazo de reserva, el cual muestran los propios datos del PMS. Un hotel de playa con una ventana de ocio de 60 días y un hotel urbano con una ventana de 10 días necesitan fechas de lanzamiento diferentes para cubrir la misma brecha.
Cierre el círculo a la llegada
El público similar cumple su función cuando un usuario desconocido reserva directamente. El trabajo de Purple empieza cuando ese huésped llega y se conecta al WiFi de invitados. Su consentimiento se registra en Purple Engage, que envía correos electrónicos posteriores a la estancia y para incentivar el regreso. El mes que viene, ese huésped se incorpora al público semilla. Cada ciclo proporciona a Meta un patrón más amplio y preciso de los huéspedes que desea atraer.
¿Cómo saber si sus públicos similares están funcionando?
Los clics y las impresiones baratas indican que Meta ha encontrado usuarios, pero no garantizan que hayan reservado. Evalúe el público similar según los seis criterios siguientes, por este orden.
| Métrica | Cómo interpretarla | Señal de advertencia |
|---|---|---|
| Coste por reserva directa | Gasto publicitario dividido entre las compras del motor de reservas atribuidas al conjunto de anuncios | Superior a la comisión de la OTA en una reserva equivalente |
| Ingresos por reserva directa por cada 1 € gastado | Valor de la reserva registrado a través del Pixel y la API de conversiones | En descenso mientras el coste por mil impresiones también cae |
| Cuota de nuevos huéspedes | Correos de los clientes que reservan cotejados con el historial de Purple Engage y del PMS | La mayoría de los clientes que reservan ya están en su base de datos |
| Reservas incrementales | Prueba A/B o grupo de control frente a un público amplio | Sin diferencias entre el público similar y el público amplio |
| Tamaño del público semilla coincidente | Tamaño del público personalizado tras cada actualización | Inferior a 1000 o en disminución entre actualizaciones |
| Frecuencia | Número medio de veces que cada persona ha visto el anuncio | En aumento cada semana mientras las reservas se mantienen estables |
Realice pruebas frente a un grupo de control
La función de pruebas A/B de Meta divide la entrega para que los dos grupos no se solapen. Compare el público similar con un público amplio utilizando la misma creatividad, presupuesto y fechas. Para presupuestos más elevados, Meta también ofrece estudios de Conversiones incrementales (Conversion Lift), que reservan un grupo de control que no ve ningún anuncio.
Compruebe una configuración antes de interpretar cualquier resultado. En algunos objetivos de campaña, Meta puede realizar entregas más allá de su público similar mediante el Público Advantage+ o los Públicos similares Advantage. Si la expansión está activada, estará midiendo en parte la propia segmentación de Meta. Anote esta configuración en su registro de pruebas para que la comparación siga siendo transparente.
Establezca el umbral de rentabilidad antes del lanzamiento
La pregunta es sencilla: ¿cuesta una reserva directa a través del público similar menos que la comisión que pagaría a una OTA? Coja el valor medio de sus reservas directas y multiplíquelo por el porcentaje de comisión del contrato de su OTA. Esa cifra es lo máximo que debería pagar por cada reserva directa obtenida desde redes sociales de pago.
Escenario práctico: un hotel de costa de 200 habitaciones
Las cifras de ambos escenarios son ilustrativas, creadas para mostrar el cálculo. Utilice sus propios números.
Situación. Un hotel de costa de 200 habitaciones recibía la mayoría de las reservas de verano a través de OTAs. Su primer público similar utilizó una exportación del PMS de 18.000 clientes anteriores. Menos de 6.000 coincidieron en Meta, porque las direcciones ocultas de retransmisión fallaron. El público similar del 1% generó un alcance barato pero pocas reservas directas.
Qué hicieron. El equipo de marketing volvió a crear el origen a partir de 4.100 clientes con reserva directa que habían aceptado el opt-in de WiFi en Purple Engage. Añadieron una columna con el valor del historial de cliente de 24 meses y crearon un público similar del 1% en Reino Unido. Excluyeron a todos los clientes anteriores y realizaron una prueba A/B de ocho semanas frente a una audiencia amplia.
Resultado. El público similar tuvo un coste de 38 £ por reserva directa frente a los 61 £ de la segmentación amplia. Del total de reservas procedentes del público similar, el 81% correspondía a nuevos clientes para el hotel. La reserva directa media fue de 420 £. Con una comisión de contrato del 18% para la OTA, esa misma reserva a través de una OTA habría costado 75,60 £ en comisiones. El público similar superó el punto de equilibrio en 37,60 £ por reserva.
¿Qué suele salir mal con los públicos similares en hoteles y cómo evitarlo?
La mayoría de los fallos proceden del origen de datos, de la configuración o de la forma de interpretar los resultados. El segundo escenario muestra el caso más habitual.
Escenario práctico: un hotel urbano de 120 habitaciones con espacio para eventos
Situación. Un hotel del centro de la ciudad de 120 habitaciones quería aumentar los clientes de ocio durante el fin de semana. Su origen de datos incluía a todos los clientes con reserva directa, incluidos los asistentes a conferencias cuya estancia reservó directamente la empresa. El público similar generó usuarios con un perfil similar al de los viajeros de negocios de diario. Los anuncios para escapadas de fin de semana tuvieron una conversión muy baja.
Qué hicieron. El equipo dividió el origen de datos según el patrón de la estancia. Los clientes con llegada en viernes o sábado y direcciones de correo electrónico personales formaron el origen para ocio. Las estancias corporativas y de asistentes pasaron a ser un origen independiente, reservado para una campaña entre semana. Volvieron a crear el público similar del 1% únicamente a partir del origen de ocio.
Resultado. En un trimestre, las reservas directas de fin de semana procedentes de redes sociales de pago pasaron de 22 a 49 al mes. El coste por reserva directa bajó de 72 £ a 44 £. Más adelante, el origen entre semana lanzó su propia campaña sin diluir la de fin de semana.
Los recintos con eventos con entrada sufren el mismo problema de origen mixto con los compradores de entradas. Stadium fan marketing with WiFi data: a match-day campaign checklist explica cómo dividir las listas de aficionados según su intención.
Los ocho errores que debe revisar
- Crear el origen a partir de clientes de OTA. Las direcciones ocultas de retransmisión no coinciden y el patrón beneficia a los intermediarios. Utilice a los clientes de OTA como exclusión, nunca como origen.
- Un origen demasiado pequeño. Por debajo de 1.000 personas coincidentes, el patrón resulta insuficiente. Amplíe de clientes recurrentes a todos los clientes con reserva directa antes de plantearse cualquier otra opción.
- Una semilla mezclada. Mezclar visitantes de negocios, ocio y solo de restauración le enseña a Meta un patrón confuso. Divide por tipo de estancia.
- Una brecha de consentimiento. Cargar consentimientos que nunca cubrieron el ajuste de anuncios infringe las normas de transparencia del GDPR. Corrige primero la redacción del consentimiento y el aviso de privacidad.
- Juzgar por clics. Un coste por clic bajo puede ocultar cero reservas. Evalúa el coste por reserva directa y la cuota de nuevos huéspedes.
- Una semilla obsoleta. Las audiencias basadas en listas no se actualizan solas. Reemplaza la semilla mensualmente.
- Sin exclusiones. Sin una exclusión de huéspedes anteriores, pagas por llegar a personas a las que Purple Engage puede enviar correos electrónicos sin coste de medios.
- Expansión de audiencia no controlada. Si la audiencia Advantage+ o el público similar Advantage están activos, regístralo, o tu prueba comparará dos cosas a la vez.
Preguntas frecuentes
¿Cumple con el GDPR subir correos electrónicos del WiFi de huéspedes a Meta para audiencias similares?
Sí, siempre que dispongas de una base legal y tu aviso de privacidad especifique que lo haces. El artículo 6 del GDPR exige la base legal y el artículo 13 exige transparencia. La guía de marketing directo de la ICO del Reino Unido cubre las herramientas de audiencias basadas en listas. Muchos hoteles confían en el consentimiento y mencionan la publicidad en redes sociales en la redacción de la aceptación del WiFi. Los consentimientos de elección consciente de Purple registran una opción activa al iniciar sesión. Confirma tu redacción con tu delegado de protección de datos antes de la primera carga.
¿Reemplaza Purple Engage a Mailchimp o Klaviyo para el correo electrónico del hotel?
Sí, para la mayoría de los hoteles puede hacerlo, porque Purple Engage tanto crea la lista como envía las campañas. Mailchimp, Klaviyo y HubSpot realizan envíos a una lista que tú aportas. No capturan a los huéspedes cuando inician sesión en la propiedad. Purple Engage crea la lista a partir de los inicios de sesión en el WiFi de huéspedes como datos de primera parte consentidos, incluidos los huéspedes que reservaron a través de una OTA. Luego les envías correos electrónicos y utilizas los mismos perfiles para alimentar las audiencias similares de Meta.
¿Necesito hardware WiFi nuevo para capturar datos de huéspedes para audiencias similares?
No, Purple es independiente del hardware y se ejecuta como una superposición en la nube en los puntos de acceso que ya posees. El hardware compatible incluye Cisco Meraki, HPE Aruba, Ruckus, Juniper Mist, Ubiquiti UniFi, Cambium, Extreme y Fortinet. Los huéspedes inician sesión a través del portal de WiFi de huéspedes de Purple en tu red existente, y sus consentimientos fluyen hacia Purple Engage. No necesitas un proyecto de sustitución completa de infraestructura para comenzar a crear una semilla.
¿Cuántos huéspedes necesito para una audiencia similar de hotel?
Necesitas al menos 100 personas coincidentes de un solo país, pero apunta a 1000 o más. Meta establece el mínimo de 100 y recomienda una fuente de 1000 a 50 000 personas. Cuenta los perfiles coincidentes después de la carga, no las filas de tu archivo, porque algunos registros no coincidirán. Si tus clientes de reserva directa recurrente no alcanzan la cifra, utiliza todos los clientes de reserva directa hasta que crezcan tus consentimientos de WiFi.
¿Puedo incluir huéspedes de OTA en mi semilla de audiencia similar?
No, mantenga a los clientes que reservan a través de OTA fuera de la audiencia semilla y utilícelos como una exclusión. Las OTA suelen proporcionar direcciones de correo electrónico de retransmisión, que rara vez coinciden con un perfil de Meta, por lo que reducen la audiencia semilla. Además, enseñan a Meta el patrón de personas que reservan a través de intermediarios. Los huéspedes de OTA que aceptan el registro en el WiFi para huéspedes pertenecen a un programa de correo electrónico de reserva directa en Purple Engage, donde su próxima estancia evita la comisión.
¿Cuánto tiempo se tarda en ver si un público similar está funcionando?
Planifique una prueba de seis a ocho semanas antes de evaluar un público similar de hotel. Las reservas llegan más lentamente que los clics, y las ventanas de reserva de los hoteles pueden durar semanas. Realice una prueba A/B de Meta frente a una audiencia amplia con el mismo contenido creativo y presupuesto. Compare el coste por reserva directa, la cuota de nuevos huéspedes y los ingresos por reservas. Establezca su punto de equilibrio frente a la comisión de la OTA antes del lanzamiento, para que el resultado sea un sí o un no.