Valor del tiempo de vida del cliente para restaurantes y hoteles

Customer Lifetime Value para restaurantes y hoteles Un informe de marketing de Purple Engage Duración: aproximadamente 10 minutos --- INTRODUCCIÓN Le damos la bienvenida al informe de marketing de Purple Engage. Soy su anfitrión, y hoy hablaremos del valor de vida del cliente - lo que realmente significa para los restaurantes y hoteles, cómo calcularlo correctamente y, lo más importante, cómo aumentarlo. Si usted es director de marketing o gerente de CRM en un establecimiento de hotelería, esto es para usted. --- SECCIÓN 1: POR QUÉ ES IMPORTANTE - 1 MINUTO Comencemos con una verdad incómoda. La mayoría de los establecimientos de hotelería destinan la mayor parte de su presupuesto de marketing a adquirir nuevos huéspedes, y casi nada a retener a los que ya tienen. Eso es un error. He aquí el porqué. Una investigación de Bain and Company demuestra que aumentar la retención de huéspedes en tan solo un cinco por ciento puede incrementar las ganancias entre un 25 y un 95 por ciento. Y la Harvard Business School estima que el costo de adquirir un nuevo cliente es de cinco a siete veces mayor que el de mantener a uno existente. El valor de vida del cliente - o CLV - es la métrica única que hace que este argumento sea tangible. Le indica exactamente cuánto vale un huésped para su establecimiento durante todo el tiempo que siga regresando. No solo el consumo de esta noche. No solo la reserva de habitación de este fin de semana. Toda la relación. Cuando conoce ese número, cada decisión de marketing cambia. Deja de tratar a todos los huéspedes de la misma manera. Comienza a invertir más en aquellos que valen más. Y diseña campañas que hacen que la gente regrese, no solo que crucen la puerta una sola vez. --- SECCIÓN 2: EL ENFOQUE - 5 MINUTOS Entonces, ¿cómo se calcula realmente el CLV para un establecimiento de hotelería? La fórmula es sencilla. El CLV es igual al valor promedio de visita, multiplicado por la frecuencia de visitas, multiplicado por el tiempo de vida del huésped. Permítame desglosar cada uno de ellos. El valor promedio de visita es la cantidad promedio que gasta un huésped cada vez que lo visita. Para un restaurante, ese es el valor promedio de consumo por persona, incluyendo bebidas. Para un hotel, es el ingreso promedio por estancia, incluyendo alimentos y bebidas, spa y gastos adicionales. La frecuencia de visitas es la cantidad de veces que un huésped realiza una visita al año. Aquí es donde la mayoría de los establecimientos tienen un punto ciego. Conocen su total de comensales o su tasa de ocupación, pero no tienen idea de cuántos de ellos son huéspedes recurrentes en comparación con los nuevos. El tiempo de vida del huésped es el tiempo que un huésped sigue regresando antes de dejar de hacerlo. Para un restaurante de barrio, eso podría ser de tres a cinco años para un cliente habitual leal. Para un hotel de destino, podría medirse de manera diferente - cuántas veces reserva un huésped a lo largo de una década. Ahora permítame compartirle algunas cifras para que esto sea más real. Piense en un restaurante de comida informal. Un cliente de una sola vez gasta cuarenta y cinco libras, visita una vez y nunca regresa. CLV: cuarenta y cinco libras. Un cliente ocasional gasta cincuenta y dos libras por visita, asiste ocho veces al año y se mantiene activo durante tres años. CLV: mil doscientas cuarenta y ocho libras. Un cliente habitual leal gasta sesenta y ocho libras por visita, asiste dos veces al mes y se mantiene activo durante cinco años. CLV: ocho mil ciento sesenta libras. Ese cliente habitual leal vale ciento ochenta veces más que el cliente de una sola vez. Ciento ochenta veces. Y, sin embargo, la mayoría de los establecimientos hacen marketing para ambos de la misma manera. La misma lógica se aplica a los hoteles. Un huésped que reserva una sola vez para un viaje de placer tiene un perfil de valor muy diferente al de un viajero de negocios que se hospeda doce noches al año. Premier Inn, por ejemplo, ha desarrollado una ventaja competitiva significativa al comprender y actuar exactamente sobre esta distinción. Ahora, aquí es donde las cosas se ponen interesantes - y donde la mayoría de los establecimientos se topan con pared. Para calcular el CLV correctamente, es necesario vincular a los clientes individuales con su historial de visitas y datos de consumo. Esto suena obvio, pero es realmente difícil. Los sistemas de punto de venta registran transacciones, no personas. Los sistemas de reservaciones registran reservas, pero no a los clientes sin reserva previa. Los sistemas PMS de los hoteles capturan datos de estancia, pero solo de los huéspedes que reservan directamente. El resultado es que la mayoría de los establecimientos calculan el CLV a nivel de segmento, no a nivel individual. Conocen su promedio, pero no pueden identificar qué clientes específicos están por encima o por debajo de este. Y eso significa que no pueden tomar medidas al respecto. Este es el problema que resuelve el WiFi para huéspedes - cuando se configura correctamente. Cuando un huésped se conecta a su WiFi, completa una página de inicio de sesión. Ese inicio de sesión captura su nombre, dirección de correo electrónico y - de manera crucial - su consentimiento para recibir comunicaciones de marketing según el GDPR. El enfoque de Purple es lo que llamamos suscripción por elección consciente. El huésped elige activamente recibir comunicaciones. No es una casilla previamente marcada. Es una decisión verificada y deliberada. Esto es importante tanto a nivel legal como comercial, porque los huéspedes que han optado por registrarse interactúan con tasas significativamente más altas que los contactos adquiridos por otros medios. Pero aquí está el punto clave. Cada vez que ese mismo huésped regresa y se vuelve a conectar a su WiFi, Purple vincula esa nueva visita con su perfil existente. Ahora usted tiene un registro verificado de cuántas veces ha visitado esa persona específica, en qué fechas y a qué horas. Esos son datos de frecuencia de visitas, capturados automáticamente, a nivel de huésped individual. Al combinarlos con sus datos de POS o PMS, puede calcular un CLV real para personas reales - no un promedio para un segmento ficticio. Las herramientas como Mailchimp o Klaviyo son excelentes para enviar campañas a una lista que ya tiene. Pero no construyen la lista. No capturan datos de visitas. No saben si la persona que abrió su correo electrónico el martes pasado realmente asistió el miércoles pasado. Purple sí lo sabe. - SECCIÓN 3: PASOS PRÁCTICOS Y ERRORES COMUNES - 2 MINUTOS Bien, pasemos a la práctica. Estos son los pasos para implementar el seguimiento del CLV en su establecimiento. Paso uno: configure su inicio de sesión de WiFi para capturar datos de primera mano. Si opera una red abierta sin inicio de sesión, está dejando ir la parte más valiosa de la interacción con el cliente. Implemente una página de bienvenida que cumpla con el GDPR y que capture, como mínimo, el nombre y el correo electrónico. Paso dos: integre sus datos de WiFi con su CRM. Purple Engage conecta el contacto capturado con un perfil que rastrea cada visita posterior. No es necesario hacer esto manualmente. Está automatizado. Paso tres: conecte sus datos de consumo. Si su POS o PMS puede exportar datos de transacciones, vincúlelos con sus perfiles de clientes. Incluso un promedio aproximado de gasto por visita, segmentado por rango de frecuencia de visitas, es enormemente más útil que un solo promedio general. Paso cuatro: construya sus segmentos. Como mínimo, necesita cuatro: clientes nuevos que han visitado una vez, ocasionales que han visitado de dos a cinco veces, clientes frecuentes que visitan seis o más veces al año, y clientes inactivos que no han visitado en noventa días o más. Paso cinco: configure campañas automatizadas para cada segmento. Un correo electrónico de bienvenida para los nuevos clientes. Una oferta de reactivación para clientes inactivos. Una recompensa exclusiva para su veinte por ciento superior según el CLV. Estas no tienen que ser complejas. Deben ser oportunas y relevantes. Ahora, los errores comunes. El error más frecuente es tratar al CLV como un cálculo de una sola vez en lugar de una métrica en tiempo real. Su combinación de clientes cambia. Los patrones de consumo varían. Necesita recalcular el CLV al menos trimestralmente y, de preferencia, tenerlo actualizado de forma automática en su CRM. El segundo error es ignorar a los clientes inactivos. Recuperar a un cliente que visitó seis veces y luego dejó de hacerlo vale mucho más que adquirir a un cliente nuevo que nunca ha conocido. Su historial de CLV le indica que le gustaba su establecimiento. Algo cambió. Una campaña de reactivación bien programada - tal vez activada a los sesenta días de inactividad - puede recuperar un porcentaje significativo de ese grupo. El tercer error es optimizar para el CLV promedio cuando debería estar optimizando para el grupo superior. Su veinte por ciento de clientes más valiosos por CLV suele generar alrededor del sesenta por ciento de sus ingresos. Sepa quiénes son. Trátelos en consecuencia. - - - SECCIÓN 4: PREGUNTAS Y RESPUESTAS RÁPIDAS - 1 MINUTO Pregunta: no tenemos un programa de lealtad. ¿Aún podemos calcular el CLV? Sí. No necesita un programa de lealtad para rastrear la frecuencia de visitas. Los datos de inicio de sesión de la red WiFi para clientes le brindan registros de tiempo de visita vinculados a perfiles individuales. Eso es suficiente para calcular la frecuencia de visitas y estimar el CLV sin ninguna infraestructura de tarjetas de lealtad. Pregunta: ¿qué pasa si los clientes no se conectan a la red WiFi en cada visita? Es un punto válido. El seguimiento de visitas basado en WiFi captura un subconjunto de visitas, no necesariamente todas. La clave es la consistencia. Si un cliente se conecta en la mayoría de sus visitas, los datos de frecuencia relativa siguen siendo válidos para fines de segmentación. Con el tiempo, a medida que aumenta la adopción de WiFi - que ahora supera el ochenta por ciento en la mayoría de los entornos de restaurantes informales - los datos se vuelven más completos.Pregunta: ¿cómo se compara esto con usar únicamente nuestros datos de reservaciones? Los datos de reservaciones registran a los huéspedes que reservan con anticipación. Las visitas sin reservación previa, las visitas al bar y las visitas espontáneas son invisibles. Los datos de WiFi los registran a todos, independientemente de si reservaron o no. Especialmente para los restaurantes, donde una proporción significativa de los comensales llega sin reservación, esta es una diferencia sustancial. - SECCIÓN 5: RESUMEN Y PRÓXIMOS PASOS - 1 MINUTO Para resumir. El valor de vida del cliente es la métrica más importante que la mayoría de los establecimientos de hospitalidad no están midiendo correctamente. La fórmula es simple: valor promedio de visita, por frecuencia de visitas, por tiempo de vida del huésped. La parte difícil es obtener los datos a nivel individual para hacerlo realidad. El WiFi para huéspedes, configurado con un inicio de sesión que cumple con el GDPR y conectado a su CRM, resuelve ese problema de datos. Construye su lista de contactos de forma automática, realiza un seguimiento de las visitas de retorno y le brinda la base para calcular y actuar sobre el CLV a nivel de huésped individual. Los establecimientos que hacen esto bien - y Premier Inn, Pizza Express y Whitbread son ejemplos de operadores que se toman esto muy en serio - generan significativamente más ingresos por huésped que aquellos que tratan cada visita como una transacción. Su siguiente paso: auditar su configuración actual de WiFi. ¿Está capturando datos de los huéspedes? ¿Esos datos están fluyendo hacia su CRM? ¿Su CRM está segmentando por frecuencia de visitas? Si la respuesta a cualquiera de estas preguntas es no, ahí es donde debe comenzar. Para obtener más información al respecto, visite purple.ai y explore la plataforma Purple Engage. También hay una guía complementaria sobre el uso del tiempo de permanencia y los datos de visitas para la segmentación, que profundiza en la parte de analítica. Gracias por escuchar. Volveremos con otro reporte informativo muy pronto. - FIN DEL GUION