Atribuição multicanal em hotéis: o problema e como a IA resolve

O problema do last-click

Quando você atribui uma reserva ao último clique, assume que o resto da jornada do usuário (anúncio na Meta, busca no Google, visita ao Tripadvisor) não teve influência. Isso é falso. Antes de reservar um hotel, um viajante costuma passar por vários pontos de contato ao longo de dias ou semanas.

Modelos de atribuição disponíveis

• Last-click: simples, mas enganoso. Dá mérito demais à marca.
• First-click: subestima conversões tardias.
• Linear: distribui igualmente entre os touchpoints. Melhor que o last-click.
• Time decay: dá mais peso aos touchpoints próximos da conversão.
• Position-based: 40% para o primeiro clique, 40% para o último, 20% para os do meio.
• Data-driven (Google): usa machine learning. Precisa de volume.
• Marketing mix modelling: estatístico, agregado, sem cookies.
• Atribuição sobre reservas reais: mede cada canal pelas reservas que ele gera de verdade, não só pelas conversões no site.

Como a IA resolve a atribuição

Uma plataforma vertical como o GuestBrain consegue o que um modelo isolado não consegue: cada reserva direta é atribuída à campanha, ao e-mail ou ao canal que a gerou, e as suas campanhas se otimizam sozinhas para trazer mais reservas diretas.

Implementação prática

1. Reunir em um mesmo lugar as suas reservas e os resultados das suas campanhas.
2. Definir uma janela de atribuição coerente com o ciclo de decisão dos seus hóspedes.
3. Escolher o modelo (data-driven, baseado em reservas reais ou MMM) de acordo com o volume.
4. Revisar mensalmente a distribuição do orçamento por canal.

Métricas que mudam

• O ROAS por canal passa a ser realista.
• Costuma vir à tona um excesso de investimento em marca e falta de investimento em prospecção.
• O custo por reserva deixa de ser uma estimativa e passa a ser calculado sobre reservas reais.
• As decisões são tomadas muito mais rápido.

Quer ver como as suas reservas seriam atribuídas por canal? Solicite uma demo.

Perguntas frequentes