Recuperación de bookings abandonados.
La búsqueda no es ruido, es intención.
La gran mayoría de las búsquedas no termina en booking. Una porción importante es recuperable si la marca identifica al usuario, lee el intent score y le contesta a tiempo con la oferta correcta.
La búsqueda abandonada se va al cesto de logs.
En una OTA o en el sitio directo de una aerolínea, la mayor parte de las búsquedas no termina en booking. Una porción significativa es abandonment recuperable si se actúa a tiempo.
Sin Web SDK ni resolución de identidad, los signals quedan en logs sin uso. El intent del usuario no se traduce en acción de marketing.
El remarketing es genérico, blanket. La diferencia entre recuperar y no recuperar suele ser timing y matching de la oferta, no presupuesto.
Capturar el intent y contestarlo a tiempo.
Captura del search vía Web SDK
Eventos completos de search initiated, refined, result viewed, selección de fare, checkout iniciado y checkout abandonado. Todo va al perfil unificado.
Resolución de identidad al máximo nivel
Login cuando hay, first-party cookie cuando no. La inversión en login incentives mueve más usuarios al pool direccionable y aumenta la cobertura.
Search intent score
Insight calculado que combina dwell time, refinements, comparaciones y profundidad de la sesión. Distingue high intent de mid y low.
Journeys timing-aware
Outreach dentro de una ventana razonable, segundo touch si hubo open sin booking, exit por booking o unsubscribe. Frequency cap cross-canal con tope diario y semanal.
Antes y después de Data Cloud
Destino de la búsqueda
Los signals quedaban almacenados en logs sin traducción accionable.
El intent score dispara journeys con la oferta correcta para el segmento.
Estilo de remarketing
La misma pieza de remarketing para todos los abandonment, sin diferenciar intent.
High, mid y low intent reciben ofertas distintas y mensajes distintos.
Timing del segundo touch
El segundo email se mandaba siempre a las 24 horas, sin importar comportamiento.
El timing se ajusta al open, al click y a la sesión real del usuario.
Base direccionable
La cobertura dependía de cookies de tercero en caída sostenida.
Login incentives mueven usuarios al pool first-party y la base direccionable crece.
Un usuario que abandona en la última pantalla y vuelve.
Búsqueda intensa
Un usuario logueado busca vuelos a un destino regional, refina fechas tres veces, compara cinco resultados y llega al checkout.
Abandono en pago
Abre el método de pago y abandona. Data Cloud lo clasifica high intent abandonment con base en dwell, refinements y profundidad.
Primer touch
Recibe un email con la búsqueda exacta, el precio actual y la opción de fijar precio. El segundo touch llega después solo si hubo open sin booking.
Salida del journey
Si bookea, sale del journey automáticamente. Si no, exit por unsubscribe o por expiración de ventana. Sin acoso ni segundas oportunidades infinitas.
Recuperar lo que parecía perdido.
Recovery rate sobre el segmento high intent que mueve la aguja del revenue total.
Lift global del revenue medible y comparable contra baseline pre-implementación.
Diferencia clara entre hacer abandonment recovery basic vs. con segmentación por intent.
Mejor experiencia del usuario, que recibe una sola conversación coherente y no spam.
Preguntas frecuentes
La cobertura cae año a año. La inversión correcta es en login incentives (member rates, faster checkout) que mueven más usuarios al pool first-party direccionable. Data Cloud potencia la base direccionable, no la inventa.
El segundo email post-abandonment performa, el quinto molesta. La frequency cap cross-canal es crítica. Tope diario y semanal por persona, exit conditions claras, sin excepciones.
Sí. La mecánica es la misma. Cambian los eventos (checkin date, length of stay, room type seleccionado vs. fechas, fare class, ancillary) pero el intent score es análogo. En hotelería la ventana de re-engagement suele ser más larga porque el lead time es mayor.
¿Querés implementar este caso?
Hablemos del estado de tus datos y diseñamos juntos el roadmap.