上質なおもてなしで心に響く体験を
見えない情報をひも解き、ファンとの関係を育む
データが阻む、
ゲストに寄り添うおもてなし
ゲスト一人ひとりの嗜好や履歴に基づいたおもてなしは、ホスピタリティの本質です。
しかし、PMS（宿泊管理システム）、POS（レストラン・売店）、Webサイト、CRMなど、
複数のシステムにデータがバラバラに点在することで、ゲストの全体像を把握することが困難になり、
理想のパーソナライズ体験を創出する機会を逃してしまうことがあります。
パーソナライズ施策が打てずリピート利用やファン化に繋げられない
バラバラなデータを価値に変える
b→dashの強み
b→dashは、ホテルが持つバラバラなデータをノーコードで「統合」し、施策実行までを1ツールで実現します。
これにより、データを誰でも扱える状態にすることで、
「施策の実行に時間がかかる」といった課題を解消し、ゲスト一人ひとりに最適な体験を届けることで、
リピーターの増加やファン化といった成果へとつなげます。
パーソナライズ施策をスピーディに実現し、リピート利用やファン化を促進
おもてなしを次のステージへ
b→dashのソリューション
b→dashでは、統合されたデータをもとに、ゲスト一人ひとりの嗜好や行動を正確に把握。
それにより、適切なタイミングでの提案やパーソナライズされた体験を実現し、
滞在の満足度を高めるとともに、長期的なファン化につなげることが可能です。
パーソナルな情報提供で
顧客満足度を向上
通常プランで予約した顧客が、Webサイトで「スイートルーム」や「特別なディナー」のページを閲覧した履歴を基に、チェックイン3日前に配信するメールやLINEのコンテンツを自動で最適化。
「ご滞在を特別なものにする部屋のアップグレード」や「記念日に最適なコースディナー」といったパーソナルな提案行い、顧客の満足度と単価向上を同時に実現します。
忘れられない体験で
クロスセルを促進
過去の宿泊履歴から「温泉とビュッフェを体験したゲスト」を自動で抽出。
次回予約の際に、「同じビュッフェを楽しめる姉妹ホテルの宿泊プラン」や「未体験の本格スパ」を提案することで、ブランド内の他のサービスへの誘導を促し、クロスセルにつなげます。
ファン化を促進する
継続的なアプローチ
宿泊データとホテル内でのPOSデータを掛け合わせ、過去に「温泉とサウナ」を利用したゲストを自動でセグメント。
半年後に「季節限定の貸切風呂プラン」や「最新のロウリュウサウナ付きプラン」など、ゲストの体験に紐づいたメッセージをパーソナルに届けることで、継続的な接点を創出し、「また来たい」と思ってもらえるファンへと育成します。
その他、b→dashでこんなことも
実現できます
AIによる配信最適化
類似ゲスト属性の情報をもとに、最適なチャネルや時間でメッセージを配信。ABテストを自動化し、施策の効果を最大化します。
新規顧客の信頼を高める
レビュー獲得の自動化接点の創出
レビューは新規顧客の信頼獲得に直結します。b→dashは、チェックアウト翌日に自動でレビュー依頼を配信。OTAやGoogleでの集客力強化につなげます。
ロイヤルティ向上を促す
会員制度の「見える化」
会員制度はロイヤル顧客を育てる仕組みです。b→dashでは、「あと1泊でゴールド会員です！」といった通知や、誕生日特典メッセージを自動配信し、ゲストの利用モチベーションを高めます。
b→dash導入で得られる効果
ゲスト体験の最適化
過去の宿泊履歴やウェブ行動から、
一人ひとりに最適な提案を自動化。
理想の体験を提供し、
満足度を最大化します。
収益と運営効率の最大化
予約のタイミングに応じた最適な提案で
アップセル・クロスセルを促進。
様々な業務を自動化し、スタッフはより
質の高いおもてなしに集中できます。
ファンとの関係構築
滞在後も継続的にコミュニケーション。
特別な日にお祝いを届けるなど、
ゲストとの関係を深め、
生涯ファン化を促します。
導入事例
導入企業様の実績に基づく、
具体的な効果をご紹介します。
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藤田観光 株式会社
シナリオを有効活用し
メルマガ開封率を10%改善
課題
ホテル、レジャー業界におけるデータマーケティングの遅れ。約70万人の会員に対し、顧客の行動データや属性に基づいたきめ細かなアプローチができていなかった。
背景
「お客様に生涯にわたって利用し続けていただけるパートナーになること」を目指し、データ活用を推進。データの収集から加工までをノーコードで実現できるプラットフォームの導入を決定した。
成果
これまで手作業で行っていたデータの加工統合作業をノーコードで実現し、マーケティング部門のみでデータ活用を完結できるようになった。その結果、顧客一人ひとりに合わせたシナリオ配信が可能となり、メルマガの開封率が10％改善。顧客満足度とLTVの向上につなげた。
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小田急電鉄 株式会社
「小田急旅の予約サイト」における
顧客満足度向上を実現
課題
実店舗からオンライン販売へ移行したことで、顧客の顔が見えなくなり、個別のアプローチが困難だった。以前のツールではデータ加工に手間がかかり、単発の全体配信しか実施できていなかった。
背景
社内でデータ加工から施策実施までを完結させ、工数を削減しつつ顧客に合わせたOne to One施策を実施したいと考えていた。
成果
これまで外部委託や専門部署に頼っていたデータ加工を内製化。これにより、顧客属性やタイミングに応じたセグメント施策を数多く実行できるようになった。結果として、顧客満足度の向上と、沿線に特化した旅行商品のLTV向上を実現した。
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藤和那須リゾート 株式会社
ホテル業界における
リピート売上3倍以上を実現
課題
データ取得はできていたものの、SQLを扱える人材がおらず、細かな顧客セグメント分けができなかった。そのため、画一的なメール配信しかできず、開封率やクリック率が低かった。また、施策や分析に膨大な工数がかかり、リソース不足が課題だった。
背景
手動で行っていたデータ分析の工数を削減し、リピート率改善につながる施策を効率的に実施したいと考えていた。専門知識がなくても、ノーコードで施策や分析を自動化できるツールの導入を検討。
成果
複雑なデータ加工や分析をノーコードで実行できるようになった。これにより、顧客の状況に合わせたリマインドメールやサンクスメール、予約途中離脱者へのフォローメールなどを自動化。結果として、リピート率110%向上、メルマガ経由での売上が5倍に増加した。
データマーケティングを
もっとスマートに。
