El sector travel no vende productos, vende expectativas, sueños y, sobre todo, tiempo. Ese mismo factor emocional hace que la planificación de un viaje sea un proceso largo y complejo, alejándose mucho de ser una compra por impulso.
A pesar de ello, muchas marcas se han quedado atrapadas en métricas que intentan simplificar una decisión que es, por definición, no lineal. Desde Cosmo5 Iberia señalan que el customer journey actual, fragmentado, multidispositivo e influenciado por el entorno digital, exige un cambio de paradigma: empezar a entender qué estímulos activan la decisión de viajar meses antes de que suceda.
Comprender la complejidad a través de modelos avanzados
En el sector travel, a diferencia de otros, el proceso de decisión puede durar meses, y evaluar campañas de descubrimiento en TikTok o Instagram bajo el modelo del “último clic” es ignorar quién sembró la semilla del viaje.
“Seguir midiendo el path del usuario con el modelo del último clic es como analizar sólo el aterrizaje y olvidar todo el trayecto previo”, explica Eduardo Agudo, COO en Cosmo5 Iberia. “Si no entendemos qué despertó el deseo meses antes, estamos optimizando a ciegas”.
Implementando Unified Attribution Modeling, es posible migrar de modelos deterministas —que se vuelven “ciegos” ante la desaparición de las cookies y las capas de privacidad— a modelos probabilísticos basados en IA.
Gracias al Marketing Mix Modeling (MMM), se puede entender cómo la inversión en generación de demanda impacta en las reservas finales, superando el sesgo de la última interacción y valorando la aportación real de cada canal.
El rastro que la analítica no ve
Una gran parte de la planificación de un viaje ocurre en la sombra: capturas enviadas por WhatsApp, un link en el grupo de amigos o una recomendación por DM. Para las herramientas de analítica tradicionales, esto es tráfico “directo”, lo que distorsiona totalmente el ROI de las estrategias de contenido.
Con Señales de Intención de Compra vinculadas al Identity Resolution y Zero-party data, es posible capturar el dato mediante estrategias de intercambio de valor (guías exclusivas, acceso a tarifas vía WhatsApp, etc.) que permiten identificar al usuario desde el inicio. Para unificar estos puntos de contacto “invisibles” bajo una sola identidad, el uso de CDPs (customer data platforms) resulta una pieza clave.
¿Volumen o beneficio?
Medir solo el ROAS es arriesgado en un sector donde los márgenes fluctúan y la intermediación de las OTAs condiciona el beneficio real. En este escenario, facturar no siempre equivale a ganar dinero.
A través de CAPI Server-Side, es posible sincronizar los márgenes reales del motor de reservas con las plataformas de medios. De este modo, los algoritmos dejan de optimizar para generar ventas brutas y empiezan a trabajar para maximizar el beneficio.
Metodologías que capturen el factor emocional
Mediante el Sentiment Analysis, es posible evaluar la conexión real con la marca más allá del clic. Además, al complementar esta visión con el pLTV (predictive Lifetime Value), se puede medir la rentabilidad del cliente a largo plazo y optimizar ciclos de recompra según el momento vital del usuario.
“En un mercado donde la atención es el recurso más escaso, la tecnología debe servir para proteger la rentabilidad de la marca”, explica Eduardo Agudo. “Nuestra metodología une precisión técnica y visión de negocio para asegurar que cada euro invertido sea un motor de crecimiento sostenible y no un gasto puntual”.
