提升酒店網站轉化率，酒店經營者可以做些什麼
酒店網站的轉化率由很多因素決定，從業者不應該被愚弄，試圖達到行業平均水平。
相反，相關從業者需要了解構成這些比率的因素，並嘗試改善每一點。作為一家提供全方位服務的酒店分銷和技術公司，我們可以訪問數千家酒店網站的資料。
由於經常被問到什麼是良好的轉化率，我們深入研究了來自世界各地數百家酒店的資料，包括大城市，小城市，海灘度假村或商業場所。
我們查看了連鎖酒店，集團和私人酒店，以便彙總各種資料。
通過所有研究、尋找並與我們的專家和客戶顧問合作，我們概述了酒店網站轉化率失敗和成功的原因，以及酒店經營者可以做些什麼，包括一些應該或不應該擔心的問題的提示。
對於酒店網站，什麼是良好的轉化率？
這是我們經常被問到的一個問題，回答它可能比你想象的要難。
首先，轉化一詞該如何解釋？ 根據Google的說法，當網站訪問者（或應用使用者）執行一個定義為目標的操作時，就會發生轉化。
這引出下一個合乎邏輯的問題：這對酒店行業意味著什麼？酒店行業中的轉化率，我們指的是網站訪客量和完成的預訂之間的比率。
為了衡量酒店網站的轉化率並保持準確的對比，我們將轉化率定義為：同一時間段內，預訂數量相比於網站的訪問總數。
轉化率的案例：
- 月度訪問量-6553
- 預訂量-144
- 轉化率-2.2%
我們還決定僅使用最終點選歸因模型來呈現資料。
你可能知道，此模型的侷限性在於100％的轉換來源於使用者的最後一次點選，這使得營銷人員難以在整個預訂過程中衡量互動和品牌參與度。
另一方面，即使轉化歸因是我們行業中最熱門的話題之一（特別是自Google在5月份推出免費簡化版的Attribution360以來），基於使用者與品牌最終互動的轉化率計算仍然是常見做法。機會在於你或你的網路代理商也在使用此模型。
因此，為了方便起見，也為了提供你可以輕鬆地與自己進行比較的數字，我們傾向於使用最終點選歸因模型，儘管它有內在的侷限性。
我們還決定不考慮任何取消訂單。
根據網站Mirai的研究，酒店官方網站的平均取消率為19％。 因此，它是你在計算轉化率時可能需要考慮的變數。
那麼為什麼我們決定放棄取消訂單這個變數？
原因是取消訂單的行為通常發生在接近停留日的時候，因此當前月份的轉化率（尚未取消訂單）與去年同月的轉化率（已經去除了取消的訂單）相比，會讓人產生改善了的錯覺。
讓我們再回顧一下上面提到的案例：
- 月度訪問量-6553
- 預訂量-144
- 轉化率-2.2%
我們假設這是2017年11月你網站的轉換率。為了進一步簡化，我們假裝所有這些預訂都是12月和1月的入住時間。
總之在這兩個月內，27個預訂將被取消。
現在，如果你再次檢視上面的案例，你會看到最初的144個預訂變為117個實際預訂，轉化率從2.2％降低到1.78％。
但是，由於你無法在當月追溯分析你的資料，如果你在計算轉化率時沒有減去可能取消的預訂量，這個結果將會看起來比上一年更好，儘管它可能不是。
作為所使用方法的最後一點：如開頭所述，在計算轉化時正確地看待事物和理解大局是至關重要的。
較大的客房酒店往往擁有更多的流量，因此轉化率較低，因為他們通常不會僅僅出售房間，還包括會議設施，餐飲服務和健康護理。
所有這些輔助服務在網站上吸引了大量流量，但主要是本地流量，不太可能轉化為客房預訂。
儘管會議請求、晚餐預訂和按摩預約（事實上）也是轉化，在本次研究中，我們只專注於客房交易。
因此，如果你的酒店也銷售客房以外的其它服務，我們建議你在Google Analytics中細分你的流量，通過排除會議和活動、餐廳和SPA頁面的訪問量，並根據剩餘流量重新計算轉化率，從資料集中提取出這些使用者。