弊社の幅広い高品質な宿泊施設在庫を提供して、より多くの旅行者にアピールし、予約を獲得する方法をご確認ください。
Expedia Group のお得情報による予約数の概算増加率*
Expedia Group の関連性ランキングを活用した主要キャンペーンでの転換率の増加*
課題 : 適切なツールがない中で、マーチャンダイジング活動を拡大すること
中国を拠点とする B2B ホールセラーである MQ Trip は、2022 年に Expedia Group と提携し、Rapid Lodging API を導入して、宿泊施設サービスを拡大しました。これにより、同社は Expedia Group が提供する、マーチャンダイジング向けのキャンペーンや割引を含む、世界中の宿泊施設在庫を活用できるようになりました。しかし、これほど多くのものを利用できるにもかかわらず、運用面に制約が表れてきました。
同社には、次のような課題がありました。
- Expedia Group のお得情報在庫へのアクセスを規模に応じて柔軟に行うことができず、キャンペーンの企画プロセスに時間がかかる
- 特定の旅行者のタイプに関連するキャンペーンを見つけるのが難しい
- 連携していないツールやワークフローにわたってパフォーマンスを監視するための統一的な表示機能がない
解決策 : 自動化のための API、管理のためのポータルツール。
Expedia Group は、MQ Trip に 2 つのソリューションを提供しました。1 つは、製品チームや開発チームが旅行者や旅行代理店向けのユーザー体験を構築するための Merchandising API で、もう 1 つは、マーケティングチームが今後のキャンペーンを閲覧したり、カスタマイズされたキャンペーンリストをエクスポートしたりできるポータルのマーケティング セクションです。どちらも、機械学習モデルによって強化されており、パーソナライズされた関連性ランキングに基づいて、どのキャンペーンが対象顧客層に効果的かを特定するのに役立ちます。
キャンペーンの市場投入を迅速化
Rapid Lodging Merchandising API により、構造化されたプロモーションデータの自動取り込みが可能となり、キャンペーンのスケジュールを大幅に短縮し、手作業によるメンテナンスを削減できました。
よりスマートで、より的確なキャンペーン
機械学習を活用したキャンペーンの関連性評価と並べ替え機能により、MQ Trip は旅行者に対して、より魅力的でパーソナライズされた宿泊施設キャンペーンを提案できるようになりました。これにより、マーチャンダイジングの精度と訴求力が大幅に向上しました。
プロモーション管理の一元化
ポータルのマーケティング セクションは、プロモーションの管理、パフォーマンスのモニタリング、戦術の迅速な調整を行うための統合ハブとして機能し、日々の業務効率の大幅な向上に役立ちました。
「Merchandising API の柔軟性と、ポータルの使いやすいマーケティング セクションが相まって、業務効率の大幅な向上とビジネスの成長につながりました。」
結果 : クリック数、転換率、予約件数の増加。
Expedia Group のマーチャンダイジング機能を採用し、関連性に基づくランキングを活用して、Expedia Group が提供するお得情報をプロモーションした結果、MQ Trip は明確かつ定量化可能なパフォーマンスの向上を実現しました。
それらの成果はファネルの全段階にわたっており、次のようなものが含まれています。
- キャンペーン関連活動において、平均クリック率が 8% 上昇しました
- Expedia Group の関連性ランキングを活用することで、主要なキャンペーンにおいて転換率が 5 ~ 7% 向上しました
- キャンペーン期間中の Expedia Group のお得情報により、全体の予約件数が 10% 増加しました。
MQ Trip にとって、これらの結果は単なるテクノロジーに関するアップグレード以上の意味を持っています。適切なツールを導入したことで、同社のチームはより迅速に行動し、より的確にターゲットを絞り込み、堅固な B2B パートナーシップを特徴づける、測定可能なパフォーマンスを促進できるようになりました。このようなパートナーシップは、継続的な成長につながります。
「Expedia Group のマーチャンダイジング テクノロジーのおかげで、高品質なキャンペーン在庫へのアクセスや管理が格段に容易になっただけでなく、当社のキャンペーンを旅行者のニーズにより的確に合わせることが可能になりました。」
弊社サイトの改善のため、ご意見をお聞かせください。
*ページ内のデータはすべて 2025 年から 2026 年にかけての MQ Trip 内部データに基づきます。