etabliert, die für Hotels eigene Kundenbewertungen sammeln und auf der hoteleigenen Webseite anzeigen.
Berücksichtigt man die aktuellen Entwicklungen hinsichtlich SEO, dann ist fraglich, ob diese Strategie – die kostbaren Kundenempfehlungen nur auf der eigenen Seite zu zeigen – letztlich die oben beschriebenen Reichweite- und Billboard-Effekte unterstützt.
Das Platzieren von Inhalten an wichtigen Knotenpunkten bietet dem Hotelier eine Chance, die Kundenbewertungen nicht nur für einen Kanal zu nutzen, sondern anbieterübergreifend im Web sein Hotel in verschiedenen Kanälen zu platzieren.
Hierzu ein Praxisbeispiel: HolidayCheck-Bewertungen werden nicht nur auf der HolidayCheck-Seite angezeigt, sondern mittlerweile auch von über 100 Partnern genutzt, um Produkte mit Kundenbewertungen auszustatten. Ob Meta-Search-Anbieter wie Trivago, Veranstalter wie Thomas Cook und DER oder Reiseportale wie HLX oder Lufthansa Holidays. Hoteliers haben nun die Möglichkeit, durch das gezielte Steuern der Kundenbewertungen auf bestimmte Plattformen einen möglichst großen Streuungseffekt in ihre relevanten Märkte und Kanäle zu erzielen.
Durch die Steigerung der Sichtbarkeit auf verschiedenen Portalen wird damit auch die Chance gesteigert, dass ein Kunde nicht nur einmal auf das eigene Angebot aufmerksam gemacht wird, sondern an verschiedenen Stellen mit dem Hotel in Kontakt kommt. Hier schließt sich auch der Kreis zum Billboard-Effekt, wo letztlich Kunden verschiedenster Kanäle und Plattformen wieder auf das Produkt aufmerksam werden und damit auch der direkte Kundenzugang ermöglicht wird.
3. Die Gästeperspektive
„Sag mir, wie viele Bewertungspunkte du hast, und ich buche dein Hotel“: Eine Analyse von Hotelbewertungen aus Sicht des Gastes
Andi Petzoldt, Geschäftsführer der conversearch GmbH
1. Auswirkungen von Hotel-Bewertungen auf Website-Besucher
Dieses Kapitel beschäftigt sich mit der Auswirkung von Hotelbewertungen auf das Verhalten von Besuchern der Hotel-Websites. Dazu wurden 150 Hotel-Websites aus Deutschland und Österreich untersucht. Die Zusammenstellung der Hotels war eine Mischung aus 3- bis 5-Sterne-Hotels bei einer Größe von ca. 30 bis 200 Zimmern. Einzelvergleiche ergaben, dass sowohl Klassifizierung als auch die Größe eines Hotels keinen auffälligen Einfluss auf das Website-Besucherverhalten haben. Alle Vergleiche wurden prozentual durchgeführt, sodass die absolute Anzahl von Website-Besuchern oder Conversions (Buchungen) keinen Einfluss auf das Ergebnis hatte.
Die Firma conversearch GmbH, welche die Untersuchung durchführte, hat sich auf SEM (Search Engine Marketing) und Website-Monitoring spezialisiert und betreut zu 90 % Kunden aus Hotellerie und Tourismus. Dadurch besteht hier ein Zugriff auf die Analytics-Daten von mehreren Hundert Hotel-Websites. Bei der Auswahl wurden nur Hotel-Websites berücksichtigt, deren Analytics-Daten verlässlich waren. Aus Datenschutzgründen wurden in der Endauswertung sämtliche Daten entfernt, die eine Zuordnung der Werte zu einem Hotel ermöglichen könnten.
Das Besucherverhalten selbst wurde aufgrund folgender Messwerte beurteilt:
AbsprungrateDie durchschnittliche Absprungrate aller untersuchten Websites betrug 36,3 %.
AufenthaltsdauerDie durchschnittliche Aufenthaltsdauer aller untersuchten Websites betrug 5 Minuten und 52 Sekunden. (Hier wurden nur die Besucher berücksichtigt, die länger als 10 Sekunden auf der Website waren. Dies ermöglicht in vielen Punkten einen genaueren Vergleich.)
Conversion-RateDie durchschnittliche Conversion-Rate aller untersuchten Websites betrug 2,3 %. (Hier wurden Analytics-Ziele wie Buchungen oder Arrangement-Anfragen mit den Transaktionen des Analytics-E-Commerce-Tracking zusammengezählt. Websites, welche keine Ziele oder E-Commerce-Tracking hinterlegt hatten oder dies nicht eindeutig korrekt funktionierte, wurden bei den Vergleichen nicht berücksichtigt.)
Untersucht wurde der Einfluss von Besuchern, die sich innerhalb der Hotel-Website Bewertungen angesehen hatten. Diese wurden verglichen mit Besuchern, die sich diese Bewertungsseite nicht angesehen hatten. Ergänzend dazu wurde der Besucheranteil untersucht, der nachweislich vor dem Besuch der Hotel-Website auf einer Bewertungsseite war. Hierzu wurde zum einen der Referer (also die Besucher-Quelle) herangezogen wie auch eine spezielle Analytics-Erweiterung von conversearch. Hierbei wurden nur die Portale HolidayCheck und TripAdvisor berücksichtigt.
2. Bewertungen auf Hotel-Webseiten
Untersucht werden sollte folgende Frage: „Verhalten sich Website-Besucher, die Hotelbewertungen gelesen haben, anders als der restliche Besucheranteil?”
Im ersten Schritt wurde hierzu das Besucherverhalten auf Websites untersucht, die eines der bekannten Bewertungs-Widgets eingebunden hatten. Hierbei wurden die Widgets von Hotelnavigator, Customer Alliance, Trustyou und iiQ-Check berücksichtigt.
Diejenigen Websites, die eines der Widgets eingebunden hatten, wurden mit denen verglichen, die kein Widget integriert hatten. Außerdem wurden die Bewertungspunkte der verschiedenen Widgets auf eine gemeinsame Skala umgerechnet, um herauszufinden, ob die Bewertungspunkte (also ob gut oder weniger gut bewertet) einen Einfluss auf das Besucherverhalten haben.
Leider waren bei beiden Vergleichen die Ergebnisse so gemischt, dass keine eindeutige Aussage getroffen werden konnte. Aufgrund der Ergebnisse hat ein Bewertungs-Widget keinen messbaren Einfluss auf das Besucherverhalten. Jedoch müssten für eine fundierte Aussage noch weitere Kriterien herangezogen werden (etwa die Platzierung der Widgets). Das würde den Rahmen dieser Untersuchung jedoch bei Weitem sprengen.
Im zweiten Schritt haben die Hotel-Websites untersucht, ob dort interne Bewertungsseiten zu finden waren. Bei 102 der untersuchten 150 Websites (also 68 %) konnte eine Seite mit Bewertungen festgestellt werden (nur diese werden bei den nachfolgenden Aussagen berücksichtigt). Nun wurden hier die Besucher, welche die interne Bewertungsseite besucht hatten, mit denjenigen verglichen, welche die Bewertungsseite nicht besucht hatten. Hier konnten nun eindeutige Abweichungen im Besucherverhalten festgestellt werden, wie die nachfolgende Tabelle zeigt:
Die Absprungrate ist bei dieser Erhebung natürlich zu hinterfragen, aber Aufenthaltsdauer und Conversion-Rate liegen bei Besuchern, welche die Bewertungsseite besucht haben, eindeutig höher.
3. Besucher von Bewertungsportalen
In einem dritten Schritt sollte nun auch versucht werden, externe Bewertungs-Quellen in die Untersuchung einzubeziehen. In Google Analytics können die Referer (also die Herkunft) von Websitebesuchern festgestellt werden. Es wurde nun die Besuchergruppe festgestellt, die von den Bewertungsportalen HolidayCheck und TripAdvisor auf die Hotel-Website gelangt sind. Durch eine Analytics-Erweiterung von conversearch konnten zusätzliche Besucher markiert und festgestellt werden, welche nachweislich ebenfalls die genannten Portale besucht hatten. Bei der Auswertung gab es deutliche Unterschiede zwischen den beiden genannten Portalen, sodass die Ergebnisse einzeln betrachtet werden sollten:
Vergleich der Besucher von Bewertungsportalen
