Big Data. Je hoort en leest er overal over. Maar wat is big data eigenlijk, hoe kun je er in de reis- en gastvrijheidsbranche je voordeel mee doen en is het voor kleine bedrijven te gebruiken? In deze blogpost komt het allemaal aan bod en leg ik tevens uit waarom het niet de vraag is hoe je aan big data komt, maar hoe je er van af komt.

Wat is big data?

Adjiedj Bakas zei er op de vakdag al het volgende over: ‘De hotelindustrie en reisbranche moeten meer doen met data-mining en sporenonderzoek in big data op internet’. Maar wat is ‘big data’ nu eigenlijk? Marketingfacts vroeg het online marketing panel onlangs om het begrip big data uit te leggen. Een van de antwoorden op Marketingfacts was “Chocola maken van data uit vele verschillende on- en offline bronnen. Dus niet alleen het ontsluiten, bij elkaar brengen en visualiseren van, maar vooral de laatste slag naar het distilleren van zinvolle insights uit al die data”.

Big data, hoe kom ik er van af?

De vraag is niet hoe kom ik aan al die data. Je hebt immers al gegevens uit Google Analytics, Adwords, je eigen CRM-systeem, de statistieken van je e-mailnieuwsbrieven en ga zo maar door. De vraag is wat doe je met al die data die je verzamelt? Hoe zet ik die data zinvol in, hoe plaats ik die data om er iets mee te bereiken? Met andere woorden, hoe kom ik er van af?

Belangrijk is om te onthouden dat big data een middel is en geen doel op zich. Het gaat niet om de verbanden die je ontdekt, maar om wat je met deze verbanden kunt bereiken. Het is interessant om een verband te ontdekken tussen mensen die op woensdag voor 09.00 uur boeken en het aantal dagen dat ze op vakantie gaan, maar dan begint het pas. Ga je deze informatie gebruiken om de service te optimaliseren of om de conversie te verhogen? Misschien kan het beide wel! En als je dan weet waar je het voor kunt gebruiken, hoe ga je dit dan doen? Twee voorbeelden.

Disney

Met MyMagic+ zet Disney big data in om een bijzondere ervaring voor de bezoekers van het pretpark te bezorgen. Daarnaast kan het Disney belangrijke inzichten in het gedrag van hun bezoekers opleveren. Die inzichten kunnen vervolgens weer op allerlei manieren ingezet worden.

Transavia

In mijn eerdere blogs over e-mailnieuwsbrieven schreef ik al dat verschillende partijen mij bij de inschrijving vroegen om meer informatie. Zo vroeg Transavia mij onder andere naar mijn geboortedatum, vanaf welke luchthaven ik het liefst vertrek, wat voor soort vakantie ik het liefst onderneem en hoe mijn reisgezelschap doorgaans is samengesteld.

onderkant extra info transavia

 

Door deze informatie te koppelen aan mijn boekingsverleden zou Transavia hele gerichte mailings uit kunnen sturen. Stel dat ik aangeef dat ik het liefst op stedentrip ga, het liefst vanaf Amsterdam vlieg en dat mijn reisgezelschap doorgaans bestaat uit mijn partner en mijzelf bestaat. Het is niet ondenkbaar dat ik nu, op basis van de door mijzelf ingegeven informatie, rondom Valentijn een aanbieding krijg voor een weekendje Parijs voor twee personen. Een stelletje, Valentijnsdag, Parijs: een voor de hand liggende combinatie. Tot zover niets nieuws dus. Door de door mij ingegeven informatie te koppelen aan bijvoorbeeld de historische boekingsgegevens in de maand februari zou er wel eens een heel ander beeld kunnen ontstaan. Stel dat blijkt dat 75% van de doelgroep ‘stedentrippers reizend vanaf Amsterdam met partner’ al eens eerder naar Parijs vloog met Transavia, dan kan er wellicht een hogere conversie bereikt worden door een aanbieding naar een andere romantische stad rond te sturen. Dit klinkt misschien vrij logisch, maar dit kan ook schijnbaar ongerelateerde verbanden blootleggen als ‘alleenreizende vrouwen die in januari een vliegticket boeken, boeken gemiddeld 2x zo vaak een vliegticket in mei als alleenreizende mannen die in januari boeken.’ Dankzij big data kunnen dergelijke correlaties aangetoond worden en krijgt Transavia de kans hier op in te spelen. Is het je doel om meer tickets te verkopen? Dan zou je bijvoorbeeld op de gevonden correlatie in kunnen spelen door in mei een speciale e-mailnieuwsbrief met aanbiedingen te sturen naar alle alleenreizende vrouwen die in januari een vliegticket geboekt hebben.

Big data big business?

Is big data big business? Als je de data goed weet te interpreteren en in te zetten zeker. Is big data alleen voor big businesses? Zeker niet! In mijn ogen is big data de online variant van iets dat altijd al belangrijk geweest is: goed luisteren naar je klant. Niet alleen de letterlijke vraag (“ik wil een last-minute boeken”) is belangrijk, maar ook de context (“Het is al wekenlang slecht weer in heel Europa”) is van belang. Wanneer je bijvoorbeeld ziet dat het aantal bezoekers op de zoekterm ‘last-minute vakantie’ op je website toeneemt en je weet dat het al wekenlang slecht weer is in Europa, is het zinvol om last-minutes naar bestemmingen buiten Europa waar het weer wel goed is prominenter naar voren te laten komen op je website of op te nemen in je e-mailnieuwsbrief.

Door de vraag in het juiste perspectief te plaatsen met behulp van de data die je verzamelt kun je dus, ook als klein bedrijf, inspelen op de wensen en behoeften van je klant.