Het is al bijna uitzonderlijk: consumenten die een reis boeken bij het reisbureau. Door de komst van het internet is het aantal fysieke reisbureaus in de afgelopen tien jaar bijna gehalveerd. Nederland telt op dit moment nog ongeveer duizend reisbureaus en de dalende trend lijkt volgens TUI-topman Steven van Nieuwenhuijzen voorlopig niet te stoppen. Consumenten zoeken en boeken hun vakantie tegenwoordig online. Hoewel de online reisindustrie groeit, zal het bezoek aan het stenen reisbureau altijd blijven. Belangrijk hierbij is de persoonlijke benadering die de klant nog altijd waardeert. En precies op dat persoonlijke vlak kunnen juist online reisorganisaties een grote slag slaan.

De techniek staat het inmiddels toe dat alle online informatie van de klant in het bezit komt van de verkopende partij. Toch is de online reiswereld er nog niet in geslaagd om ook de digitale klant écht persoonlijk te benaderen. De beleving die de klant heeft in de fysieke winkel, is online nog niet gecreëerd. De enorme hoeveelheid beschikbare data maakt het voor organisaties mogelijk om de klant beter te leren kennen. Vervolgens wordt, net als in het fysieke reisbureau, de klantbeleving centraal gesteld. Precies of eigenlijk net een beetje meer doen dan de klant verwacht; het verzilveren van beschikbare data biedt de kans voor een persoonlijke aanpak. Zeker voor de online reiswereld.

Big data in het kort

Big data wordt omschreven als het vermogen om informatie op nieuwe manieren in te zetten voor het verkrijgen van nuttige inzichten in waardevolle goederen en diensten (Cukier & Mayer-Schönberger, 2014). Organisaties zetten gegevens om naar analysemateriaal om bedrijfsvoering te optimaliseren of producten en diensten aan te passen naar de behoeften van de klant. Het uiteindelijke doel is om de klantbeleving vergroten.

Marketingproces Kotler

Door data en digitale content kan klantbeleving aangepast worden aan de behoefte van de specifieke klant. Big data komt zo tegemoet aan het proces Met de klant een duurzame relatie uitbouwen van het marketingproces van Kotler (Belleghem, 2014).

Informatie vergaren

De term big data is relatief nieuw, maar het principe daarachter is dat niet. Reisorganisaties verzamelen al tientallen jaren klantinformatie. Bewust of onbewust, elke boeking en (potentiële) aankoop laat een spoor van informatie achter over de voorkeuren van de klant. Het vergaren van deze informatie vormt de basis van big data-onderzoek. Het aantal beschikbare digitale databronnen is enorm:

Cookies

In fysieke reisbureaus wordt klantinformatie omgezet tot een persoonsgebonden aanbod, maar online komt het vooralsnog niet verder dan semi-persoonlijke advertenties op basis van internet cookies die internetgebruikers achterlaten. Hierbij wordt data verzameld aan de hand van het online zoek- en aankoopgedrag van de consument. Deze tracking cookies zijn algemeen bekend door de invoering van de veelbesproken cookiewetgeving. Opvallend is dat 71% van de internetgebruikers cookies het liefst verbiedt. Daarom is het tijd om verder te kijken dan het gebruik van cookies alleen.

Bestaande communicatiekanalen

Bestaande communicatiekanalen bevatten veel data door het persoonlijke contact met de klant. Ook bij social media, steeds vaker onderdeel van de klantenservice, staan interactie en persoonlijke aandacht centraal. Bij KLM bijvoorbeeld, geroemd om haar social mediabeleid, zijn 150 medewerkers verantwoordelijk voor interactie met de klant op sociale kanalen. Informatie die klanten op social media vrijgeven, genereren veel kostbare data. Ook zoekgedrag en boekingen van de consument binnen interne kanalen bevatten veel informatie, evenals het ouderwetse telefonische contact met de klant.

Radio frequency identification

Veel verder dan cookies en social media gaat het gebruik van tracking technologieën als radio frequency identification [RFID]. Hierbij wordt informatie, die opgeslagen is in een mini-chip, op afstand uitgelezen. Het wordt toegepast voor bijvoorbeeld diefstalpreventie en het scannen en lokaliseren van producten. Een variant van RFID is NFC, waarbij de mogelijkheid van tweerichtingsverkeer een groot voordeel is. Hierdoor is het mogelijk om betalingen te doen of data uit te wisselen met apparatuur die NFC ondersteunt. Locatiebepaling kan behalve met RFID en NFC ook uitgevoerd worden door het meer bekende GPS, ingezet voor onder meer navigatie en locatiebepaling door smartphones.

De groei van het toepassen van tracking technologieën gaat gepaard met het toenemende gebruik van mobiele apparatuur door de consument. Een rapport van Reiswerk (2012) stelt dat mobiele technologie leidend wordt in alle communicatie. Mensen willen altijd verbonden zijn met internet, in het rapport omschreven als de ‘always-on’ cultuur. Daarnaast groeit het gebruik van mobiele kanalen in de zoektocht naar producten en diensten. Niet alleen tijdens het reizen, maar ook thuis wint het gebruik van mobiele apparatuur aan populariteit (Amadeus, 2013).

Analyse is doorslaggevend

Reisorganisaties hebben te maken met twee soorten data: interne en externe data. De eerste soort blijkt vaak het meest relevant. Interne data omvat gegevens over eerdere boekingen van eigen klanten, maar ook informatie die op te maken is uit het online klik- en zoekgedrag van de consument. Ook informatie die de organisatie genereert met zijn sociale netwerken behoort tot deze groep interne data.

Een andere belangrijke bron van interne informatie zijn persoonlijke profielen waarover veel consumenten beschikken bij organisaties. In een ideale situatie logt de klant hiermee in op zowel de website als op alle mobiele kanalen. Dit maakt het voor de organisatie eenvoudig om alle gebruikerssporen van één persoon aan elkaar te koppelen. Het is daarom nuttig voor organisaties om een functionele trigger te creëren voor het bezit van een dergelijk profiel. Ook wanneer klanten niet beschikken over een persoonlijk account, is het mogelijk om het gedrag, verdeeld over de verschillende mobiele kanalen, aan elkaar te koppelen. Hiervoor is een extra tussenstap nodig door gebruik te maken van software die hiervoor geschikt is.

Externe data is de informatie die reisorganisaties en andere externe partijen wereldwijd samen genereren. Verschillende partijen verzamelen deze externe data en stellen het beschikbaar aan derden. Het aantal informatiebronnen om persoonlijke data te vergaren kent nauwelijks grenzen, zeker wanneer branchmarking wordt toegepast; Kan een luchtvaartmaatschappij als Emirates bijvoorbeeld iets leren van de manier waarop Disney haar klanten betoverd tijdens een reis aan Disneyland? Het analyseren van het gedrag van de consument in andere omstandigheden geeft vernieuwende inzichten om bijvoorbeeld klantervaring of conversie te verhogen. Samenwerken met externe partijen is daarom van essentieel belang.

Puur het verzamelen van informatie is niet het belangrijkste onderdeel van big data-onderzoek. Hoeveel informatie een organisatie ook tot haar beschikking heeft, alles valt of staat met het verbinden van deze gegevens. Informatie uit interne en externe bronnen samensmelten tot een heldere conclusie is dat waar big data-analyse toe in staat is. Daarbij is ook de snelheid van de analyse van groot belang. Hoe langer het analyseren en verbinden van gegevens op zich laat wachten, hoe minder relevant de resultaten hiervan zijn. Het voortdurend monitoren van data is essentieel (Wamsteeker, 2014). Hierdoor kan er real-time actie worden ondernomen op basis van beschikbare dataverbanden.

Klantbeleving in de online reisindustrie

Het uiteindelijke doel van big data is het omzetten van analyseresultaten in actie. Van iedere klant is een uitgebreid digitaal profiel vast te stellen. Het is vanzelfsprekend om hier ook iets mee te doen. Bovendien weet de hedendaagse klant dat zijn informatie wordt verzameld en verwacht hij daar iets voor terug.

Met de inzet van big data zijn organisaties in staat om in te spelen op de individualisering van de maatschappij, waar mensen zich meer en meer onderscheiden van anderen. Door te voldoen aan de specifieke wensen en behoeften van de individuele consument, groeit de vraag naar het analyseren van small data.

Small data verschilt in wezen niet van big data, maar geeft alleen aan dat het mogelijk waardevoller is om in te zoomen op een individu dan op een grote groep consumenten. Cukier & Mayer-Schönberger (2014) omschrijven dit als een groot voordeel van big data-onderzoek ten opzichte van de eeuwenoude steekproefsgewijze onderzoeksmethode. Het toepassen van deze small data analyse maakt het mogelijk om de klant keer op keer te verrassen door net wat meer te doen dan hij van de organisatie verwacht.

Door de consument te verrassen met een persoonsgebonden product of dienst, komt big data ook tegemoet aan de opkomst van de beleveniseconomie. Hierbij draait het niet zozeer om het product, maar om de associaties daaromheen. De beleveniseconomie kent ook verdere gevolgen voor de reisindustrie. Reizigers hebben volgens eerder genoemd rapport van Reiswerk, in toenemende mate behoefte aan zogeheten expierence based travel, op maat gemaakte reizen die de beleving geven waar men naar op zoek is.

Het verrassen van de klant vraagt om een klantgedreven aanpak. Wanneer de organisatie de consument overtreft in haar verwachtingen, creëert het verrassingseffect succesvolle verhalen. De consument zal bereid zijn de merkbeleving te delen en ook de organisatie kan met behulp van storytelling het merk lading geven. Door het creëren van extra waarde, is ook de kans op een herhaalaankoop realistisch (Belleghem, 2014).

De voorbeeldcasus op de volgende pagina geeft inzicht in het ontstaan van verhalen door big data toe te passen in de praktijk.

Reisindustrie op een big data kruispunt

Waar vliegtuigmaatschappijen met het ontwikkelen van prijsoptimalisatiesystemen en loyaliteitsprogramma’s ooit de pioniers waren op het gebied van data-analyse, is de slag naar het gebruik van big data op grote schaal nog niet gemaakt. Dat veel organisaties niet voorop lopen in het gebruik hiervan, biedt een grote kans om er maximaal op in te zetten en zo de concurrentie voor te blijven. De online reisindustrie bevindt zich op een big data kruispunt. Organisaties kunnen nú besluiten om voorop te gaan in de strijd. 

Timing en vertrouwen zijn bepalend

Het toepassen van big data voor het verhogen van de klantbeleving vraagt om het geven van de juiste informatie op de juiste tijd via het juiste kanaal. Klantbeleving zal altijd verbeteren als een bedrijf snel reageert via de juiste kanalen en daarbij de verwachting van de klant beheert (Abramow, 2014). Is de klant eenmaal vertrouwd met de manier waarop een bedrijf omgaat met zijn informatie, dan is deze eerder bereid om nog meer informatie met deze organisatie te delen (SDL, 2014).

Voorbeeldcasus Big data mee op reis

Wanneer een klant een reis boekt naar Parijs, beschikt de reisorganisatie al over veel specifieke informatie: Het moment van vertrek, de reisduur, het reisgezelschap, de gemaakte kosten, het moment en de manier van boeken en al dan niet de behoefte aan extra bagage zijn slechts een aantal voorbeelden. Met daarbij de verzameling cookies die gekoppeld is aan de klant, valt al veel te zeggen over wie zojuist de reis heeft geboekt. Alle gegevens waarover de reisorganisatie beschikt, kan het nu verbinden en omzetten in actie. Zijn deze acties specifiek gericht op een individuele klant en is de timing goed, dan is een succesverhaal het resultaat. Onderstaande casus geeft toepassingen van big data in de praktijk, waarin de aanloop naar de reis is beschreven. Maar ook gedurende de trip zijn mogelijkheden eindeloos.

Een maand voor vertrek

De klant ontvangt een email van de reisorganisatie met daarin relevante informatie over Parijs. Een bezoek aan de Eiffeltoren en Het Louvre staan daarbij natuurlijk vermeld, maar deze email biedt ook de mogelijkheid om ondersteunende verkoop te genereren. Wellicht is de klant geïnteresseerd in een online cursus Frans of kan hem een exclusieve reisgids worden aangeboden, waardoor hij zijn partner (die neemt hij mee, zo blijkt uit de analyse) mee kan nemen naar een romantisch restaurant.

Een week voor vertrek

De reisorganisatie gaat een stap verder dan de klant verwacht. Er staat een picknickmand gevuld met stokbrood, croissantjes en confiture voor de deur. Zo waant de klant zich alvast voor even in hartje Parijs. De langdurige relatie met de klant heeft de organisatie doen besluiten om hem op deze manier te bedanken voor zijn jarenlange vertrouwen. Als extraatje krijgt de klant bovendien een kortingscoupon voor twee kaarten voor Disneyland Paris. Want, zo blijkt uit de informatie, dit pretpark is een belangrijke reden voor de klant om Parijs te bezoeken.

Eenmaal begonnen aan de reis

Het stel krijgt op hun telefoon door bij welke gate zij zich op het vliegveld moeten melden. Aangekomen op de luchthaven van Parijs (dat blijkt uit locatiebepaling van de telefoon), wordt vervolgens een bericht verstuurd met het snelste reisadvies richting het hotel. Eenmaal aangekomen bij het hotel blijkt inchecken niet meer nodig, omdat alle benodigde gegevens al zijn doorgegeven vanuit Nederland. De reisorganisatie wenst het stel ten slotte een fijne tijd.

Succes wordt gedeeld

Alle ervaringen bevestigen het stel in hun positieve houding ten opzichte van het merk. Nadat zij eerder al de verrassing van de picknickmand op hun sociale netwerken deelden, bedanken zij de organisatie opnieuw voor de uitstekende verzorging van de trip. Niet alleen zij, maar ook hun vrienden zullen in het vervolg een reis boeken bij deze organisatie. Want alleen bij dit bedrijf krijgen zij de ervaring die ze wensen. Daarnaast heeft de organisatie nog meer input over de wensen en behoeften van de klant voor een volgende reis.

Kortom

Succesvolle inzet van big data voor de optimale klantbeleving, verloopt volgens een proces van vergaren, verbinden en verrassen die resulteren in verhalen. Het stappenplan Vier V’s: big data voor klantbeleving, schematisch weergegeven in onderstaande afbeelding, helpt organisaties om de klantbeleving een boost te geven door het inzetten van big data. Organisaties hebben nu de mogelijkheid om voorop te gaan in de strijd en de klant te verrassen met meer dan alleen producten en diensten op maat.

De techniek staat het toe om te voldoen aan wat de klant van de organisatie verwacht. Persoonlijke accounts, socialmediagebruik, tracking cookies, aankoophistorie en locatiebepaling zijn slechts enkele bronnen waar zich relevante gebruikersinformatie bevindt. Het is informatie die iedere organisatie binnen de branche bezit of waar het eenvoudig en snel toegang tot heeft.

Door in te zoomen op een individu en de klant tegemoet te komen of zelfs te overtreffen in zijn verwachtingen, wint de organisatie aan loyaliteit en wordt de reisbeleving van de klant optimaal vervuld. De hieruit voortkomende succesvolle verhalen geven het merk lading en worden gedeeld onder (potentiële) klanten. De stap naar het stenen reisbureau is door het toepassen van big data overbodig; de klant krijgt vanaf nu ook online een passende persoonlijke aanpak.

  1. Vergaren. Het vergaren van informatie is de basis van ieder big-data onderzoek. Het aantal (digitale) databronnen is ongekend en iedere organisatie beschikt over zowel interne als externe bronnen om alle gewenste klantinformatie te verzamelen.
  2. Verbinden. Door alle beschikbare informatie met elkaar te verbinden, ontstaat een duidelijk beeld van de consument. Onderlinge verbanden tussen gegevens uit diverse bronnen geven een goed totaalbeeld van zowel de klant als zijn wensen en behoeften.
  3. Verrassen. Nu duidelijk is wat de klant verlangt, is het voor de organisatie tijd om in actie te komen: verras de klant door net dat beetje meer te doen dan die van je verwacht. Persoonlijke benadering staat hierbij centraal.
  4. Verhalen. Wanneer de eerste drie fasen succesvol zijn doorlopen, volgt deze laatste vanzelf. Verhalen ontstaan door de beleving die de klant ervaart. Niet alleen de klant deelt zijn ervaring maar ook de organisatie zet het succesverhaal in om merkwaarden te laden.

Vier-VsCredits header afbeelding: Nicolas Raymond (CC)