“Onze klanten boeken hun reizen online. Ik zoek nu AI-tools om hen automatisch een aanbod te doen”

Verzamel je al data of ben je van plan dit te doen? De use case van Trailfinders zet je alvast op de goede weg.

Bij efficiënte gegevensverzameling en -verwerking kan er veel fout gaan. Enkel data verzamelen is niet voldoende. Dat ervoer Hans Hoff, zaakvoerder van Trailfinders, aan den lijve.

Nichespeler gaat voluit digitaal

Trailfinders organiseert al 32 jaar paardrijvakanties voor individuen en groepen: van een weekendje met pony’s in de Ardennen tot een rangevakantie in Afrika. Deze nichespeler met twee medewerkers in dienst, organiseert maar liefst 1500 reizen per jaar. Trailfinders realiseert een groeiende omzet die bijna uitsluitend via digitale kanalen wordt gerealiseerd.

Sinds corona komen er bij Trailfinders nog amper klanten over de vloer in het kantoor in Riemst. Haast al het klantcontact verloopt vandaag digitaal, hetgeen mooie opportuniteiten biedt inzake dataverzameling, gegevensverwerking en procesautomatisatie. Maar hoe?

"Temidden van de corona-crisis volgde ik één van de 'Digitale-Donderdagen'-webinars van Unizo", vertelt Hans Hoff, zaakvoerder van Trailfinders. "Daarin presenteerde Odisee het AI-project dat inzoomt op marketingoplossingen voor kmo's. Hun focus op kleine ondernemingen en het actief meedenken, sprak me onmiddellijk aan. Dàt had ik nodig!"

Uitdaging voor AI-specialist

Hans meldde zich aan en legde zijn digitale uitdagingen voor aan de AI- en marketingspecialisten van het project Start2AIM.

"Vroeger kwamen onze klanten langs op het reisbureau of ze belden ons op. Tijdens zo’n gesprek vormde ik me al snel een duidelijk beeld van wie die klant is en welk aanbod het beste bij hem of haar past. Vandaag zoeken paardenliefhebbers online naar informatie en is er geen persoonlijk contact meer met mij. Ik leer hen dus niet persoonlijk kennen en kan hen bijgevolg niet optimaal begeleiden naar de reis van hun dromen."

Historische data blijken onvoldoende

Het Start2AIM-onderzoek toonde helaas aan dat de kwaliteit van deze data onvoldoende is voor analyse. Een automatisch algoritme kan de info niet verwerken omwille van volgende problemen:

• De grote hoeveelheid historische data is gefragmenteerd.
• De data vertonen gaten zoals niet-ingevulde namen en adressen.
• Eenzelfde groep klanten staat meermaals in het systeem vermeld onder verschillende namen.
• Databronnen zijn niet aan elkaar gekoppeld.
• Google Analytics is niet correct geconfigureerd.

"Het nieuws dat de kwaliteit van onze data ondermaats was, verraste me. Ik dacht dat we waardevolle info verzamelden door het gebruik van Google Analytics en het verwerven van klantgegevens. Nu leren we uit de analyse dat drie verschillende klanten plots één zelfde klant blijkt te zijn. Dit zien we onder meer bij groepen waarvan jaarlijks een ander groepslid de reis organiseert. Dit verhindert niet dat ik als persoon een prima reis voor hen regel, maar een automatisch systeem kan hier niet efficiënt mee aan de slag."

Hans dacht de oplossing te vinden in data over online bezoekers en klanten die hij al tien jaar verzamelt. Google Analytics levert hem informatie op over het surfgedrag van de websitebezoekers. Wekelijkse seo-rapporten informeren hem over de ranking van de website in zoekmachines. Het online reserveringssysteem houdt bij wie welke reizen boekt. Ten slotte bulkt het ook nog in het mailprogramma van de digitale sporen. 

"Het leek me geweldig om die gegevens te bundelen en nuttig in te zetten. Ik zou bijvoorbeeld suggesties aan klanten kunnen automatiseren op basis van de verkregen informatie. Vandaag ben ik al gauw een half uur bezig met het manueel opstellen van een voorstel op maat."

Ruimte voor verbetering

"Als Trailfinders zijn bedrijfsactiviteiten verder wilt optimaliseren, moeten we volledige en meer gestructureerde data verkrijgen," adviseren de Odisee-onderzoekers. "Historische data zullen dan leiden tot meer inzichten in het klantenbestand. Van hieruit detecteren we trends waarop de organisatie kan inspelen. Tegelijkertijd adviseren we Trailfinders om actief bijkomende gedragsdata te verzamelen, ook over websitebezoekers die nog geen reis boekten of contact opnamen. Zo leert het bedrijf hun klanten beter kennen en zullen ze nieuwe klanten aantrekken."

Samengevat: Het AI-project van Odisee brengt het probleem duidelijk in kaart. Vervolgens gaat de ondernemer actief werken aan de oplossing.

"We weten heel goed wat we willen, maar de weg naar ons doel is niet helemaal duidelijk", zegt Hans. "Daarom besteden we het AI-project uit. Odisee adviseerde ons twee bedrijven die gespecialiseerd zijn in werken voor kleine ondernemingen: Cropland en Dropsolid. Met hen spreken we nu over concrete oplossingen en de weg ernaartoe."