AI Agents in de reisbranche? Fuhgeddaboudit!

De belofte van AI agents in de reisbranche is verleidelijk: intelligente assistenten die klanten 24/7 helpen, gepersonaliseerde reisadviezen geven en complexe boekingen automatisch afhandelen. Fuhgeddaboudit! (zoals ze zeggen in een van mijn favoriete films Donny Brasco):) Er is namelijk een fundamenteel probleem waar het grootste deel van de reisorganisaties tegenaan loopt, namelijk dat AI agents alleen werken als ze de juiste informatie hebben om mee te werken.

Waarom kun je niet direct starten met AI agents?

Stel je voor: een AI agent moet een klant helpen die vraagt "Ik zoek iets vergelijkbaars als mijn reis van vorig jaar, maar dan wat luxer." Zonder toegang tot boekingshistorie, voorkeuren en gedragspatronen kan de AI agent alleen gokken. Een gokkende AI agent is geen intelligente assistent, maar zorgt eerder voor frustratie en jaagt je mogelijke klant weg.

Een AI agent is als een hele slimme medewerker, maar zelfs de slimste medewerker kan niets zonder toegang tot de juiste informatie. Het bekende probleem: Bij de meeste reisorganisaties zit deze informatie verspreid over veel systemen die niet met elkaar praten. Klantgegevens hier, boekingen daar, websitegedrag weer ergens anders. Meestal is nog niks gecentraliseerd.

Hoe dan wel? Start met een logische opbouw, waar je van chaos naar intelligentie gaat.

Bij Hyperr hebben we geleerd dat een succesvolle AI-implementatie niet eenvoudig is, maar wel een logische volgorde kent.

Stap 1: Breng je interne klantdata samen.

Begin met wat je al hebt. Inventariseer alle systemen met klantinformatie en creëer koppelingen met een centraal ID.

Voorbeeld: Bij Bookit hebben we 6 verschillende systemen gekoppeld en brachten de data samen in Google BigQuery. Hiervoor is geen complete migratie van systemen nodig, de data blijft waar het is, maar wordt wel verbonden op basis van een unieke ID. Hiermee creer je een volledig klantbeeld.

Stap 2: Identificeer de bezoekers op je website.

Hier stuiten we weer op een fundamenteel probleem: Tot 95% van je websitebezoekers is onbekend. Je kunt nog zoveel gedragsdata verzamelen, maar als je niet weet wie de bezoeker is, kun je het niet koppelen aan je klantdata.

Je kunt bezoekers beter identificeren door je data goed gekoppeld te hebben voor bijvoorbeeld je eigen e-mail database.  Er blijft dan nog steeds een groot deel anonieme bezoekers, mede door de cookie/consent regelingen. Toch moet je proberen om meer data te verzamelen en je bezoekers te identificeren, alleen om de wensen te kunnen volgen. Veel mensen hebben hier een negatieve associatie bij, maar als je het netjes gebruikt kan je de gebruikerservaring echt veel beter maken. De negatieve associaties komen ook door de manier waarop websites informatie uitvragen, vaak met dwingende pop-ups, inlogschermen en meer van dat soort ellendige dingen. Ik heb er eerder over geschreven en we hebben Hyperr dit proberen leuk te maken voor een bezoeker, simpel gezegd we stellen met onze Travelwizard (als men er zelf om vraagt) een aantal simpele vragen als:

• Waar wil je naartoe?
• Met wie reis je?
• Wanneer wil je reizen?
• Wat zijn je voorkeuren?

Daarna krijgen ze in de mail een volledig op maat gemaakt reisbrochure met tips voor hun volgende reis. Hiermee identificeer je de bezoekers, maar creeer je ook meerwaarde voor hen. (We hebben use cases waar we tot 20%+ geïdentificeerde profielen over alle traffic gingen, wat overigens +300% groei is, in no time)

Stap 3: Voeg gedragsdata toe voor context.

Nu je meer bezoekers kunt herkennen, wordt het zinvol om gedragsdata (bijvoorbeeld klikgedrag vanuit verschillende kanalen en paden op de website te volgen) te koppelen:

Het verschil:

• Vóór identificatie: "Iemand bekijkt Barcelona"
• Na identificatie + koppeling: "Klant X die vorig jaar Rome boekte, bekijkt nu Barcelona. Boekt altijd najaar, voorkeur boutique hotels, budget €1.500."

Deze context is goud waard voor AI-systemen.

Fase 4: Maak voorspellingen met deep learning modellen.

Bij Hyperr hebben een recommendation engine ontwikkeld (‘De Recommender ’, hoe origineel ;)) die  analyseert de gekoppelde data en herkent complexe patronen (simpel voorbeeld):

• Klanten die eerst budget bekijken en dan luxe → sparen mogelijk voor iets speciaals
• Gezinnen die in januari zoeken → plannen zomervakantie ver vooruit

Deze inzichten transformeren ruwe data in bruikbare intelligentie die AI agents kunnen gebruiken.

Fase 5: YES, nu ben je klaar voor AI agents :)

Met deze basis kunnen AI agents eindelijk intelligent opereren:

Voorbeeld gesprek:

• Klant: "Ik zoek iets als vorig jaar maar dan luxer"
• AI Agent: "Je Barcelona-reis was inderdaad geweldig! Voor oktober kan ik San Sebastian aanraden - vergelijkbare cultuur, meer luxe boutique hotels in jouw prijsklasse. Zal ik opties tonen?"

Dit kan alleen omdat de AI agent toegang heeft tot historie, voorkeuren, budget én gedragspatronen.

Conclusie: AI Agents? Fuhgeddaboudit. Data Fundament? Capisce!

AI agents zijn de toekomst, maar alleen met het juiste fundament. Geen shortcuts mogelijk - elke fase bouwt op de vorige.

Het goede nieuws? Dit is geen raketwetenschap. Het vraagt alleen om een systematische aanpak:

1. Koppel je bestaande data
2. Maak bezoekers herkenbaar
3. Voeg gedrag toe aan profielen
4. Activeer intelligentie
5. Implementeer AI agents

Begin vandaag met stap 1. In no time kun je AI agents hebben die écht werken. :) En hulp nodig? Let me know! We helpen je graag verder!

‍