⏱️ Leestijd: 12-15 minuten
📋 In dit artikel:
De reisbranche staat bekend om zijn complexe customer journey. In tegenstelling tot veel andere sectoren waar klanten binnen minuten of uren tot aankoop overgaan, kan de gemiddelde 'time to booking' in de reisbranche oplopen tot weken of zelfs maanden. Deze unieke dynamiek creëert zowel uitdagingen als kansen voor (reis)organisaties die streven naar optimale klantbeleving en conversie.
In de afgelopen jaren heb ik van dichtbij mogen ervaren hoe technologie deze industrie kan transformeren. Wat begon als een fascinatie voor de complexiteit van reizigersgedrag, groeide uit tot een doel om bedrijven te helpen om écht relevante, persoonlijke ervaringen te creëren.
In dit artikel deel ik mijn visie op waar we vanuit Hyperr.ai staan, waar we naartoe gaan, en waarom ik geloof dat we aan de vooravond staan van een revolutie in klantbeleving door data goed te koppelen. Als voorbeeld neem ik de reisbranche, maar dit is voor elke branche waar een bepaalde journey aanwezig is toepasbaar.
Het boekingsproces voor een reis verschilt fundamenteel van andere online aankopen. Waar consumenten een boek of kleding vaak impulsief aanschaffen, doorlopen reizigers een uitgebreide oriëntatiefase die meerdere touchpoints, kanalen en beslismomenten omvat.
Denk aan de typische reis van een potentiële vakantieganger: het begint misschien met een Instagram-foto van een vriend op een tropisch strand. Dit triggert het eerste onderzoek - welke bestemmingen zijn er? Wat is het beste seizoen? Vervolgens begint het vergelijken: accommodaties, vluchten, autohuur. Tussendoor worden reviews gelezen, reisblogs geraadpleegd, en prijsvergelijkers bezocht. Er wordt overlegd met reisgenoten - kunnen de kinderen mee? Past het in ieders agenda? Past het in het budget?
📸 Instagram inspiratie
↓
🌍 Bestemming research
↓
🏨 Hotels vergelijken → ✈️ Vluchten checken → 🚗 Autohuur
↓
⭐ Reviews lezen → 💰 Prijzen vergelijken
↓
👨👩👧👦 Overleg met reisgenoten
↓
📅 Data checken → 💳 Boeken
Deze complexiteit wordt nog versterkt door externe factoren:
💡 "Een customer journey die zich uitstrekt over weken of maanden, met tientallen interactiemomenten verspreid over verschillende kanalen."
Het resultaat? Een customer journey die zich uitstrekt over weken of maanden, met tientallen interactiemomenten verspreid over verschillende kanalen. En hier ligt precies het probleem: de meeste reisorganisaties behandelen elk contactmoment als een geïsoleerde gebeurtenis. De bezoeker die vandaag naar Italië kijkt, krijgt morgen nog steeds generieke aanbiedingen voor alle mogelijke bestemmingen.
Bij Hyperr hebben we deze uitdaging geanalyseerd in samenwerking met Bookit, bekend van onder andere Weekendjeweg.nl en Traveldeal. We begonnen met een simpele hypothese: wat als we gewoon de content en visuals zouden aanpassen aan grote bekende doelgroepen? Niet eens één-op-één personalisatie, maar simpelweg verschillende berichten voor verschillende groepen.
We identificeerden drie brede doelgroepen - inspiratiezoekers, praktische planners, en luxe liefhebbers - en creëerden voor elk segment aangepaste content en afbeeldingen. Waar inspiratiezoekers dromerige beelden van onontdekte bestemmingen zagen, kregen praktische planners concrete informatie over faciliteiten en prijzen. Luxe liefhebbers zagen exclusieve ervaringen en premium accommodaties.
👨👩👧 Gezinnen → 🎠 Kinderactiviteiten + 🏊 All-inclusive
💑 Stellen → 🍷 Romantische diners + 🌅 Boutique hotels
👥 Vrienden → 🎉 Nightlife + 🏄 Avontuur
De resultaten waren al supergoed. Alleen al deze simpele vorm van segmentatie leidde tot significante verbeteringen in conversie en engagement. Dit is natuurlijk geen verrassing, want iedereen kan bedenken dat iets beter converteert als het precies past bij jouw wensen.
Wat wel een interessant vraagstuk is, is hoe we deze segmentatie naar echte 1-op-1 personalisatie zouden kunnen brengen. Niet door vooraf doelgroepen te maken en mensen in dat bakje proberen te plaatsen, maar op basis van datapunten in de gehele customer journey, aanbod op maat te presenteren over verschillende kanalen heen. (Denk hierbij aan website, mail, social media etc.)
📱 Mobile → 💻 Desktop → 📧 Email → 📱 Mobile → 🛒 Booking
Dit is het vraagstuk dat we bij Hyperr oplossen. Zowel het echt personaliseren met goede aanbevelingen, als in de hele journey aanwezig zijn met relevante contactmomenten.
We zijn ooit gestart met de 'standaard-route', namelijk een Customer Data Platform implementeren om op basis van herkenning wat simpele dingen te wijzigen in de website en uitingen in mail. Dit hebben we later uitgebreid met een recommendation engine, dat op basis van machine learning aanbevelingen kan doen. Dit leverde al hele goede resultaten op. Echter liepen we tegen de limieten aan, zowel qua intelligentie als de kosten voor het model draaien bij toenemende hoeveelheden informatie.
Dit is voor ons het moment geweest, mede ingegeven door de razendsnelle ontwikkelingen op het gebied van AI, om een eigen recommendation engine te bouwen. Het uitgangspunt was dat het zelflerend, snel en kostenefficiënt moest zijn. Onlangs hebben we ons model gepresenteerd, heel origineel genaamd ‘Recommender’ ;). Hier heb ik eerder over geschreven, maar ik vind het leuk om te delen wat de verschillen zijn met traditionele modellen, praktische toepassingen (behaalde resultaten) en hoe de Recommender nu verwerkt wordt in de gehele klantreis, van het het zoeken van een reis, tot de beleving onderweg en inspiratie na de reis voor de volgende bestemming.
Traditionele recommendation engines in de reisbranche werken vaak met Singular Value Decomposition (SVD) modellen. SVD is in essentie een wiskundige techniek die grote matrices met gebruikersvoorkeuren reduceert tot kleinere, behapbare dimensies. Denk aan het als een enorme spreadsheet met miljoenen rijen (gebruikers) en kolommen (reizen) die wordt 'samengeperst' tot een overzichtelijk model.
Hoewel SVD-modellen jarenlang de standaard waren, kampen ze met fundamentele beperkingen(Voor dit artikel versimpel ik bewust enkele concepten - de realiteit is natuurlijk genuanceerder):
De Recommender (Deep Learning recommendation engine) die we met Hyperr hebben ontwikkeld maakt meer gebruik van de nieuwe mogelijkheden en werkt wiskundig vanuit een andere invalshoek. In plaats van lineaire wiskundige reducties, gebruiken we Neural Collaborative Filtering - een architectuur die de complexiteit van menselijk gedrag daadwerkelijk kan modelleren.
De voordelen zitten vooral in:
Het cruciale verschil? Waar SVD-modellen geforceerd proberen om complexe menselijke voorkeuren in een lineair mathematisch model te persen, omarmt Deep Learning de complexiteit. Het systeem begrijpt dat de reis van inspiratie naar boeking niet lineair is maar een complex web van emoties, praktische overwegingen en externe factoren. Daarnaast is een cruciaal voordeel van deze Deep Learning aanpak het zelflerende karakter. Elke interactie - van websitebezoek tot boeking - voedt het model met nieuwe data. Dit creëert een positieve feedback loop waarbij:
Het systeem past zich ook aan veranderende marktomstandigheden aan. Bepaalde bestemmingen of type reizen kunnen ineens in opkomst zijn, waarbij je normaal achteraf analyses doet, merkt het model op basis van interacties (al voor het boeken) dat er meer vraag is en kan hierbij de aanbevelingen real-time aanpassen. Dit maakt het mogelijk om niet alleen te voorspellen wat een klant wil, maar ook waarom - en belangrijker nog (en voor ons de holy grail): wat de volgende stap in hun reis zal zijn. Dit zelflerende aspect versterkt het multiplier effect: hoe langer een klant interacteert met het platform, hoe beter de aanbevelingen worden, hoe groter de kans op herhaalaankopen.
💡 Het multiplier effect: hoe langer een klant interacteert met het platform, hoe beter de aanbevelingen worden, hoe groter de kans op herhaalaankopen.
Wat de Recommender van Hyperr uniek maakt, is de integratie van domeinspecifieke kennis in het AI-model. Het systeem houdt rekening met factoren die cruciaal zijn voor de reisbranche, als voorbeeld:
🌧️ Regent in NL → 🤖 AI detecteert → ☀️ Promoot zonnige bestemmingen
Wanneer het regent in Nederland, promoot het systeem automatisch zonnige bestemmingen. Bij mooi weer thuis verschuiven de aanbevelingen naar binnenlandse weekendjes weg. Deze contextuele intelligentie verhoogt niet alleen de relevantie, maar creëert ook een gevoel van "ze begrijpen me" bij de klant - de basis voor langdurige klantrelaties.
🎄 December: Kerstmarkten boeken (juli)
☀️ Zomer: Last-minute stedentrips
🎿 Winter: Verre reizen plannen
🌸 Lente: Zomervakanties vastleggen
Het systeem 'weet' dat kerstmarktreizen al in juli worden geboekt, dat gezinnen in schoolvakanties reizen, en dat last-minute deals vooral single reizigers aantrekken. Deze inzichten worden automatisch meegewogen in de aanbevelingen, waardoor klanten op het juiste moment de juiste suggesties krijgen.
⏰ "Nog 2 dagen!" → 2️⃣x boost in ranking
🔥 "Bijna uitverkocht" → 📈 Hogere prioriteit
✅ Beschikbaar → 👁️ Tonen
❌ Vol → 🚫 Auto-filter
Aanbod dat bijna afloopt krijgen een boost-factor van 2x in de ranking. Het systeem filtert automatisch niet-beschikbare opties uit en houdt rekening met de minimale boekingstermijn per reis. Dit voorkomt frustratie en verhoogt de kans op daadwerkelijke boekingen.
Om eentonigheid te voorkomen, beperkt het systeem het aantal aanbevelingen per stad tot een beperkt aantal. Bij thematische aanbevelingen zoals Formule 1 reizen wordt overlap tussen vergelijkbare items intelligent geminimaliseerd. Dit zorgt voor een gevarieerd aanbod dat klanten blijft inspireren voor toekomstige reizen.
De kracht van de Recommender komt tot leven in concrete toepassingen op alle kanalen waar de consument zit:
Op productdetailpagina's (PDP's) zien bezoekers contextuele aanbevelingen die aansluiten bij hun interesse. Een gezin dat naar een all-inclusive resort in Turkije kijkt, krijgt vergelijkbare familievriendelijke opties te zien, terwijl een stel dat luxe stedentrips bekijkt andere romantische bestemmingen voorgeschoteld krijgt. De teksten worden dynamisch herschreven op basis van het reisgezelschapsprofiel, wat bijvoorbeeld resulteerde in een 20% hogere PDP-naar-checkout conversie bij Bookit.
In plaats van generieke nieuwsbrieven ontvangen abonnees gepersonaliseerde content gebaseerd op hun positie in de customer journey. 'Browsers' krijgen inspirerende content met verschillende bestemmingen, terwijl 'ready-to-book' profielen concrete deals met boekingsvoordelen ontvangen. Het systeem voorkomt verzadiging door eerder verstuurde aanbevelingen X dagen uit te sluiten en recent bekeken deals juist X dagen te boosten. Deze intelligente aanpak zorgt ervoor dat klanten uitkijken naar de volgende nieuwsbrief in plaats van zich af te melden. Wat als positief neveneffect heeft dat je deliverability ook nog eens heel goed wordt/blijft.
De Recommender stuurt ook de social campagnes aan. In plaats van breed adverteren, creëert het systeem gerichte campagnes per doelgroep en funnel-fase. Video's met '3-steden inspiratie' bereiken upper-funnel prospects, terwijl concrete deals met AI-gegenereerde USP's worden getoond aan bezoekers die verder in hun journey zijn. Als voorbeeld, deze georchestreerde aanpak resulteerde in 23% meer add-to-cart acties én lagere acquisitiekosten. Hiermee kan een deel van het budget weer geïnvesteerd worden in het aantrekken van nieuwe klanten. (Later meer daarover)
Een innovatieve module die Hyperr heeft gebouwd en samenwerkt met de Recommender is de Reisinspirator wizard - een interactieve tool die gepersonaliseerde reisbrochures genereert op basis van gebruikers antwoorden. Door de recommendation engine te koppelen aan dit soort conversational interfaces, kunnen reizigers via natuurlijke interactie hun perfecte reis ontdekken. Elke interactie verrijkt ondertussen het klantprofiel, wat toekomstige aanbevelingen nog relevanter maakt.
📊 Data collectie → 🧠 AI processing → 🎯 Personalisatie → 📱 Multi-channel delivery
Een belangrijk aspect van een Recommender is dat je profielen kunt identificeren. Zodra je dit kunt, heb je een groep profielen met al verhoogde interesse. Deze nuance moet wel gemaakt worden, maar los daarvan zijn de resultaten van mensen die gepersonaliseerde ervaringen ontvingen indrukwekkend:
Deze cijfers zijn uiteraard super, maar de echte kracht ligt in wat er daarna gebeurt - het multiplier effect dat deze initiële successen versterkt.
De impact van intelligente personalisatie reikt veel verder dan directe conversie. Door klanten een relevantere ervaring te bieden, ontstaat een krachtig vliegwieleffect dat de gehele business kan transformeren. (Of simpel gezegd je LTV:CAC ratio wordt beter dan de rest)
📈 Betere ervaring
↓
💚 Hogere loyaliteit → 🔄 Vaker terugkeren
↓ ↓
💰 Hogere CLV → 📢 Word-of-mouth
↓ ↓
🚀 Meer budget voor acquisitie ← 👥 Nieuwe klanten
Wanneer reizigers merken dat een platform hen echt 'begrijpt' en relevante suggesties doet, groeit het vertrouwen. Ze komen sneller terug voor hun volgende reis, wat de customer lifetime value significant verhoogt. Bij Bookit zagen we bijvoorbeeld dat gepersonaliseerde klanten gemiddeld 2.4x vaker terugkwamen binnen 90 dagen.
Met een hogere klantwaarde kunnen reisorganisaties meer investeren in het werven van nieuwe klanten. De verbeterde targeting zorgt er bovendien voor dat marketingbudgetten efficiënter worden besteed (Simpel voorbeeld: geen advertentiebudget meer naar bestaande klanten vloeit die toch al zouden boeken). Dit vrijgekomen budget kan direct worden geïnvesteerd in groei.
In een markt waar prijsvergelijkers domineren en loyaliteit schaars is, biedt superieure personalisatie een duurzaam competitief voordeel. Het wordt de reden waarom klanten terugkomen, zelfs als ze elders een paar euro goedkoper uit zijn. De emotionele band die ontstaat door relevante, persoonlijke ervaringen is moeilijk te kopiëren door concurrenten.
Tevreden klanten delen hun positieve ervaringen, wat leidt tot organische groei. Elke nieuwe klant die via aanbeveling binnenkomt, heeft al een positieve verwachting en is eerder geneigd om zelf een loyale klant te worden. Dit versterkt het multiplier effect exponentieel.
Bij Hyperr gaan we nog een stap verder door de Recommender te combineren met AI agents. Deze integratie creëert ongekende mogelijkheden voor de complete customer journey. Dit is precies het punt waar ik echt enthousiast van word. :) Om wat voorbeelden te noemen waar we aan werken:
Stel je voor: een klant chat met een AI-assistent over mogelijke bestemmingen. In plaats van generieke antwoorden, heeft de chatbot direct toegang tot het volledige klantprofiel via de Recommender. De bot 'weet' dat deze klant eerder naar Spanje is geweest, gezinsvakanties prefereert, en meestal in de meivakantie boekt. Het resultaat? Hypergepersonaliseerd advies dat aanvoelt als een gesprek met een persoonlijke reisadviseur - en de basis legt voor een langdurige klantrelatie.
Wanneer een klant contact opneemt met de klantenservice, heeft de AI agent al context. Wil de klant binnen een week op reis? Dan kan de agent proactief helpen met last-minute vragen. Heeft de klant recent naar vergelijkbare bestemmingen gekeken? De agent kan direct relevante alternatieven aanbieden bij wijzigingen of annuleringen.
Een spannende ontwikkeling is onze recente overname van Travelwithzoey, nu Zoey. Deze WhatsApp journey technologie brengt personalisatie naar het missende moment: tijdens de reis zelf.
Zoey gaat de klantbeleving verhogen door bijvoorbeeld:
📍 Locatie check → 🌤️ Weer analyse → 💡 Suggestie → 🎟️ Direct boekbaar
Het interessante is dat al deze interacties bijdragen aan één centraal klantprofiel. Elke WhatsApp-conversatie, elke gebruikte voucher, elke geboekte activiteit verrijkt het profiel. Wanneer de klant terugkeert voor de volgende boeking, is het systeem nog slimmer geworden. Het multiplier effect in actie: elke actie maakt de volgende ervaring beter.
Deze combinatie van de Recommender en AI agents creëert een ongekend krachtig vliegwieleffect:
Pre-reis: 💬 Chatbots → inspiratie & planning
↓
✈️ Boeken: 🎯 Gepersonaliseerde suggesties
↓
🏖️ Op reis: 💬 Zoey → relevante tips
↓
🏠 Na reis: 🤖 Agents → volgende reis voorbereiden
↓
🔄 Repeat met nog betere personalisatie
Elke fase versterkt de volgende, elke interactie maakt het systeem slimmer, elke tevreden klant verhoogt de kans op herhaalaankopen en aanbevelingen.
De reisbranche staat op een kruispunt. Aan de ene kant maken technologische ontwikkelingen ongekende personalisatie mogelijk. Aan de andere kant verwachten consumenten steeds meer relevantie en gemak. Organisaties die deze kans grijpen en investeren in intelligente recommendation engines, positioneren zich goed voor de lange termijn. Zeker in het tijdperk met stijgende advertentiekosten, minder zichtbaarheid en veel concurrentie.
🚦 KRUISPUNT
|
Oude weg 🛤️ ←────┼────→ 🚀 Nieuwe weg
|
❌ Generiek ✅ Gepersonaliseerd
❌ Reactief ✅ Proactief
❌ Gefragmenteerd ✅ Geïntegreerd
In een industrie waar marges onder druk staan en acquisitiekosten stijgen, kan intelligente personalisatie het verschil maken tussen overleven en floreren. Het gaat niet langer om het optimaliseren van losse touchpoints, maar om het creëren van een geïntegreerd ecosysteem waarin elke interactie waarde toevoegt.
Voor reisorganisaties die klaar zijn om de volgende stap te zetten, lijkt het me duidelijk: de technologie is er, de business case is bewezen en de tijd voor actie is nu. Want in de wereld van reizen gaat het uiteindelijk om het creëren van onvergetelijke ervaringen - en dat begint al bij het eerste digitale contact. Maar laten we eerlijk zijn - deze vraagstukken beperken zich niet tot de reisbranche. Of je nu in retail werkt, financiële dienstverlening, onderwijs, of gezondheidszorg - overal waar klanten een journey doorlopen, waar keuzes complex zijn, en waar personalisatie het verschil kan maken, zijn deze principes toepasbaar. De technologie die we voor reizen ontwikkelden, blijkt telkens weer waardevol in sectoren waar we aanvankelijk niet aan hadden gedacht.
En dat brengt me bij wat ik het meest fascinerend vind aan deze ontwikkelingen: de gesprekken met mensen die tegen vergelijkbare uitdagingen aanlopen. Of je nu een tech-enthousiasteling bent die aan soortgelijke oplossingen werkt, of een ondernemer die worstelt met klantbeleving in je eigen branche - ik word enthousiast van het sparren over deze onderwerpen. Hoe vertaal je complexe data naar menselijke ervaringen? Waar ligt de grens tussen personalisatie en privacy? Hoe bouw je systemen die écht leren en zich aanpassen?
Ik heb niet alle antwoorden, zelfs AI waarschijnlijk niet ;). De technologie ontwikkelt zich razendsnel, klantgedrag evolueert continu, en wat vandaag werkt kan morgen achterhaald zijn. Maar juist daarom is de dialoog zo waardevol. Door ervaringen te delen, van elkaar te leren, en samen te innoveren, komen we verder dan alleen.
Ik zie dit blog graag als uitnodiging. Ben je bijvoorbeeld benieuwd hoe deze concepten in jouw branche zouden kunnen werken? Werk je zelf aan innovatieve oplossingen voor klantbeleving? Of heb je gewoon zin om van gedachten te wisselen over de toekomst van personalisatie? Ik hoor het graag. Want de beste ideeën ontstaan vaak in de kruisbestuiving tussen verschillende werelden.💡
September 3, 2025
.png)
