Een praktische roadmap voor het bouwen van een gezond, klantgericht businessmodel met intelligente technologie
Leestijd: 12-15 minuten
In dit artikel:
Het gevecht om de klant: De realiteit van de huidige acquisitiekosten
De cijfers liegen er niet om. De acquisitiekosten van klanten (Customer Acquisition Costs / CAC) in de reisbranche stegen met 35% in slechts drie jaar tijd, terwijl de klantwaarde (Customer Lifetime Value / LTV ) met magere 4.5% groeide. Voor elke euro die je vandaag uitgeeft aan het werven van een nieuwe klant, krijg je minder terug dan drie jaar geleden. Dit is geen tijdelijke dip, maar het is een structureel probleem dat de fundamenten van de businessmodellen in de reisbranche begint te ondermijnen.
De grote platformen (OTA's), zoals Booking, Expedia. Trip.com, Airbnb, kunnen deze klap nog opvangen. Zij gaven gezamenlijk 5.2 miljard dollar uit aan marketing in Q2 2025 alleen, waarbij bij allen dit een grote stijging was. Maar voor kleine en middelgrote reisbedrijven is dit een serieuze bedreiging. Als je acquisitiekosten als percentage van de eerste boeking toerekent, zijn deze investeringen voor de lange termijn onhoudbaar en moet de klantwaarde gaan stijgen.
De verschuiving van consumentengedrag: Van intentie naar inspiratie
Een onderdeel van de verklaring voor de stijgende acquisitiekosten is de verschuiving in online gedrag van consumenten. Waar vroeger mensen bijna uitsluitend zochten (intent-based) naar een reis online en je hier Paid Search voor in kon zetten, zitten consumenten nu voornamelijk op meerdere social platforms (inspiration-based) waar Paid Social een groot deel van de marketingbudgetten opeet. Dit betekent dat je niet meer adverteert naar mensen die actief zoeken naar een reis, maar moet concurreren met elke vorm van entertainment op hun feed. Dus je concurreert niet alleen meer met vergelijkbare reisbedrijven, maar ook met alle andere adverteerders die op de platformen actief zijn. Dit heeft als een gevolg een stijging in CPC’s c.q. dalende ROAS doordat de customer journeys langer worden, er meer touchpoints per boeking nodig zijn welke allemaal geld kosten en resulteren in een hogere kosten per boeking.
Legacy en inefficiency: Oude systemen en slecht datamanagement
De stijgende acquisitiekosten zijn slechts een deel van het probleem waarom de reisbranche onder druk staat. Daaronder schuilt een veel groter probleem: systemische inefficiëntie. IT-kosten exploderen door het onderhouden van legacy systemen die niet met elkaar praten. Teams verliezen uren per dag aan handmatige data-entry en het overzetten van informatie tussen systemen. En de AI-tools waar zoveel in geïnvesteerd wordt? Die falen in 95% van de gevallen volgens MIT-onderzoek, omdat ze gebouwd worden op een gebroken fundament.
Het lijkt bijna een perfecte storm: stijgende kosten aan de voorkant, inefficiency in het midden, en falende technologie/AI-investeringen die de oplossing moesten zijn. Geen wonder dat veel reisorganisaties worstelen met hun marges.
De verslaving aan nieuwe klanten
De reisbranche heeft een obsessie met nieuwe klanten. Marketingbudgetten worden volledig ingericht op acquisitie. De marketingbudgetten gaan altijd grotendeels naar Paid Advertising kanalen. Success wordt gemeten in het aantal boekingen uit de Paid Advertising kanalen. Maar deze focus op volume is exact waar het in mijn ogen uiteindelijk mis gaat in de reisbranche.
Simpel voorbeeld: Wanneer je alleen kijkt naar de eerste transactie, lijkt elke marketing euro een verlies. Een klant kost bijvoorbeeld 100 EUR om te acquireren, deze maakt een boeking van 400 EUR en je hebt een (hele royale(!), maar voor het rekenen maakt het eenvoudig) marge van 20% en houdt dus 80 EUR Bruto over. Je verliest dus 20 EUR. De hoop is dat deze klant terugkomt, maar zonder systematische aanpak gebeurt dit te weinig en het is al helemaal niet inzichtelijk. Over de totale omzet/marge kan je marketingbudget mogelijk uit, doordat je merk wat bekendheid heeft en er ook wel wat repeaters in zitten, maar het is zeer aannemelijk dat je onnodig geld weggooit op de verschillende Paid Advertising kanalen. (Dan heb ik het nog niet eens over het feit dat vaste klanten onnodig meegenomen worden in al deze uitingen!)
De desinteresse in toekomstige klantwaarde: Jazeker, een open deur
Het is ontzettend logisch en ook echt een open deur, maar wordt zelden toegepast: focus op klantwaarde (LTV of CLV) in plaats van elke keer nieuwe campagnes verzinnen, met kortingen strooien om maar het boekingsniveau op peil te houden. Ik heb zelden een reisbedrijf gezien, waar hun focus (key output metric) klantwaarde is*. Een klant die twee keer per jaar boekt gedurende vijf jaar is tien keer waardevoller dan een eenmalige boeker. Maar deze klant wordt op exact dezelfde manier behandeld, zowel in benadering als in Paid Marketing kanalen.
Wederom een simpel voorbeeld: Als je die 100 EUR acquisitiekosten verdeelt over tien boekingen in plaats van één, daalt je effectieve CAC naar 10 EUR per boeking. Plotseling is die €80 marge zeer rendabel. Maar dit vereist een fundamentele verandering in denken: van transactioneel naar relationeel, van volume naar waarde, van acquisitie naar retentie! *Hiervoor hebben we een groeiformule ontwikkeld. Simpel gezegd een schematische weergave van de ouput van mensen/afdelingen met meetbare metrics om bij te dragen aan dit hogere doel. Hier zal ik binnenkort nog eens een blog over schrijven.
Waarom retentie de sleutel is tot gezonde marges
Het is al jaren bekend dat het 5-7 keer goedkoper is om een bestaande klant te behouden dan een nieuwe te werven. Maar in de reisbranche wordt deze wijsheid systematisch genegeerd. Marketingbudgetten blijven voor 80%+ gaan naar acquisitie, terwijl retentie mogelijk een sluitstuk in het budget is.
Het is ironisch. Tevreden klanten zijn eigenlijk je beste marketeers. Nielsen toont aan dat 92% van consumenten aanbevelingen van vrienden vertrouwt boven alle andere vormen van marketing. Elke klant die je behoudt en verrast, wordt een onderdeel van het vliegwiel voor een reisorganisatie. Ze boeken niet alleen vaker zelf, maar brengen ook nieuwe klanten binnen. Deze kosten je niks extra, hebben een hoge conversie, en omdat ze met de juiste verwachtingen binnenkomen zullen de servicekosten ook nog eens lager zijn.
Er zijn echter ook reisorganisaties die zeker met retentie aan de slag willen of zelfs al bezig zijn. Echter gaat dit moeizaam, door verschillende stakeholders binnen de organisatie, maar ook door de van oudsher slechte infrastructuur. Dat is nog het laatste probleem wat ik benoem, voordat we (vooral) positief naar de oplossing en toekomst gaan kijken. :)
Het gefragmenteerde fundament
Stel je voor dat je een prachtig huis wilt bouwen, maar je fundament bestaat uit losse betonblokken die niet met elkaar verbonden zijn. Dat is de situatie van de meeste reisbedrijven als het om data gaat. Ze opereren met zoals ik het nu noem een "data-spaghetti" (definitie gestolen van programmeurs die klagen over spaghetti-code ;)) oftewel een wirwar van systemen die niet met elkaar communiceren.
Het CRM-systeem staat los van het boekingssysteem. Website analytics praten niet met email marketing. Social media data zit in een eigen silo. Loyaliteitsprogramma's draaien zelfstandig op boekingsdata in plaats van recente activiteit etc. Veel reisbedrijven hebben gemiddeld 7 tot 12 verschillende datasystemen die onderling niet of nauwelijks geïntegreerd zijn.
De gevolgen van fragmentatie
Deze fragmentatie kan dramatische gevolgen hebben. Laten we een soort van hypothetisch voorbeeld nemen: Een middelgrote Nederlandse touroperator investeerde 50.000 EUR in een AI-chatbot voor de klantenservice. De bot had toegang tot de veelgestelde vragen (FAQ's) en wat algemene reisinformatie, maar kon niet zien of iemand al klant was, wat de boekingsgeschiedenis was, welk gedrag/intentie een klant had getoond in een bepaalde reis of welke vragen de klant eerder had gesteld.
Het resultaat was voorspelbaar maar pijnlijk. Klanten kregen generieke antwoorden, moesten steeds opnieuw hun verhaal vertellen, en raakten gefrustreerd. De chatbot die de workload moest verminderen, genereerde juist meer werk voor de klantenservice. Dit is echt geen uitzondering, maar eerder de regel wanneer AI wordt toegepast op gefragmenteerde data.
De misinterpretaties waardoor klanten niet meer terugkomen
Het wordt nog erger wanneer systemen proberen slim te zijn met incomplete data. Volgens de Business Travel Association bereikt content-fragmentatie "ongekende niveaus". De resultaten zijn soms hilarisch, maar vooral slecht. Systemen die gezinnen suggesties geven voor romantische weekendjes zonder kinderen. Loyale klanten die na tien jaar trouw boeken behandeld worden als nieuwe prospects. Zakelijke reizigers die vakantiedeals voorgeschoteld krijgen.
Dit zijn geen uitzonderlijke gevallen. Volgens Adobe/Publicis Sapient onderzoek targeten 77% van de reisbedrijven onbewust hun eigen terugkerende klanten of loyaliteitsprogramma-leden met dure acquisitiecampagnes. Ze betalen letterlijk om hun eigen klanten terug te winnen, simpelweg omdat hun systemen niet weten dat deze mensen al klant zijn en krijgen dan ook nog eens verkeerde suggesties, omdat de data incompleet is (spaghetti dus :)). Laten we naar de oplossing gaan kijken hoe je data optimaliseert en AI inzet voor een betere klantervaring! :)
Stap 1: Structureer je data: Zorg dat het fundament klopt
Voordat je ook maar denkt aan AI of geavanceerde automatisering, moet je een solide basis hebben staan. De allereerste stap hierin is het selecteren of creëren van een omgeving waarin alle klantdata samenkomt. Dus niet op vijf verschillende plekken klantdata opslaan met mogelijk een gevolg van indiscrepaties, maar een centrale plek die alles samenbrengt. (En die mag best nog terug-synchroniseren naar de verschillende systemen, maar je moet een bron hebben waar alles staat met een identifier dat alles aan elkaar gekoppeld kan worden).
Dit klinkt niet heel ingewikkeld maar is in de praktijk complex in uitvoering. Het vereist het juist mappen van alle databronnen (systemen), het standaardiseren van definities (is een "klant" iemand die geboekt heeft of ook iemand die een account heeft?) en het opzetten van real-time synchronisatie waar mogelijk.
Afhankelijk van hoeveel je weet te koppelen zal een van de eerste inzichten zijn van wie je loyale klanten zijn en vervolgens ook data en profielen van al je klanten die je kan gaan uitsluiten voor je acquisitie marketing activiteiten. (Dat is in de meeste gevallen een serieuze win voor bedrijven)
Stap 2: Workflow automations: Nee, hier komt geen AI bij aan de pas
Met je data op orde, kun je beginnen met automatiseren. Maar let op: dit gaat over automatisering, niet AI. Het verschil is cruciaal en tegenwoordig het grootste misverstand als bedrijven aan AI denken. Automatisering is perfect (en in principe foutloos) voor taken die repetitief en voorspelbaar zijn: Boekingsbevestiging (opnieuw) versturen, data synchroniseren tussen systemen, standaard email flows opzetten (inclusief leadscoring modellen), stop-sales lijsten verwerken en uiteraard het genereren van inzichten en reports.
Deze taken vereisen geen intelligentie of context, want ze volgen pre gedefinieerde en vaste regels. Een automation workflow doet dit perfect voor een fractie van de kosten van AI. Binnen Hyperr houden we ons ook veel bezig met AI, maar veel klantvragen zijn eenvoudig op te lossen met een goede en strakke automation, terwijl de klantvraag vaak is ‘Ik wil XYZ, kunnen jullie dat met AI oplossen?”.
Het allermooiste van workflows automatiseren op die manier is dat het direct resultaat oplevert. Geen maanden training, geen complexe implementatie. Je zet het op, test het, en het werkt. Dit creëert overigens ook draagvlak binnen een organisatie om door te gaan naar de volgende stap. (AI adoptie is momenteel meer een vertrouwenskwestie, dan dat de technologie niet goed genoeg zou zijn)
Stap 3: AI mag meedoen: Voor personalisatie en (vooral) voorspellingen
Pas wanneer je data gestructureerd is en je basisprocesen geautomatiseerd zijn, komt AI in beeld. Nu kun je de kracht van hiervan inzetten voor wat het echt goed kan: patronen ontdekken, gedrag voorspellen, en personaliseren op schaal.
Dit is binnen Hyperr waar onze Recommender excelleert. Door deep learning toe te passen op gestructureerde data, kunnen we niet alleen voorspellen wat een klant wil, maar ook waarom en wanneer. Dit gaat veel verder dan "klanten die dit boekten, boekten ook dat". Het gaat om het begrijpen van de onderliggende motivaties op basis van getoond gedrag en het anticiperen op behoeften voordat de klant ze zelf realiseert.
AI komt ook in beeld voor natural language processing in klantenservice, sentimentanalyses van reviews, dynamic pricing optimalisaties, en churn prediction. Maar dat kan alleen omdat het nu gebouwd is op een solide fundament van clean data en efficiënte processen.
Nu is de vraag hoe AI de ‘perfecte’ klantreis gaat ondersteunen!
Voor de reis: Van frustratie naar inspiratie
Met de juiste technologie-stack transformeer je de zoektocht naar een reis van een frustrerende exercitie naar een inspirerende ontdekkingstocht (Het wordt weer leuk om een reis uit te zoeken!). In plaats van eindeloze lijsten met irrelevante opties, krijgen klanten gepersonaliseerde suggesties die aansluiten bij hun huidige voorkeuren, budget, en eerdere reizen.
De AI begrijpt context. Het weet dat deze klant altijd in schoolvakanties reist, van actieve vakanties houdt maar ook graag een dagje ontspanning wil en daarnaast een voorkeur heeft voor kleinschalige boutique hotels boven grote ketens. Deze informatie wordt gebruikt om de perfecte matches te vinden, niet alleen qua bestemming maar ook qua timing, accommodatie, en activiteiten.
Het boekingsproces wordt gestroomlijnd. Bekende informatie wordt automatisch ingevuld. Betalingen worden eenvoudiger dankzij opgeslagen voorkeuren. Bevestigingen komen niet alleen via email maar ook via WhatsApp en worden automatisch toegevoegd aan de agenda. Je probeert elk moment van frictie in de klantreis hiermee weg te halen.
Tijdens de reis: Jouw (AI) assistent die in contact blijft met de klant
Hier komt de echte magie, en waar we bij Hyperr extra trots op zijn. We hebben nu pilots draaien met Zoey, onze WhatsApp journey assistant die de reis-ervaring naar een nieuw niveau tilt. Stel je voor: je bent in Barcelona met je gezin. Het is 11 uur 's ochtends, de zon schijnt, je tieners beginnen te zeuren dat ze zich vervelen.
Zoey stuurt proactief: "Perfect weer voor Park Güell vandaag! Het is nu relatief rustig, dus geen lange wachtrijen. Zal ik tickets regelen? Oh, en restaurant El Nacional heeft een lunch deal voor families – 5 minuten lopen vanaf het park. Ze hebben ook vegetarische opties voor Emma."
Dit is geen generieke ChatGPT of Wikipedia informatie. Dit is contextuele hulp die rekening houdt met waar je bent, wat het weer is, wie er bij je zijn, eventuele dieetwensen, en wat jullie eerder leuk vonden. Het is als een lokale vriend die je kent en altijd beschikbaar is.
Na de reis: De klantreis start opnieuw
De ervaring stopt niet bij thuiskomst. Slimme follow-ups vragen naar je ervaring, maar op het juiste moment, bijvoorbeeld niet geautomatiseerd op basis van de einddatum van de reis, wanneer mensen nog druk zijn met uitpakken van de spullen of in hun jetlag zitten. AI analyseert feedback en leert voor de volgende keer en gebruikt om het aanbod te verbeteren. Tips worden gebruikt om de klantreis voor andere reizigers met vergelijkbare interesses te verbeteren.
En het allerbelangrijkste: Het systeem begint al te anticiperen op de volgende reis. Gebaseerd op je patroon (je boekt altijd in januari voor de zomervakantie) krijg je precies op het juiste moment inspiratie. Niet spam, maar relevante suggesties gebaseerd op wat het systeem over je geleerd heeft. Dit voor de ultieme klantervaring en voor de reisorganisatie om de retentie te verhogen!
Van vicieuze cirkel naar een positieve spiraal (vicious vs virtuous)
De traditionele aanpak creëert een vicieuze cirkel. Hoge acquisitiekosten dwingen je om te focussen op volume. Volume-focus leidt tot slechte klantervaring. Slechte klantervaring resulteert in lage retentie. Lage retentie dwingt je om meer uit te geven aan acquisitie. En zo blijf je ronddraaien in een spiraal van stijgende kosten en dalende marges.
De AI-gedreven aanpak creëert het tegenovergestelde: een positieve spiraal (virtuous circle). Betere personalisatie leidt tot hogere klanttevredenheid. Tevreden klanten boeken vaker en vertellen het aan vrienden. Hogere retentie en word-of-mouth verlagen acquisitiekosten. Lagere kosten creëren ruimte voor investeringen in nog betere klantervaring en biedt de ruimte om tegen relatieve hogere acquisitiekosten klanten binnen te halen, waardoor je competitiever wordt. De spiraal gaat omhoog in plaats van omlaag.
Simpel voorbeeld van retentie in waarde
Laten we het concreet maken met een simplistisch voorbeeld. Stel, je huidige situatie:
Nu met focus op retentie via AI-personalisatie:
Dit simplistische voorbeeld is geen fantasie. Dit is wat we zien gebeuren bij bedrijven die de juiste aanpak hanteren (bijvoorbeeld bij Bookit is de repeat rate op deze groep 5.7x hoger). De investering in technologie en klantervaring betaalt zichzelf meer dan terug door verhoging van de klantwaarde. Zet die kosten/winst verhouding zelf maar eens af tegen een kleine verbetering van conversie van nieuwe klanten in de oorspronkelijke setup. :)
Het competitieve voordeel als je op tijd start
Het mooiste aan deze focus? Het creëert een voorsprong die de concurrenten niet zomaar kunnen overbruggen. Elke dag dat je systeem draait, wordt het slimmer. Elke klantinteractie voegt data toe die je AI verbetert. Elke tevreden klant versterkt je reputatie.
Een nieuwe concurrent kan je technologie kopiëren, maar niet je data en klanten. Ze kunnen je processen namaken, maar niet je klantrelaties. Ze kunnen je prijzen matchen, maar niet je gepersonaliseerde ervaring. Dit is een duurzaam competitief voordeel.
Begin klein, maar denk groot
De grootste fout die bedrijven maken is proberen alles tegelijk te doen. Ze willen direct van data-chaos (spaghetti) naar AI-utopia. Dit faalt dus bijna altijd. Succesvolle transformatie gebeurt altijd stap voor stap, met quick wins die momentum creëren voor grotere veranderingen.
Ik zou beginnen met één databron en één use case. Bijvoorbeeld: integreer je CRM met je email marketing en automatiseer je welkomst-fow. Dit is relatief simpel, levert direct resultaat, en creëert draagvlak voor verdere ontwikkelingen. Van daaruit bouw je uit. Voeg meer databronnen toe. Automatiseer meer processen. Introduceer AI voor specifieke use cases.
Bij Hyperr hanteren we bij klanten een model, waarbij we onze werkzaamheden voor een reisorganisatie in 50/50 opsplitsen naar lopende campagnes (en alles wat daarbij komt kijken) en naar innovatie. Het innovatie gedeelte is ook feitelijk losgekoppeld van de dagelijkse lopende zaken. We houden 1x per maand een meeting met stakeholders binnen de reisorganisatie,, waarbij wij met suggesties voor nieuwe innovatieve ontwikkelingen of ‘saaie’ procesautomatisering komen op basis van onze ervaring en aan de andere kant bespreken we vooral waar het bedrijf praktisch tegenaan is gelopen in de afgelopen 4 weken wat mogelijk met een automation of AI oplossing verbetert kan gaan worden. Hiermee bouw je stapsgewijs, zowel het bedrijf wordt elke maand ‘slimmer’, maar het wordt dan ook in de organisatie gedragen door iedereen. Niet alleen door de stapsgewijze resultaten, maar vooral door de betrokkenheid in het hele proces!
Focus op de juiste KPI’s
Om succes te meten moet je de juiste KPIs hanteren. Stop met focussen op kwantitatieve metrics zoals website traffic of email opens. Focus op metrics die echt impact hebben voor je duurzame groei:
Deze metrics vertellen het echte verhaal van je business gezondheid. Ze laten zien of je duurzaam groeit of alleen maar harder rent met uiteindelijk minder resultaat.
Vergeet de organisatie niet: Daar begint het uiteindelijk
Technologie alleen is niet genoeg. Succesvolle transformatie vereist ook organisatorische verandering. Marketing, sales, en klantenservice moeten als één team opereren met gedeelde doelen. Dit betekent het doorbreken van silo's, door data en inzichten breed te delen. Geef context aan de data en stimuleer mensen op basis van KPI’s per afdeling te laten zien hoe ze bijdragen aan het totale succes van de organisatie. (Tip: Bouw een KPI framework)
De urgentie van beginnen
De reisbranche kan niet langer doorgaan op de oude voet. Stijgende acquisitiekosten, inefficiënte operaties, en gefragmenteerde klantervaring zijn niet houdbaar. Bedrijven die vasthouden aan volume-focus en transactioneel denken zullen weggevaagd worden.
De oplossing is helder: focus op lifetime value in plaats van eerste transactie. Breng eerst je datafundament op orde. Automatiseer wat repetitief is. Zet dan AI in voor personalisatie en voorspelling. Creëer een klantervaring die zo goed is dat mensen terugkomen en anderen meebrengen.
De simpele Roadmap
De roadmap is duidelijk:
De toekomst van AI-gedreven groei
Voor bedrijven die deze transformatie omarmen, is de toekomst rooskleurig. Lagere acquisitiekosten door hogere retentie. Betere marges door hogere lifetime values. Duurzaam competitief voordeel door data en klantrelaties. En het belangrijkste: de mogelijkheid om klanten echt te verrassen en blij te maken!
Bij Hyperr bouwen we aan deze toekomst. Onze automation frameworks elimineren inefficiëntie. Onze Recommender personaliseert op grote schaal. En straks brengt Zoey de magie van persoonlijke service naar elke reis.
De technologie bestaat. De weg naar de toekomst is duidelijk. De enige vraag is: wanneer begin jij? :)
Hyperr.ai ontwikkelt AI- en automation oplossingen die verder gaan dan alleen de standaard tools. We adviseren en praten er niet alleen over, maar bouwen en implementeren juist ook deze AI-gedreven workflows op het gebied van marketing, interne processen en klantdata.
Onze producten:
We geloven dat technologie de reisbranche fundamenteel kan verbeteren door bedrijven te helpen focussen op wat echt telt: het creëren van onvergetelijke ervaringen voor hun klanten.
September 11, 2025
.png)
