Betere clicks, meer boekingen

Meer dan 660.000 gasten boeken jaarlijks ruim 4,5 miljoen overnachtingen via de websites van Belvilla, één van de grootste spelers in Europa voor vakantieaccommodaties. De full service provider Belvilla is onderdeel van @Leisure, waar ook merken als Casamundo en Eurorelais onder vallen. Via de platformen Belvilla, VillaXL, TopicTravel, Aan Zee en Ardennes Relais, brengt de organisatie verhuurders, huurders en partnerorganisaties samen om de perfecte match tussen vakantieganger en de 27.000 vakantiehuizen in 24 landen te leggen. Het bedrijf won meerdere malen de Zoover Award ‘Populairste Aanbieder Vakantiehuizen’.

De situatie
Geen inzicht in de uiteindelijke conversieresultaten van marketingcampagnes.

De oplossing
Gebruik van self service data blending om online data te koppelen aan transactie- en productgegevens.

Resultaat
Productverbetering en beter rendement op marketingcampagnes door inzicht in campagneresultaten.

Huurder en verhuurder tevreden

De online platformen van Belvilla zijn voortdurend in ontwikkeling om de beste service te leveren aan zowel gasten als verhuurders van accommodaties. “Wij verdienen ons geld als intermediair tussen verhuurder en huurder en zoeken steeds naar manieren om onze processen verder te optimaliseren om beide partijen zo tevreden mogelijk te houden”, vertelt Roel Wessels, Head of Data Analytics. “Het slim analyseren van de data die we tot onze beschikking hebben, is daarbij een belangrijk gereedschap. Het goed inzetten van data science staat of valt echter bij het stellen van de juiste business vragen.”

Waardevolle klanten

Een mooi voorbeeld van zo’n use case ontstond bij de afdeling Marketing, die dag in dag uit bezig is vakantiehuizen online onder de aandacht van de doelgroep te brengen. De afdeling voert campagnes uit via een breed scala aan online kanalen, voor alle verschillende websites van Belvilla. “Voor ons is het belangrijk dat we maximaal resultaat bereiken met het beschikbare marketingbudget”, legt Robin Telgenhof, Marketing Web Analyst, uit. “Alle campagnes en het gedrag van websitebezoekers worden uitvoerig geanalyseerd. Bovendien doen we bench marks tussen de verschillende merken. Maar we konden niet goed bepalen welke karakteristieken van een aangeboden woning de meeste invloed hebben op de click ratio en waarde van een boeking.”

“Wij verdienen ons geld door huurder en verhuurder te verbinden en zoeken steeds naar manieren om dit proces verder te optimaliseren en zo beide partijen een geweldige ervaring te bieden” Roel Wessels, Head of Data Analytics

Geen eenvoudige opgave

“Alleen naar aantallen clicks kijken, was voor ons niet voldoende. We willen een boeking kunnen herleiden naar een click en de eigenschappen van het vakantiehuis in de advertentie. Met die kennis kunnen we ons aanbod verbeteren en het rendement van campagnes verhogen”, licht Robin toe. Voor die analyse moest echter wel eerst data uit Google Analytics gekoppeld worden met boekingsgegevens en productkenmerken. Dat bleek geen eenvoudige opgave. Robin: “De analyse tools die we gebruiken, konden de hoeveelheid data die we wilden integreren en analyseren helemaal niet aan.”

“Door de eigenschappen van aangeboden vakantiehuizen te relateren aan de daadwerkelijke omzet, kunnen we ons aanbod verbeteren en het rendement van campagnes verhogen” Robin Telgenhof, Marketing Web Analyst

Data blending

Belvilla koos er bewust voor de data uit Google Analytics niet te kopiëren naar het bestaande data warehouse, maar de marketeers een tool in handen te geven waarmee zij zelfstandig online data kunnen koppelen met gegevens in het data warehouse. Deze vorm van data-integratie wordt ook wel data blending genoemd. Samen met consultants van Kadenza werd een proof of concept uitgevoerd met Alteryx software. Robin: “Tijdens de proof of concept combineerden we e-commerce data uit Google Analytics met productinformatie uit ons data warehouse. In Alteryx koppelden we eenvoudig alle data en deden we de benodigde berekeningen. Het resultaat visualiseerden we vervolgens met Tableau software in een dashboard. Zo kregen we het beste van twee werelden.” En die dashboards geven precies de inzichten die gezocht werden. “We zien nu niet alleen welke online uitingen echt tot een boeking hebben geleid, maar bijvoorbeeld ook welke invloed de beoordeling van een vakantiewoning daarbij heeft”, vertelt Robin.

Self Service Analytics

De proof of concept heeft ook aangetoond dat een product als Alteryx gebruikers heel goed in staat stelt om zelfstandig data te combineren en prepareren, zonder diepgaande IT kennis. Robin: “De uitkomst van de proof of concept was een eerste minimal viable product voor ons. We zien nog veel meer mogelijkheden om een beter inzicht in de customer journey te krijgen. Die journey wordt steeds ingewikkelder door de rol van social media en klanten die switchen tussen verschillende devices. Daarmee wordt het steeds belangrijker dat we als marketeers data slim combineren en analyseren om de bijdrage van iedere stap in de customer journey aan onze opbrengst te berekenen.”