Hoe analyseer je een seizoengevoelige klantreis van 60-120 dagen over 5 devices, 6 doelgroepen, honderden bestemmingen en talloze kanalen? En hoe rapporteer je deze inzichten aan meerdere afdelingen binnen een internationale organisatie?

1. Valkuilen van WebanalyticsValkuilen van Webanalytics

2. Over Sundio
– Internationale direct seller in travel
– 9 landen: NL, BE, ES, DE, UK, PL, DK, FR, SE
– Hoofdkantoor in Zurich
– Top 3 speler in NL
Sundio?

3. Ah, die sundio….

5. Even voorstellen
• Sabine de Vos, sinds
– 1980
– ‘09 in reisbranche
– ’98 in “online”
• Te weinig vakantiedagen, teveel leuke bestemmingen

6. Web? Digitaal!
• 24/7 in Google Analytics? Nee toch!
• Alles met een dashboard is fair game
• Team Insights (GA + CRM + BI + A/B + kanalen + WVTTK)
• Online team zelfredzaam in operationeel analytics
Marktvraag
Site gedrag
Boekingen

7. Het dilemma
Hoe analyseer je een seizoengevoelige klantreis van 60-120
dagen over 5 devices, 6 doelgroepen, honderden bestemmingen
en talloze kanalen?
En hoe rapporteer je deze inzichten aan meerdere afdelingen
binnen een internationale organisatie?

8. Onze Reismarkt
• Pakketreizen (vlucht + hotel)
• Yielding (Vraag + aanbod = prijs)
• Enorme seizoenstrends
• Doelgroep = De Nederlander
• Product = Zonvakanties + wintersport
• Last click = dood
• Dus: Werk aan de bak!

9. Customer Journey gedachte

10. Dayparting
• Multidevice is de realiteit

11. Aandeel tablet

12. Wat zegt GA?

13. Valkuilen
1. Vanity metrics
2. Rapporteren van cijfers
3. Geen tiende man
4. Waarom gaat het zo slecht?
5. Context
6. En we zijn nog niet compleet (nog lange niet)

14. • Stop met stukstaren op:
– Bounce rate
– Herhaalbezoek
– Conversie
• Kan ik de trekker overhalen obv deze data?
• Waaróm is een waarde deze waarde?
• Hoe concludeer je of waarde positief of negatief is?
1. Vanity metrics

15. • Analyseer!
• Schrijf uit wat er gebeurd is
• Verklaar wat er gebeurd kan zijn
• Voeg grafieken toe voor de visuele impact
• Brondata altijd bijvoegen (blijf accountable)
• Voorkom interpretatie debatten door al te analyseren:
dan gaat de discussie hooguit over je conclusies.
2. Analyse > Rapporteren
De beste vorm van verzet is een tegenvoorstel

16. Significantie
Visitors Conversions Ratio Uplift
A 7.500 120 1,60%
B 6.900 130 1,88% 17,75%
95% confidence: NOPE

17. • Ten people reviewed the info. Nine of them called it
nonsense. But the 10th man was required to
disagree. The analysis process made it his job to
take a position that was contrary to everyone else’s.
3. Tiende man principe

18. Voorbeeld
• Voor merk X, Y en Z daalde YoY direct -50%
• Logische verklaring:
– Meetissues
– Marketing aanpak wijziging
• Eigenlijke verklaring:
– Krimp desktop, groei mobiel waarbij direct vervangen
wordt door organic / CPC door type in

19. Onverwachte resultaten
• Test met mailen persoonlijke aanbiedingen
– A: favoriete acco’s
– B: favoriete acco’s en geen reserveringskosten
• Wat gebeurde er?
• B ging ineens andere acco’s boeken, omdat geen reserveringskosten
incentive was om meer aan de initiele reis uit te geven.

20. 4. Geladen vraag
• “Hoeveel views heeft Kreta?”
• “Hoe krijgen we direct verkeer omhoog?”
• “Waarom zijn de cijfers zo slecht?”
• “Kun je laten zien dat klant X belangrijk vindt?”

21. Geladen analyse
• “Senioren snelst stijgende groep online”
• Van 10>20=100% groei, van 200>300=50% groei
• “Omdat we weten dat social proof belangrijk is”
• Oh? Hoe belangrijk? In welke mate?
• “Afname van piraten zorgt voor broeikas effect”
• Wet van Meden en Persen
• Drogredeneringen
• Correlatie != Causatie

22. 5. context
Context is *alles*
Waarom deden de boekingen het gister zo goed, we hebben niks veranderd?
Spoiler alert: Het regende

23. Context I
• Mooi: bezoek afgezet tegen resultaat

24. Context II
• Nog mooier: traffic afgezet tegen resultaat, per bestemming

25. Segment, segment, segment

26. Consument gedrag

27. Duiding context
• Doe eens gek: Vraag een consument!
• Eerdere test: 1500 antwoorden
• Meest gegeven open antwoord?
• “Ik wilde kijken hoe laat mijn vlucht ook alweer ging”
• Geeft even ander beeld aan 1% conversie!

28. Duiding context II
• Affiliate onderzoek
– Bekijk referral websites
– Bekijk affiliate data
– Vraag consument welke sites ze belangrijk achten
– Waar ligt discrepantie met brondata?

29. Conversie context
• Conversie heeft ook een seizoenstrend
• Januari vergelijken met december is onterecht
• Traffic in Juli was toch goed? Waarom dan die conversie?

30. • Data uit diverse bronnen sluit niet aan
• Data uit diverse bronnen is tegenstrijdig
• Dat nieuwe project (opleverdatum Q4 2016) zal dat verhelpen
• Weet je meer dan voorheen? Concludeer
• Zou conclusie anders zijn bij volledigheid? Nuanceer
• MacGyver had ook maar kauwgom en een paperclip nodig!
6. Incompl…

31. Attributie
• Google Analytics is verre van de waarheid
• Attributie modellen zijn niet de waarheid
• Big Data Clickstream + SSO account + kosten import + CRM integratie?
• Gaat ook niet de waarheid zijn
• Is er een Unified Theory of Everything?
• Ga er niet op zitten wachten.

32. Eindconclusies
• Er is geen vervanging voor ambachtelijkheid
• Blijf pragmatisch
• In de diepte onderzoeken en hoogover verbinden
• Altijd in verbinding met doelstelling business
• In verbinding met andere (data)bronnen
• Blijf “luisteren” naar de klant

33. Bedankt voor jullie aandacht!