Persönliche Empfehlungsgeber zur Verbesserung der Online-Nutzererfahrung

transavia.com ist eine niederländische Billigfluggesellschaft, die Charterflüge und Linienflüge zu Sommer- und Winterurlaubszielen in Europa und im Mittelmeerraum anbietet. Sie ist Marktführer für Urlaubsflüge in den Niederlanden. Zu den Kunden gehören sowohl Reiseveranstalter, die über eigene Internetportale verfügen, als auch Endverbraucher.  

Um das Benutzererlebnis auf ihrer Website zu verbessern, hat transavia persönliche Empfehlungen eingeführt, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basieren. Für die Sammlung von Clickstream-Daten implementierte die Fluggesellschaft den Open-Source-Clickstream-Sammler Divolte. Bei der Entwicklung der Empfehlungsalgorithmen arbeitete transavia eng mit den Datenwissenschaftlern von Xebia zusammen.

Unterscheidung durch besseren Service

In einer Branche, in der der Preisdruck exponentiell zunimmt, will transavia mit einem transparenten Ansatz, bei dem alle Bedingungen und Kosten von Anfang an klar sind, und durch das proaktive Angebot des richtigen Services zum richtigen Zeitpunkt während der gesamten Customer Journey den Unterschied machen. Persönliche Empfehlungsgeber spielen eine wichtige Rolle in der Strategie von transavia für eine vollständig personalisierte Customer Journey. Dieses Erlebnis beginnt mit den Empfehlungen von Reisezielen, die auf dem individuellen Verhalten auf der Website basieren.

Persönliche Empfehlungen beschränken sich nicht auf die Reisezielsuche. transavia sieht Möglichkeiten, auch andere Produkt- und Serviceangebote relevanter zu machen.

Nehmen Sie z.B. einen Geschäftsreisenden. Dieser Kundentyp profitiert im Allgemeinen mehr von einem Angebot für mehr Beinfreiheit als von einem größeren Gepäckvolumen, während dies bei Freizeitreisenden genau umgekehrt ist. Indem wir diese Eigenschaften berücksichtigen, sind wir in der Lage, den verschiedenen Arten von Besuchern das richtige Paket zu empfehlen. Für unsere Kunden führt dies zu einer unmittelbaren Verbesserung des Benutzererlebnisses. Charles Verstegen, Senior Revenue Development Manager bei transavia.  

In Kürze wird transavia den Flugseiten Preisinformationen in Echtzeit hinzufügen, so dass Kunden auf einfache Weise Preise zwischen verschiedenen Zielen vergleichen können, die für die aktuelle Sitzung wahrscheinlich relevant sind. Das könnte bedeuten, dass ein Besucher, der aktiv nach Flügen nach Valencia sucht, aufgrund des Preises oder der Verfügbarkeit dazu überredet werden könnte, stattdessen einen Flug nach Malaga zu buchen.

Das ultimative Ziel ist es, jedem einzelnen Kunden bei jedem Schritt der Customer Journey die richtigen Informationen, Services und Angebote zu bieten, von der Suche nach dem Ziel bis zur Rückkehr nach Hause.

Um die Kunden besser kennenzulernen, ist es wichtig, so viele relevante Informationen wie möglich zu sammeln. transavia verwendet eine breite Palette von kundenbezogenen Informationen, um Korrelationen zu finden und Modelle zu trainieren. Die Modelle für maschinelles Lernen werden mit Daten wie Gruppengröße, Dauer, Gruppenzusammensetzung, Jahreszeit, Tageszeit und natürlich Reiseziel gefüttert.

Divolte war nicht der erste Clickstream Collector, der bei transavia implementiert wurde. Es wurden verschiedene Lösungen für verschiedene Zwecke installiert. Schon kurz nach der ersten Implementierung von Divolte beschloss transavia, so viele Clickstreams wie möglich in Divolte zu konsolidieren.

Der große Vorteil von Divolte ist die Flexibilität. Aufgrund des Open-Source-Charakters von Divolte hat der Clickstream-Collector nicht die Einschränkungen, die wir bei anderen Lösungen erlebt haben, sagt Verstegen. Unser Datenteam ist sehr begeistert von den Möglichkeiten, die es jetzt mit Divolte hat. Unser Webteam ist jetzt beispielsweise in der Lage, Daten genau so zu kennzeichnen, wie es das Datenteam vorschreibt.

Die zunehmende Bedeutung des Datenteams Das Datenteam von transavia wurde im Frühjahr 2016 eingeführt und setzt sich sowohl aus Fachleuten der Geschäfts- als auch der IT-Abteilung zusammen. Historisch gesehen hatte die Fluggesellschaft schon immer eine starke Grundlage für die datengesteuerte Modellierung der Flugoptimierung. Die rasche Ausweitung von Daten und Datenquellen schuf Möglichkeiten für fortschrittlichere Funktionen, die sie mit der Struktur des Unternehmens und den bestehenden Prozessen nicht nutzen konnten. Daher die Einführung eines eigenen Datenteams.

Das Datenteam hat volle Autonomie für Innovation, Entwicklung und Betrieb von Datenanwendungen. Um Informationen abzustimmen und auszutauschen, stehen die Datenspezialisten täglich in Kontakt mit anderen beteiligten Teams, wie z.B. Architektur oder E-Commerce. Für Projekte hat das Team einen agilen Prozess eingeführt, der komplexe Projekte in klare Sprints unterteilt.

Intelligente Datenanwendungen sind entscheidend für die langfristige Strategie von transavia. Neben Projekten zur Ertragsoptimierung wird sich das Datenteam auch zunehmend mit operativer Exzellenz beschäftigen. Dabei kann es sich um Projekte zur Entwicklung von Modellen handeln, die die Planung der Besatzung oder die Vorhersage potenzieller Störungen, wie z.B. Wartungsarbeiten, optimieren.

Unser Datenteam ist begeistert von den Möglichkeiten von Divolte. Die Flexibilität dieses Open Source Clickstream Collectors ist unübertroffen. - Charles Verstegen