Blog

Case Study Travix: Van een CRO MacGyver naar een Evidence Based growth Army


Een van de klanten van Online Dialogue is het in Amsterdam gevestigde Travix. Travix is het moederbedrijf van een groot aantal Online Travel Agents, zoals Cheaptickets, Vliegwinkel, Flugladen, Vayama en BudgetAir. Naast het verhogen van de conversieratio is de samenwerking tussen Online Dialogue en Travix voornamelijk gericht op het in de genen krijgen van CRO – of eigenlijk: Evidence Based Growth. Het uiteindelijke doel is dat heel Travix data- en bewijsgedreven te werk gaat.

Voorafgaand aan de samenwerking met Online Dialogue voerde Travix al regelmatig A/B testen uit. Dankzij het succes van deze aanpak kwam er vanuit het bedrijf steeds meer interesse om het niveau van het CRO programma te verhogen. Om deze doelstellingen waar te maken heeft Online Dialogue een speciaal team samengesteld die het CRO team van Travix aanvult en begeleidt. Vervolgens is deze begeleiding omgezet naar een ondersteuning op strategisch niveau om Evidence Based Growth te verspreiden onder de overige teams van Travix.

Goed vooronderzoek is het halve werk

Voordat de samenwerking van start ging waren de A/B testen van Travix voornamelijk gebaseerd op best practices of data van concurrentie. Ook waren de testen geen onderdeel van een groter testprogramma waardoor de resultaten weinig nieuwe informatie over de klant opleverde. De eerste stap voor Online Dialogue was daarom het uitvoeren van een vooronderzoek naar de belangrijkste determinanten van gedrag. Een vooronderzoek als deze geeft inzicht in de algehele ervaring van de klant op een site. Wat vindt de klant van de informatie op de site en de service? Hoe gedraagt de klant zich op de desbetreffende site? Op welke punten in de site loopt de klant vast? En hoe ziet de customer journey eruit? De kwalitatieve en kwantitatieve resultaten van deze studie vormen de basis voor het framework dat zal dienen als input voor de A/B testen en centraal staat gedurende het gehele CRO programma.

Systeem 1 en Systeem 2

Voor de analyse van klantgedrag baseren wij ons bij Online Dialogue op de psychologie van Daniel Kahneman. Volgens Kahneman kan het denken van de mens opgedeeld worden in twee delen: het irrationele/emotionele deel (Systeem 1) en ons rationele deel (Systeem 2). Systeem 1 is van de twee Systemen het verst ontwikkeld en bestaat vaak uit een automatische reactie op een gebeurtenis terwijl Systeem 2 langzamer is en vaak veel moeite kost om te gebruiken.

case study travix

Een van de bevindingen uit het vooronderzoek laat zien dat een tekort aan informatie de klant ervan weerhoudt een aankoop te doen. Doordat vliegtickets een ‘pay now, consume later’ product zijn, komt er niet alleen een hoop onzekerheid bij kijken, maar bovenal rationeel denken (Systeem 2). Maar alleen het versimpelen van de informatie op een website zal er niet voor zorgen dat de conversieratio automatisch toeneemt. Om bezoekers te laten converteren moet ook Systeem 1 aangesproken worden. Bijvoorbeeld door gebruik te maken van teksten die makkelijk te verwerken zijn en de emoties van de bezoeker aanspreken.

De voorstudy voor Travix heeft vijf hoofdhypotheses opgeleverd:

  • Complexiteit vermijden (Systeem 2): vliegtickets kopen is extreem complex werk. Als iets als té complex wordt ervaren, klikt men liever weg, dan een mogelijk foute keuze te maken.
  • Schaarse mentale capaciteit (Systeem 2): de menselijke ratio is lui en snel uitgeput. Om in een korte tijdsspanne een juiste keuze te maken, moet zowel het vermogen (kan ik dit?) als motivatie (wil ik dit?) goed zijn.
  • Onzekerheid (Systeem 1): de waarde van een ticket is zo subjectief en lastig in te schatten, dat bezoekers erg onzeker zijn tijdens het aankoopproces.
  • Gedrag volgen (Systeem 1): als bezoekers erg onzeker zijn, dan vinden ze het fijn om gewezen te worden op wat andere bezoekers hebben gedaan.
  • Prijsperceptie (Systeem 1): de ticketmarkt is extreem prijsgedreven, dus als je de perceptie van de prijs kan verbeteren, zal dat invloed hebben op de conversie.

Let’s start optimizing

Het optimalisatieprogramma kenmerkt zich door de combinatie van grondig onderzoek van de ‘click stream’ (analytics) en psychologisch onderzoek naar gedragspatronen. Hierdoor wordt precies duidelijk welke onderdelen van een site getest moeten worden om meer inzicht te krijgen in het klantgedrag. Nadat de testpotentie (testpotentie = op welke plekken op de site kunnen A/B-testen gedraaid worden waarbij de kans op het vinden van een effect minimaal 80% is) voor alle domeinen van Travix was berekend ging het CRO team van Travix van start met het draaien van 1 test per week. Na een maand is dit aantal opgeschaald naar 2 testen per week. Om de data- en bewijsgedreven testcultuur ook in andere takken van het bedrijf te stimuleren werd er ondersteuning geboden bij het valideren van features ontwikkeld door de productteams van Travix.

Smart Notifications

Als aanvulling op de testcapaciteit zijn we halverwege onze samenwerking gestart met Smart Notifications: een tool die op basis van Machine Learning conversieverhogende notificaties op websites vertoont. Gebruikers van Smart Notifications kunnen eigen notificaties schrijven of kiezen uit branche specifieke voorbeelden geschreven door de consumenten psychologen van Online Dialogue. Het speciaal ontwikkelde bandit algoritme selecteert automatisch de best converterende boodschap voor een bepaalde klant op een specifiek moment. Om nog meer in te spelen op het Systeem-1-denken werden bezoekers tijdens het koopproces door middel van deze Smart Notifications blootgesteld aan de USP’s van Travix. Op deze manier probeerden we de bezoekers ervan te overtuigen dat ze aan het juiste adres waren om hun vliegtickets te kopen.

case study travix

Evidence Based Growth Army

Als we kijken naar de ontwikkeling van het optimalisatieprogramma van Travix zien we dat ze sinds de start van onze samenwerking gegroeid zijn van een ‘MacGyver’: een eenzame strijder die van alles een beetje kan en doet, naar een ‘A-Team’: een team van specialisten op het gebied van CRO en A/B testen. Het volgende doel van de samenwerking is de ontwikkeling van een ‘Evidence Based Army’. De datagedreven en evidence-based testcultuur van het CRO team moet zich verspreiden naar alle andere productteams binnen Travix. Op deze manier wordt er vanuit alle takken en disciplines in het bedrijf constant gewerkt aan het verbeteren van de klantinzichten die weer de basis kunnen leggen voor innovatie.

Wat hebben we bereikt?

Door goed inzicht te hebben in het gedrag van de bezoekers en daardoor gerichter te kunnen testen was het mogelijk het aantal A/B testen al snel te verdubbelen en daarmee ook de opbrengsten van het project te verhogen. De onderlinge steun en kennisdeling van Travix en Online Dialogue heeft ervoor gezorgd dat het optimalisatieteam van Travix in korte tijd snel gegroeid is in maturity. Alle doelen van de initiële samenwerking zijn bereikt en we hebben een mooie basis gelegd voor het vervolg van de samenwerking waar we het heel Travix klaar gaan maken voor een datagedreven en evidence-based optimalisatie cultuur.

Share :