Consultancy, AI-zichtbaarheid, fractional CMO
Toen een Fortune 500-hotelgroep een senior blik op AI nodig had, kwamen de marketingdirecteuren naar de mensen die het al onderwezen.
Meerdere regionale marketingdirecteuren van een van de grootste hotelgroepen ter wereld hadden over onze sessies over AI en marketing gehoord voordat ze ons ooit benaderden. Toen dezelfde vraag steeds terugkwam in hun eigen managementoverleggen, vroegen ze om dat denken op hun schaal: een senior partner die kon uitleggen wat AI verandert voor hotelmarketing, wat het doet met hoe reizigers hotels vinden, en wat eraan te doen. Het jaar erop kwamen ze terug. In advieswerk is dat het resultaat dat telt.
Uitdaging
Een dozijn AI-pitches, geen gedeeld beeld, en een zoeklandschap dat onder het hele portfolio verschuift.
In 2024 had elke marketingleider van de groep leveranciersdemo’s gezien die AI-gegenereerde content, AI-gestuurde personalisatie en AI-geoptimaliseerde campagnes beloofden. Wat niemand had, was een leveranciersonafhankelijk begrip van wat dat betekende voor het werk waarvoor zij verantwoordelijk waren: hoe honderden hotels lokaal worden gemarket binnen centrale merkstandaarden, hoe content en campagnes stromen tussen het hoofdkantoor en regionale teams, en hoe prestaties naar boven worden gerapporteerd.
Daaronder lag een tweede, urgenter probleem. Reizigers begonnen hun zoektocht in AI-antwoorden en in de AI-functies van Google, en de directeuren konden niet weten of hun hotels überhaupt in die antwoorden voorkwamen, laat staan waarom. Voor een groep waarvan de economie afhangt van de balans tussen directe boekingen en OTA-commissies, was een nieuwe tussenlaag tussen gast en hotel geen abstracte zorg.
De vraag was niet om een tool of een leverancier. Het was een vraag om begrip en richting: iemand die op enterprise-schaal had gewerkt, de taal van hotelmarketing sprak, en zonder omhaal zou zeggen wat de moeite waard was, wat te vroeg kwam en wat marketingtheater was.
De reputatie reisde sneller dan de briefing.
De directeuren hadden gehoord over de sessies die wij over AI en marketing gaven, en vroegen of dezelfde aanpak voor hen zou werken. We stemden in onder één voorwaarde: de sessies zouden gebouwd worden op hun echte hotels, data en beslissingen, niet op generieke voorbeelden. Advies waar je de volgende ochtend niets mee kunt, is geen advies.
Aanpak
Seizoenen, geen slidedecks. Beslissingen, geen inspiratie.
We structureerden het traject als een seizoen: een reeks werksessies voor de directeuren en hun teams, elk gebouwd rond hun eigen hotels, campagnes en data. Elke sessie moest eindigen met een beslissing die de directeuren mee terug konden nemen naar hun regio. Het format spiegelde bewust hoe een fractional CMO met een managementteam werkt: regelmatig, senior, hands-on en afgerekend op uitkomsten in plaats van uren.
Begrip vóór tooling
De eerste sessies bouwden een gedeeld, eerlijk beeld van wat huidige AI-systemen wel en niet kunnen voor marketing: waar de outputkwaliteit al goed genoeg is voor een wereldmerk, waar niet, en hoe je het verschil ziet zonder leverancier in de kamer.
De marketingflows in kaart
Met de directeuren brachten we in kaart hoe campagnes, content en rapportage werkelijk bewegen tussen centrale en lokale teams, en markeerden we elke stap: waar AI echte frictie wegneemt, waar het risico toevoegt voor merk of compliance, en waar het juiste antwoord simpelweg een beter proces was.
AI-zichtbaarheid als discipline
We behandelden zichtbaarheid in AI-antwoorden als een marketingkanaal dat gemeten en gestuurd moet worden, niet als curiositeit. De directeuren leerden hoe AI-engines hotels selecteren en beschrijven, op welke signalen ze leunen, en hoe dat raakt aan de SEO, reviews en data die hun teams al produceren.
Governance en merkveiligheid
Een wereldmerk kan niet elk hotel laten improviseren met AI. We hielpen de kaders te definiëren: waar menselijke controle niet onderhandelbaar is, hoe de merkstem over talen heen wordt beschermd, hoe je piloteert voordat je opschaalt, en hoe de rapportagelijn voor AI-ondersteund werk eruit moet zien.
Beslisframeworks die de teams zelf kunnen draaien
Elk onderwerp eindigde in een herbruikbaar framework: hoe je een AI-leverancier beoordeelt, hoe je beslist wat je automatiseert, hoe je AI-ondersteunde content brieft zodat die on-brand blijft. Het doel was onafhankelijkheid, geen afhankelijkheid van ons.
De terugkeer: van begrip naar praktijk
Toen de groep het jaar erop terugkwam, verschoof het werk van concepten naar toepassing: live cases uit de eigen markten van de directeuren, de frameworks uit het eerste seizoen daarop getest, en routines die hun teams nu gebruiken.
AI-zichtbaarheid
Van “komen we voor in AI-antwoorden?” naar een kanaal dat de directeuren kunnen zien en beïnvloeden.
De meest urgente vraag van de directeuren was degene die niemand kon beantwoorden: als een reiziger een AI-assistent vraagt waar te overnachten, zitten wij dan in het antwoord? Wij maakten die vraag beantwoordbaar. De sessies doorliepen hoe AI-engines bepalen welke hotels ze aanbevelen: het gewicht dat ze geven aan consistente, ondubbelzinnige informatie over een hotel, aan externe autoriteit zoals reviews en pers, aan gestructureerde data en aan content die echte reizigersvragen direct beantwoordt.
Vandaar werd het werk praktisch. Welke hotels en markten je als eerste meet. Hoe je controleert wat AI-engines nu over een hotel zeggen en waar die beschrijving fout of verouderd is. Welke fixes bij centrale teams liggen (data, gestructureerde markup, merkinformatie) en welke lokaal (reviews, lokale content, partnerschappen). En hoe je beweging over tijd meet, zodat AI-zichtbaarheid een regel in het regionale rapport wordt in plaats van een anekdote.
De rode draad voor de directeuren was geruststellend en veeleisend tegelijk: de fundamenten die AI-aanbevelingen winnen, zijn dezelfde die Google-posities winnen en directe boekingen opleveren. Er is geen aparte truc. Er is een hogere lat voor helderheid, autoriteit en datadiscipline, toegepast op het hele portfolio.
Fractional CMO
Senior marketingleiderschap op afspraak, niet op de loonlijst.
Tussen de sessies door functioneerde het traject als een fractional CMO-functie voor de directeuren: een senior partner die beschikbaar was voor beslissingen die niet in een workshopagenda pasten. Een leverancierspitch beoordelen voordat een contract werd getekend. Nakijken hoe een bureau AI in een campagne wilde inzetten. Bepalen welke pilot budget verdiende en welke moest stoppen. De directeuren voorbereiden om AI-beslissingen naar boven uit te leggen, aan een leiding die hen op resultaten zou afrekenen.
Dit is het model waarop onze consultancy is gebouwd: strategische richting en een ervaren second opinion voor marketingleiders die de bevoegdheid hebben om te handelen, maar niet de tijd of de zin om zelf AI-specialist te worden. Op Fortune 500-schaal zijn de belangen groter en is de governance zwaarder, maar de behoefte is dezelfde die we zien bij mid-market merken en onafhankelijke hotels, en de frameworks werken in beide richtingen.
Resultaten
Ze kwamen terug. In advies zegt niets meer.
Consultancy levert geen rankinggrafiek op. De eerlijke maatstaf of het werkte, is wat de klant daarna doet, en de marketingdirecteuren van de groep vroegen ons het jaar erop terug voor een tweede seizoen. Onderweg kregen ze een gedeelde taal voor AI over regio’s heen, een kaart van hun eigen marketingflows met kansen en risico’s gemarkeerd, een AI-zichtbaarheidsnulmeting en -methode voor de markten die er het meest toe doen, en beslisframeworks die hun teams nu toepassen zonder ons in de kamer.
Traject
Van begrip naar praktijk.
Eerste traject: begrip
Een gedeeld beeld van wat AI echt kan, de marketingflowkaart, de eerste governance-kaders en de eerste eerlijke blik op hoe AI-engines de hotels van de groep beschreven.
De terugkeer: praktijk
Live cases uit de markten van de directeuren, AI-zichtbaarheidsnulmetingen en audits, leveranciers- en bureaureviews, en de frameworks omgezet in werkende routines. De frameworks zijn van de groep om te houden en te draaien, wat er ook volgt.
Wat dit betekent voor marketingleiders
Vier lessen uit adviseren op Fortune 500-schaal.
Begrip is de bottleneck, niet technologie
De tools bestaan. Wat grote organisaties missen is een helder, gedeeld begrip van waarvoor ze te gebruiken. Bouw dat eerst, en de toolingkeuzes worden eenvoudig.
Breng de flow in kaart voordat je automatiseert
AI op een rommelig proces levert een snellere rommel op. In kaart brengen hoe marketing werkelijk tussen teams beweegt is het waardevolste werk, en het minst glamoureuze.
AI-zichtbaarheid is een kanaal, geen curiositeit
Als je niet kunt zien of AI-engines je aanbevelen, kun je het niet sturen. Meet het, dicht de data- en autoriteitsgaten, en rapporteer erover als over elk ander kanaal.
Senior oordeel schaalt beter dan headcount
De directeuren hadden geen AI-afdeling nodig. Ze hadden een senior partner op afspraak nodig, en frameworks die hun bestaande teams konden draaien.
Wil je dit soort denkkracht in je eigen organisatie?
We werken met een klein aantal groepen en merken aan senior advies en fractional CMO-trajecten. Als jouw leiderschapsteam helderheid nodig heeft over AI, AI-zichtbaarheid en marketing, moeten we praten.
Start het gesprek →