Zo haal je moeiteloos hoteldata op met Thunderbit

Hoteldata is tegenwoordig echt het nieuwe goud in de wereld van hotels, maar eerlijk is eerlijk: het verzamelen ervan voelt soms alsof je met een eetstokje naar goud zoekt, terwijl je eigenlijk een hypermoderne metaaldetector nodig hebt. Ik heb teams meegemaakt die urenlang handmatig prijzen, reviews en faciliteiten van hotelwebsites in spreadsheets zaten te tikken, om er vervolgens achter te komen dat de info alweer achterhaald was. Als je ooit hebt geprobeerd om de laatste tarieven bij te houden of je hotel te vergelijken met de concurrentie, weet je precies hoe frustrerend dat kan zijn. Maar stel je eens voor dat je al die hoteldata—prijzen, beoordelingen, faciliteiten en meer—gewoon met een paar klikken kunt verzamelen, zonder dat je ook maar iets hoeft te programmeren. Dat is precies wat we met Thunderbit mogelijk hebben gemaakt, en ik laat je graag zien hoe makkelijk het werkt.

In deze gids ontdek je hoe iedereen—van salesmanager tot marketinganalist of zelfs een nieuwsgierige starter—met supersnel en zonder technische kennis hoteldata kan verzamelen. We nemen je stap voor stap mee: van het starten van je eerste project, het gebruiken van natuurlijke taal prompts en het automatisch plannen van updates, tot het exporteren van je data voor echte analyses. Of je nu de concurrentie een stap voor wilt blijven of gewoon je weekenden wilt redden van eindeloos knip-en-plakwerk, je zit hier goed.

Wat is hoteldata en waarom is het belangrijk?

Laten we bij het begin beginnen: hoteldata is alle info over hotels die je kunt verzamelen en analyseren om slimmere keuzes te maken. Zie het als het digitale DNA van de hotelwereld. Denk bijvoorbeeld aan:

• Kamerprijzen en beschikbaarheid
• Gastenbeoordelingen en reviews
• Faciliteiten (wifi, zwembad, ontbijt, huisdiervriendelijk, enz.)
• Locatiegegevens en sterrenclassificatie
• Kamertypes en boekingsvoorwaarden
• Afbeeldingen, contactgegevens en aanbiedingen

Waarom is dit zo belangrijk? Hoteldata is de brandstof voor alles: van slimme prijsstrategieën en omzetbeheer tot gastbeleving en concurrentieanalyse. Volgens een gebruikt meer dan 74% van de hotels data-analyse om beslissingen te nemen. Hotels die data inzetten voor vraagvoorspelling halen gemiddeld 5–10% meer omzet en 15–20% lagere operationele kosten (). En hotels met een hoge gasttevredenheid (gemeten met data) kunnen 42% hogere kamerprijzen vragen en hebben 7% hogere bezetting dan de concurrentie ().

Zo gebruiken verschillende teams hoteldata:

Kortom: hoteldata is een troef. De hotels die ruwe data omzetten in bruikbare inzichten, zijn degenen die winnen—of het nu gaat om meer omzet, blije gasten of soepelere processen.

De uitdagingen van hoteldata verzamelen op de traditionele manier

Als hoteldata zo waardevol is, waarom heeft dan niet elk team er volop toegang toe? Het antwoord: hoteldata van websites halen is lastig—vooral als je niet technisch bent.

Dit is wat er meestal gebeurt:

• Handmatig kopiëren en plakken: Teams besteden uren aan het overzetten van prijzen, reviews en faciliteiten naar spreadsheets. Het is traag, foutgevoelig en tegen de tijd dat je klaar bent, zijn de prijzen alweer veranderd ().
• Traditionele webscrapers: Klassieke scrapingtools vragen om programmeerkennis (denk aan Python-scripts of ingewikkelde selectors). Zelfs “no-code” tools vereisen vaak XPaths of HTML. En als de website verandert, werkt je scraper niet meer ().
• Onderhoudsproblemen: Hotelwebsites veranderen regelmatig van lay-out. Eén kleine wijziging en je script werkt niet meer—en je kunt weer opnieuw beginnen.
• Onhandige dataformaten: Zelfs als je de data hebt, is het vaak een rommeltje—datums, valuta en faciliteiten moeten eerst opgeschoond worden voordat je kunt analyseren.

Ik heb onderzoekers uren per dag handmatig hotelprijzen zien verzamelen—totdat ze overstapten op automatisering en dat terugbrachten tot 30 minuten (). Voor de meeste teams betekent de frustratie van handmatig of technisch verzamelen dat ze het opgeven of genoegen nemen met verouderde, incomplete data.

Maak kennis met Thunderbit: de makkelijkste manier om hoteldata te verzamelen

Hier komt om de hoek kijken. Thunderbit is een AI-gestuurde Chrome-extensie speciaal gemaakt voor zakelijke gebruikers—geen code, geen technische installatie, gewoon aanwijzen, klikken en je data ophalen.

Waarom is Thunderbit perfect voor hoteldata?

• AI Suggest Fields: Met één klik leest Thunderbit’s AI de pagina en stelt automatisch de beste kolommen voor (hotelnaam, prijs, beoordeling, faciliteiten, enz.).
• Natuurlijke taal prompts: Beschrijf simpelweg wat je wilt (“hotelnaam, prijs, beoordeling, faciliteiten”) en Thunderbit zet dit om in gestructureerde velden.
• Subpagina scraping: Meer details nodig? Thunderbit kan elke hotelpagina bezoeken en je tabel aanvullen met extra info (zoals annuleringsbeleid of kamertypes).
• Geplande scraping: Stel het één keer in en Thunderbit werkt je hoteldata automatisch bij—dagelijks, wekelijks of wanneer jij wilt.
• Direct exporteren: Stuur je data direct naar Excel, Google Sheets, Airtable of Notion—klaar voor analyse en delen.
• Geen code, geen gedoe: Thunderbit is gemaakt voor zowel beginners als gevorderden. Als je een browser kunt gebruiken, kun je met Thunderbit aan de slag.

Ik zie Thunderbit als je AI-onderzoeksbuddy—één die nooit moe wordt, niet klaagt over saai werk en geen loonsverhoging vraagt.

Stap 1: Installeer Thunderbit en start je eerste hoteldataproject

Aan de slag gaan met Thunderbit is simpel:

1. Installeer de : Ga naar de Chrome Web Store, zoek op “Thunderbit: AI Web Scraper & Web Automation Agent” en klik op “Toevoegen aan Chrome.” Werkt ook op Edge en Brave.
2. Maak een account aan of log in: Maak gratis een account aan (of log in met Google). Met het gratis pakket kun je direct aan de slag.
3. Navigeer naar de gewenste hotelwebsite: Open de hotel- of vergelijkingssite waarvan je data wilt verzamelen—denk aan Booking.com, Expedia, Hotels.com of de eigen website van een hotel.
4. Open Thunderbit: Klik op het Thunderbit-icoon in je browser om het zijpaneel te openen.

Dat is alles—je bent klaar om hoteldata te verzamelen.

Stap 2: Gebruik natuurlijke taal om je hoteldatavelden te bepalen

Hier komt de kracht van Thunderbit’s AI naar voren. In plaats van te stoeien met code of selectors, vertel je gewoon wat je wilt:

• Klik op “AI Suggest Fields” in het Thunderbit-paneel.
• Thunderbit’s AI scant de pagina en stelt kolommen voor zoals “Hotelnaam”, “Prijs per nacht”, “Beoordeling”, “Faciliteiten” en meer.
• Wil je iets specifieks? Typ het gewoon in: “Ik wil hotelnaam, prijs, gastbeoordeling, gratis ontbijt en huisdiervriendelijk.”
• Thunderbit koppelt je prompt aan gestructureerde velden en kiest automatisch het juiste gegevenstype (tekst, getal, datum, enz.).

Voorbeelden van prompts voor hoteldata:

• “hotelnaam, prijs, sterrenclassificatie, faciliteiten, aantal reviews”
• “naam, locatie, prijs per nacht, gastbeoordeling, annuleringsbeleid”
• “hotelnaam, prijs per nacht, gratis ontbijt (ja/nee), huisdiervriendelijk (ja/nee)”

Je kunt kolommen hernoemen, eigen velden toevoegen of gegevenstypen aanpassen als je wilt—maar meestal zijn de suggesties van Thunderbit direct goed.

Stap 3: Verzamel hoteldata met AI—zonder te coderen

Nu begint het leuke werk:

• Klik op “Scrape” in Thunderbit.
• Thunderbit leest alle hotelvermeldingen op de pagina en zet de gekozen data overzichtelijk in een tabel.
• Meerdere pagina’s met resultaten? Thunderbit regelt automatisch de paginering—klikt op “Volgende” of scrollt door als dat nodig is.
• Meer details van individuele hotelpagina’s nodig? Gebruik subpagina scraping: Thunderbit bezoekt elke detailpagina en haalt extra velden op (zoals kamertypes, annuleringsbeleid of uitgebreide beschrijvingen).

Je ziet de data live binnenkomen. Na afloop kun je de tabel in Thunderbit bekijken—controleer of prijzen, namen en beoordelingen kloppen. Iets niet goed? Pas je velden of prompt aan en probeer opnieuw. Meestal is het in één keer raak.

Geen code. Geen technische installatie. Gewoon direct bruikbare data.

Stap 4: Plan automatische hoteldata-updates met Thunderbit

Hoteldata verandert snel—prijzen, beschikbaarheid en reviews wisselen soms dagelijks of zelfs per uur. Daarom is Thunderbit’s Geplande scraper ideaal om altijd up-to-date te blijven.

Zo werkt het:

• Zet Thunderbit in “Schedule”-modus.
• Beschrijf je schema in gewone taal: “elke dag om 8:00 uur” of “elke maandag om 10:00.”
• Plak de URL’s die je op dat schema wilt scrapen (bijvoorbeeld meerdere steden of hotelpagina’s).
• Thunderbit voert de scraping automatisch uit—met cloudservers tot 50 pagina’s tegelijk.
• Laat de output direct naar Google Sheets, Excel of je favoriete tool sturen.

Zo wordt je hoteldata vanzelf bijgewerkt—geen handwerk meer nodig. Sales kan dagelijks concurrentieprijzen volgen, marketing ziet wekelijks reviewtrends en operations houdt faciliteiten en beschikbaarheid bij.

Stap 5: Exporteer en analyseer je hoteldata in Excel of Google Sheets

Is je data verzameld? Tijd om ermee aan de slag te gaan:

• Exporteer naar Excel of CSV: Download je data voor analyse, rapportages of database-imports.
• Exporteer naar Google Sheets: Stuur je data direct naar een live spreadsheet—ideaal voor samenwerking en dashboards.
• Exporteer naar Airtable of Notion: Behoud afbeeldingen, links en gestructureerde data voor diepere analyses.

Tips voor werken met hoteldata in Excel of Sheets:

• Filteren en sorteren: Vind de beste deals, hoogst gewaardeerde hotels of accommodaties met specifieke faciliteiten.
• Draaitabellen: Vergelijk gemiddelde prijzen per sterrenclassificatie, locatie of datum.
• Grafieken en meldingen: Visualiseer prijstrends of stel meldingen in als een concurrent zijn prijs verlaagt.

Met Thunderbit is je data netjes, consistent en direct bruikbaar—nooit meer gedoe met rommelige knip-en-plakdata.

Met Thunderbit is je data netjes, consistent en direct bruikbaar—nooit meer gedoe met rommelige knip-en-plakdata.

Geavanceerde tips: je hoteldata verder aanpassen en verrijken

Wil je nog meer uit je hoteldata halen? Thunderbit biedt volop mogelijkheden:

• AI Prompts per veld: Voeg per veld een eigen instructie toe om data direct te schonen, categoriseren of vertalen. Bijvoorbeeld: “Alleen de numerieke prijs tonen” of “Zet op ‘Ja’ als faciliteiten gratis ontbijt bevatten.”
• Subpagina scraping: Na het scrapen van de hoofdlijst kun je met “Scrape Subpages” elke hotelpagina bezoeken en extra info ophalen (zoals huisdierenbeleid of annuleringsvoorwaarden).
• Eigen filters: Alleen hotels met 4 sterren of meer? Gebruik prompts of filter je data na export.
• Cloud- versus browsermodus: Gebruik cloud scraping voor snelheid en schaal (tot 50 pagina’s tegelijk), of browsermodus voor sites waar je moet inloggen.

Je kunt zelfs kant-en-klare Thunderbit-sjablonen gebruiken voor bekende reissites—laad het sjabloon en begin direct met scrapen.

Hoteldata als concurrentievoordeel: praktijkvoorbeelden

Hoe gebruiken teams hoteldata (verzameld met Thunderbit) om voorop te blijven?

1. Concurrentieprijzen monitoren en dynamische prijsstelling

Een revenue manager verzamelt dagelijks prijzen van concurrerende hotels. Daalt een hotel in de buurt zijn weekendtarief, dan kan hij direct reageren—door zelf de prijs aan te passen of een actie te starten. Hotels die zo datagedreven werken, zien tot 15% omzetgroei ().

2. Markttrends signaleren en aanbod optimaliseren

Een marketingteam verzamelt boekingsdata en reviews om trends te ontdekken—zoals een piek in herfstboekingen of groeiende vraag naar wellnessfaciliteiten. Ze lanceren gerichte pakketten en campagnes en spelen zo sneller in op nieuwe kansen dan de concurrentie ().

3. Gastbeleving analyseren en service verbeteren

Operationele teams verzamelen reviews van verschillende sites en gebruiken AI om veelvoorkomende thema’s te herkennen (zoals “langzame check-in” of “geweldige rooftopbar”). Ze pakken knelpunten aan en versterken wat gasten waarderen—met als resultaat hogere tevredenheid en meer omzet ().

4. Benchmarking en concurrentieanalyse

Strategieteams verzamelen data over concurrenten—zoals aantal hotels, prijsklassen, loyaliteitsprogramma’s—om hun eigen aanbod te vergelijken en bij te sturen. Wat vroeger weken kostte, kan nu in minuten.

Het resultaat? Snellere en betere beslissingen, direct inspelen op marktveranderingen en een meetbaar voordeel ten opzichte van de concurrentie.

Samenvatting & belangrijkste punten

Waarom is Thunderbit dé tool voor hoteldata?

• Iedereen kan ermee werken: Geen code, geen technische drempels—gewoon natuurlijke taal en een paar klikken.
• Snel en accuraat: Van webpagina naar gestructureerde data in minuten, niet uren.
• Altijd actuele data: Geplande scraping zorgt dat je team altijd de nieuwste info heeft.
• Flexibel en krachtig: Pas velden aan, verrijk data en exporteer naar je favoriete tools.
• Direct zakelijk resultaat: Gebruik hoteldata voor prijsstelling, marketing, operations en meer.

Zelf proberen? en ontdek hoe makkelijk hoteldata verzamelen kan zijn. Meer tips? Check onze voor extra handleidingen en inspiratie.

Veel succes met scrapen—en zorg dat jouw data altijd actueel, gestructureerd en een stap voor is op de concurrentie.

Veelgestelde vragen

1. Welke soorten hoteldata kan Thunderbit verzamelen?
Thunderbit kan prijzen, beoordelingen, reviews, faciliteiten, beschikbaarheid, kamertypes, afbeeldingen, boekingsvoorwaarden en meer ophalen van hotelwebsites of vergelijkingssites. Je kunt de velden helemaal naar wens instellen.

2. Heb ik programmeerkennis nodig om Thunderbit te gebruiken voor hoteldata?
Nee, je hebt geen technische kennis nodig! Thunderbit is gemaakt voor zakelijke gebruikers. Gebruik gewoon natuurlijke taal en de AI doet de rest.

3. Hoe blijft mijn hoteldata actueel met Thunderbit?
Met de Geplande scraper kun je automatische, terugkerende dataverzamelingen instellen (dagelijks, wekelijks, enz.)—je data wordt vanzelf bijgewerkt, zonder handmatig werk.

4. Kan ik hoteldata exporteren naar Excel of Google Sheets?
Zeker. Thunderbit biedt directe export naar Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV of JSON—zodat je makkelijk kunt analyseren en delen.

5. Wat als ik meer details wil van individuele hotelpagina’s?
Met subpagina scraping van Thunderbit kun je elke hotelpagina bezoeken en extra velden ophalen (zoals annuleringsbeleid, kamerdetails of contactinfo), zodat je dataset automatisch wordt verrijkt.

Wil je zelf ervaren hoe makkelijk het is? en ontdek het verschil.