Qu’est-ce que le big data dans le Tourisme ?
Avant d’aborder les opportunités qu’offre le big data dans le tourisme, mettons-nous d’accord sur ce qu’est le big data dans le tourisme. Nous pouvons séparer en 9 catégories les données qu’on trouve dans le secteur du tourisme.
- Les informations sur les destinations : lieux visités, règlementations…
- Les données sur les hôtels, restaurants et lieux de passage : avis et évaluations des clients, prix, détails des services…
- Les données sur les transports : billets d’avions, cartes routières, données sur le trafic,
- Les données sur les événements : sports, festivals, conférences, sommets…
- Les données sur les programmes gouvernementaux et données géopolitiques : restrictions d’activité, de circulation notamment en période COVID-19.
- Les données sur les touristes : entrées et sorties de touristes, lieu d’origine, âge, langues parlées…
- Les données sociales : messages des voyageurs sur les réseaux sociaux avec des des géotags, des tags de marque, hashtags liés aux voyages…
- Actualités du secteur du voyage et de l’hôtellerie
- Les données diverses : recherche web, demandes de passeport/visa, éducation et emplois à l’étranger…
Des informations clés peuvent être tirées de chacune de ces catégories de données. Pour les exploiter pleinement, il est important d’identifier en amont une série de cas d’usage prioritaires et à forte valeur ajoutée métier que l’on souhaitera développer. Cette phase d’idéation avec les directions métiers permettra d’identifier les sources de données pertinentes à cibler, afin d’en optimiser la collecte.
Il sera également nécessaire, d’un point de vue technologique, de disposer d’un système d’information décisionnel performant qui fournira les capacités pour collecter, stocker, gérer et valoriser les données. Lorsqu’il s’agit d’une utilisation dans un contexte de Big Data avec de forts volumes de données, il est pertinent d’opter pour une architecture de données du type data lake, qui saura stocker des données structurées, semi structurées et non structurées sans limite dans le temps.
Où trouver et comment collecter la data dans le tourisme ?
Nous pouvons différencier les données internes des données externes. Votre entreprise produit et collecte déjà des données, selon son niveau de digitalisation et la qualité de son cycle de gestion des données, il est plus ou moins pratique de les récupérer. Si vous avez des progiciels métiers, vous pouvez en récupérer facilement les données relatives aux réservations, au prix, aux services, aux comptes…
Votre site internet est aussi une source de donnée pouvant apporter des informations sur les pages les plus visitées, les dates les plus demandées, les avis des clients… Plus votre environnement digital interne est optimisé, plus il sera facile et rapide de récupérer et organiser ces données.
Vous pouvez récupérer des jeux de données publiques externes, en Open Data, en provenance de tous territoires du globe. Par exemple, vous pouvez accéder à des données de la ville de Paris, des logements AirBnB, les données de l’INSEE autour de la population française, la liste des guichets publics, les données de trafic routier, les données météorologiques, etc…
Vous pouvez compléter ces données par de l’achats de données auprès d’organismes touristiques ou de fournisseurs de données tiers afin d’enrichir vos analyses prédictives.
Comment le big data est utilisé dans l’industrie du tourisme aujourd’hui ?
Analyse des tendances du marché
Pour soutenir sa relance et ouvrir de nouvelles opportunités de croissance, le tourisme cherche constamment à optimiser les opérations de voyages et de tourisme, à personnaliser les offres, à offrir une meilleure expérience… Le big data est alors utile pour réaliser de nombreuses tâches.
Les nombreuses données venant de l’utilisation des appareils mobiles peuvent servir de base pour mener des recherches et des analyses sur les tendances touristiques, les habitudes et les comportements des touristes, l’impact de certains programmes sur le tourisme, etc.
Les données nécessaires à ces recherches peuvent être catégorisées en trois groupes :
- Les données générées par les utilisateurs (textes des blogs, messages, likes, commentaires et données géolocalisées sur les réseaux sociaux)
- Les données de dispositifs (cameras de surveillances dans les lieux touristiques, GPS des véhicules, données d’itinérance mobile, données météorologiques…)
- Les données de transaction (données de moteurs de recherches, visites de page web, réservation en ligne)
Prédiction des flux de circulation dans les lieux et routes touristiques
Pour lutter contre les problèmes de sous-capacité et de congestion dans les lieux touristiques et sur les routes touristiques, les technologies du big data permettent l’identification en temps réel de l’état du flux de trafic et ainsi offre la capacité d’agir en conséquence.
Pour gérer le flux et analyser ce type de donnée, il est pertinent de se pencher sur les corrélations temporelles (trafic en temps réel), corrélations spatiales (impact du trafic à un endroit sur l’espace qui l’entoure), corrélations historiques (caractéristiques similaires pour certains jours, semaine…) et sur des modèles permettant de regrouper ces données et d’optimiser intelligemment le trafic.
Management opérationnel des lieux touristiques via l’analyse des comportements touristiques
Le big data peut-être crucial pour optimiser la gestion et la rentabilité des lieux touristiques. L’analyse des données relatives aux lieux visités par les touristes (restaurants, hôtels, attractions, boutiques…) reflétant les tendances historiques et actuelles, peuvent prévoir l’afflux touristiques dans un lieux en particulier et permet de prendre les dispositions nécessaires concernant les déplacements, l’hébergement, la nourriture…
Dans une logique de phygital, il est possible d’enrichir les espaces de passage et les espaces touristiques par des services à forte valeur ajoutée. Mais également de fluidifier les zones de passage afin d’améliorer la qualité de vie du passager.
Estimation de la demande
Dans le secteur du tourisme, on rattache à la notion de demande les arrivées de touristes et les dépenses qu’ils feront. En collectant et en analysant les données liées aux arrivées et aux dépenses touristiques, il est possible d’adapter les offres ou les prix en fonction des touristes cibles, de leur pays d’origine, de leurs moyens financiers… et ainsi déclencher de nouvelles demandes ou des partenariats.
Gestion des prix
Pour maximiser ses revenus, il est judicieux d’ajuster ses prix selon des facteurs internes et externe. Des données externes telles que les vacances scolaires, les évènements locaux, les vols, la météo peuvent être combinées avec des données internes telles que les réservations, les prix… Leur analyse permettra de prévoir la demande et de construire une stratégie de prix optimisée. D’où l’importance de l’exploitation des données publiques en Open Data.
Gestion de la marque, surveillance de la concurrence
Il est important de surveiller votre image de marque en ligne, que ce soit sur les réseaux sociaux, les blogs ou les autres plateformes d’évaluation, un seul message venant d’une personne assez influente peu bouleverser des années de travail.
Le big data aide alors à analyser les données relatives à ces plateformes et peuvent aussi apporter des informations clés sur les concurrents et sur leurs stratégies de tarifications.
Marketing personnalisé
Comme dans de nombreux secteurs, un parcours client personnalisé est un levier de transformation.
En connaissant les voyageurs, vous pouvez élaborer des stratégies marketing personnalisées. C’est grâce à l’étude de données qualifiées sur l’objectif du voyage et le profil du voyageur qu’il sera possible de construire des stratégies marketing personnalisée qui apporterons de résultats réels en termes de vente.
Bots intelligents
Les bots intelligents se sont répandus assez rapidement dans plusieurs domaines, ils permettent de répondre aux questions des clients de manière automatique 24h/24h. Mais ils ont une utilité encore plus flagrante dans le tourisme, ce service peut être disponible dans plusieurs langues et ainsi répondre au plus grand nombre de touristes. Ces bots intelligents fonctionnent grâce à l’utilisation du big data pour le traitement automatique des langues et l’alimentation d’algorithmes d’apprentissage automatique.
Les challenges big data de l’industrie touristique
L’analyse de la donnée non structurée
Dans le big data, les données les plus abondantes sont les données non structurées. La notion de « non structuré » signifie que la donnée n’a pas été traitée ou mise dans un format structurée avant d’être stockée (média, image, audio, données capteurs, données textuelles…). Les données structurées sont très rapides à collecter et analyser, mais les outils de collecte et d’analyse de données non structurées se développent encore. L’exploitation des données non structurées est plus complexe et l’efficacité des algorithmes de Machine Learning restent un défi aujourd’hui.
Le défi des smart cities
La logique d’exploitation et de valorisation des données s’applique autant sur des lieux touristiques, des lieux de passage qu’à l’échelle d’une ville ou d’un territoire. C’est là que s’appliquent les principes de la Smart City, ou ville intelligente, qui a vocation à améliorer la qualité de vie du citoyen, son expérience vécue et sa sécurité.
L’ouverture des données publiques et la nécessité d’une feuille de route pour les collectivités afin de développer de nouveaux services et partenariats impliquent de nombreux challenges : gouvernance, qualité de l’information, transparence et traçabilité des données, etc.
Data privacy
L’utilisation du big data offre de nombreux avantages, mais elle ouvre aussi de nouveaux points de vigilance à surveiller. Si l’on veut pouvoir se fier de plus en plus au big data, il faut aussi gérer les risques de violations des données. L’exploitation du big data doit alors s’accompagner d’une politique de confidentialité des données strictes respectant la RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) et les éventuels règlements nationaux ou régionaux s’appliquant à la protection des données personnelles.
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