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Analyse - 3 juillet 2014

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juillet 2014

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Applications concrètes du Big Data en tourisme

L’analyse des données numériques des voyageurs permet de mieux comprendre et anticiper leurs comportements, de connaître leur profil et de leur offrir des expériences qui correspondent à leurs intérêts.

Avant de se lancer dans l’analyse de données à grande échelle, le Big Data, une entreprise doit avoir conscience des difficultés à relever pour atteindre des résultats pertinents. Elle doit préalablement se doter d’un plan stratégique et surtout se fixer un objectif, c’est-à-dire déterminer l’utilisation qu’elle fera de cette mer de données, pour éviter littéralement de se noyer… À présent, le Big Data n’est plus seulement réservé aux grandes entreprises. Les avancées technologiques ouvrent les portes à toutes celles qui sont prêtes à y consacrer beaucoup de temps. Voici quelques exemples de projets dans l’industrie touristique.

Mesurer les flux touristiques

Orange, un exploitant français de téléphonie mobile, a rendu accessible les données provenant de son réseau sous la forme d’un dispositif appelé Flux Vision. Le Comité départemental du tourisme des Bouches-du-Rhône fut le premier à le tester durant l’été 2012. Isabelle Brémond, directrice générale du CDT, détaille l’utilisation qui a été faite de cet outil dans la revue Espace. Ce test a permis de connaître, sur une échelle de temps, les flux de déplacements sur un ou plusieurs territoires et la fréquentation touristique d’un lieu ou d’un événement. De plus, les données extraites distinguent les résidents des touristes, des excursionnistes et des personnes en transit (voir le schéma 1). Le profil de chaque segment est détaillé: nationalité, durée du séjour, lieu d’hébergement, etc. Grâce à un partenariat avec le Réseau national des destinations départementales, cet outil est à présent proposé à tous les départements français.

Schéma 1: Population résidente et additionnelle à Marseille du 2 juin au 31 août 2012

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Source: Revue Espace

Prévoir la fréquentation d’un territoire  

Ce système permet de suivre l’évolution des réservations vers la destination, en temps réel et par marché émetteur

En 2013, le Comité régional du tourisme (CRT) Côte d’Azur et son observatoire ont testé le système de prévision de fréquentation Forwardkeys. Comme l’explique Patrick Vece, directeur de l’Observatoire, dans la revue Espace, cet outil extrait les données des vols vers l’aéroport de Nice à partir des principaux GDS. Ce système permet de suivre l’évolution des réservations vers la destination, en temps réel et par marché émetteur, mais aussi de comparer ces données avec celles d’autres régions. En plus d’estimer le nombre d’arrivées de touristes sur une période donnée, il est possible de connaître les périodes de réservation et donc d’appliquer les stratégies marketing au moment opportun. L’objectif du CRT est d’établir un baromètre de tendance des réservations aériennes sur six mois afin d’informer les professionnels. En septembre 2013, l’agence de développement touristique Atout France a signé un contrat avec la firme à l’origine de cet outil pour rendre disponibles les prévisions de 12 aéroports du pays aux CRT.

Mieux gérer la relation client

La compagnie aérienne JetBlue travaille à mettre en place une plateforme interne, le customer hub, regroupant l’information de ses clients provenant de tous les canaux. Une telle plateforme lui permettra d’avoir une meilleure connaissance de chacun et d’interagir avec eux de manière individuelle. Grâce à cet outil, JetBlue souhaite par exemple augmenter les revenus complémentaires générés à bord de ses avions. Pour chaque vol, la quantité de produits à vendre (nourriture, produits hors taxe, etc.) sera calculée à l’avance selon les historiques d’achat des passagers.

une compagnie à bas prix (low cost), a récemment développé une nouvelle application qui fournit aux membres d’équipage de l’information complète sur les passagers

D’autres compagnies aériennes ont muni leurs agents de bord de tablettes électroniques afin qu’ils puissent consulter le profil et les préférences de chaque client, comme c’est le cas de Delta Air Lines, de British Airways et d’Allegiant Air. Cette dernière, une compagnie à bas prix (low cost), a récemment développé une nouvelle application qui fournit aux membres d’équipage de l’information complète sur les passagers: assignation de sièges, demandes spéciales, préférences de repas, statuts du programme de fidélité, historique des achats à bord et informations en temps réel permettant, par exemple, de prévenir les clients des changements d’horaires de leurs vols de correspondance (voir l’image ci-dessous).

AL_Big_Data_image2

Source: runawaygirlnetwork.com

Améliorer l’expérience client en ligne

Grâce à l’analyse des comportements d’achat et de voyage de sa clientèle, Expedia a ajouté de nouvelles fonctionnalités à son application mobile en janvier dernier.

  • Flight Recommendations simplifie le processus de recherche en fournissant à l’internaute d’autres itinéraires pouvant lui plaire. Il peut comparer ses résultats de recherche à ceux des personnes ayant sélectionné un ou deux paramètres différents.
  • Scratchpad permet d’enregistrer les résultats de recherche afin d’y revenir plus tard ou de les envoyer à une adresse courriel.
  • Itinerary Sharing offre la possibilité de partager un itinéraire par courriel, message texte, AirDrop (système de partage de fichiers sur Apple) ou Facebook. Lorsque le vol du voyageur est en retard, les personnes de son entourage utilisant l’application d’Expedia reçoivent une alerte.

Zaptravel, une jeune entreprise lancée en 2012, propose un moteur de recherche de voyages basé sur la sémantique. L’utilisateur fournit une phrase (en anglais), telle que «J’aimerais surfer sur les meilleures vagues», «Je cherche une petite ville pittoresque pour une belle escapade» ou «Je rêve de l’Europe». Des résultats pertinents s’affichent sur une carte du monde avec les meilleurs tarifs offerts par des agences de voyages en ligne (OTA). Pour parvenir à ce résultat, le moteur analyse des milliers de destinations et d’événements, puis y agrège les vols et forfaits des OTA.

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Source: Zaptravel

Prévoir les prix

Le métamoteur Kayak analyse les données de recherches effectuées sur ses différents sites et applications mobiles afin de fournir une prévision des prix des vols pour les sept prochains jours. Un pourcentage de confiance s’affiche (voir l’image ci-dessous), proportionnel à la probabilité que les tarifs augmentent ou baissent dans les jours à venir. Un avis est émis, soit «achetez» ou «attendez».

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Source: Kayak

Pour conclure, afin de rendre la gestion des données numériques plus efficace, il peut être pertinent de mener des initiatives conjointes entre différents secteurs d’activités. À lire prochainement, le témoignage d’Antoine Chotard, de l’agence des initiatives numériques en France, impliqué dans un projet similaire à l’échelle d’un territoire.

 

Image à la une: © freeimages.com

Source(s)

- Brémond, Isabelle. «Bouches-du-Rhône Tourisme ouvre les portes du big data d’Orange. Le programme Flux Vision», revue Espace, no 316, janvier 2014.

- Brizon, Véronique et Christel Berlingué. «Flux Vision tourisme se déploie dans toute la France», revue Espace, no 316, janvier 2014.

- Davenport, Thomas H. «At the Big Data Crossroads-turning towards a smarter travel experience», amadeus.com, juillet 2013.

- Kirby, Mary. «How a CRM app for crew tablets changes PaxEx», runwaygirlnetwork.com, 21 janvier 2014.

- O’Neill, Sean. «ZapTravel attempts semantic travel metasearch, with activities upfront», tnooz.com, 2 avril 2013.

- Revue Espace. «Big Data, traces numériques & observation du tourisme», no 316, janvier-février 2014.

- Romero, Tomas. «How big data solutions can transform the passenger experience space», blog.apex.aero, 12 février 2014.

- Tode, Chantal. «Expedia, Orbitz harness Big Data for next-generation mobile booking», mobilecommercedaily.com, 30 janvier 2014.

- Tour Hebdo. «Résas aériennes: Atout France épluche les marchés émetteurs», tourhebdo.com, 23 septembre 2013.

- Vece, Patrick. «La Côte d’Azur prévoit la fréquentation de la saison à venir grâce aux données des GDS», revue Espace, no 316, janvier 2014.

 

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