Big data dans le tourisme : applications et perspectives

Le tourisme est un secteur pour lequel l'utilisation du big data s'avère particulièrement utile dans l'optique de proposer des offres toujours plus personnalisées aux voyageurs.

De nos jours, on consulte rarement les agences de voyages physiques pour aller vers telle ou telle destination. La raison est qu’avec internet, on peut obtenir les informations à tout moment et sans sortir de chez soi. En effet, depuis un ordinateur, un smartphone ou une tablette, on peut accéder à divers moteurs de recherches, des outils de comparaison, des photos et des avis d’autres voyageurs. C’est pourquoi, afin de rester pertinent sur le marché, nombreux sont ceux issus du marché du tourisme qui utilisent l’analyse du big data. Si vous n’avez pas encore sauté le pas ou n’êtes pas encore totalement convaincu, découvrez dans cet article les applications et perspectives du big data dans le tourisme.

Déjà, il faut savoir ce qu’est le big data ou mégadonnées ou données massives. Il s’agit de l’ensemble des données numériques résultant d’une utilisation d’achats en ligne, messages, vidéos, signaux GPS, etc. Il va sans dire que nous laissons un nombre de données conséquent chaque jour sur le net. En prenant en compte certaines de ces informations (par exemple, recherche de destinations pour les vacances), le marché du tourisme se développera plus rapidement. En fait, ils sont déjà nombreux à l’avoir intégré dans leur stratégie.

Les mégadonnées peuvent donc informer du comportement des internautes quant à leur activité et comportement dans le cadre d'une étude de marché dans le tourisme. En outre, on analysant les big data, il est possible d’observer la destination et les horaires choisis. Mais aussi les différentes étapes avant, pendant et après le voyage (réservation, annulation, avis, etc.).

La plupart des informations sont obtenues de manière externe, sur les réseaux sociaux comme Twitter notamment. Bien entendu, analyser ces données n’est pas une mince affaire vu leur quantité. Toutefois, en se reposant sur des plateformes d’extraction de données web professionnelles et évolutives telles que Datahut, facilite la tâche. En effet, ce type de plateforme récolte les informations depuis plusieurs réseaux et les rassemble dans un ensemble de données structurées.

Le résultat sera d’avoir à disposition une meilleure vision du marché, des stratégies concurrentielles et des performances d’une marque à partir d’une seule source de big data. Par ailleurs, l’analyse des mégadonnées permet d’optimiser les possibilités de bénéfices. Ainsi que d’offrir de meilleures expériences aux voyageurs. Plus encore, l’observation du big data aide à améliorer la connectivité des réseaux des services de transport en fonction de la demande du marché. Ou encore à personnaliser les services selon la demande.

Quelles sont les applications possibles du big data sur le marché du voyage ?

Les applications du big data sur le marché du voyage sont légions. Ce qui va suivre sont des études faites par l’IMF Business School :

1. des offres personnalisées : pour fidéliser ou attirer les clients, il faut que les offres correspondent à leur situation. Avec les mégadonnées, il devient plus simple de leur proposer des services personnalisés. Cela en tenant compte de leur position géographique, de leur historique de recherche, du trafic, des dépenses en voyage, etc.
2. Les services dans les aéroports : porter son attention sur les informations fournies par les voyageurs à leur passage dans les aéroports aide à planifier efficacement les services et les ressources à disposition des compagnies aériennes. En procédant aussi à une recherche, il est possible de savoir comment les clients se déplacent, s’ils visitent les boutiques hors-taxes, s’ils louent une voiture ou non.

• Un accueil personnalisé à l’hôtel : consulter le profil des clients sur les réseaux sociaux ou dans leur dossier client aide à savoir rapidement qui ils sont. Ainsi, à leur arrivée, on peut les accueillir comme de façon personnalisée et à les traiter comme des habitués.
• Des bracelets intelligents : ces capteurs peuvent contenir des informations sur celui qui les porte. En les scannant, celles-ci deviennent accessibles et permettent aux employés de surprendre les touristes. Par exemple, en utilisant leur nom pour s’adresser à eux. De plus, ces bracelets remplacent efficacement la clé de chambre d’hôtel et stockent les informations des cartes de crédit. Ce qui est plus pratique pour faire des achats.
• Facturation directe des frais de minibar : dans certains hôtels, les minibars disposent d’un scanner intégré. Ce dernier examine les produits disponibles et ceux qui ne le sont plus. Donc les frais de consommations seront directement ajoutés à la carte du séjour.

Comment intégrer l’analyse des big data dans une entreprise de tourisme ?

Jusque là, vous avez compris que l’analyse des big data peut grandement aider à avoir un avantage par rapport à vos concurrents. Pour analyser les informations des clients, il y a des plateformes qui proposent des services de web scraping. Cela consiste à extraire des contenus de sites web et à convertir l’information via un script. Notamment sous format de données brutes comme « csv. » et un fichier texte.

Procéder à l’analyse des réseaux sociaux est un autre moyen de recueillir des informations. En outre, cela permet de connaître de manière générale l’avis des clients sur telle ou telle marque. Mais aussi de se faire une idée sur les tendances actuelles du marché.

Sinon le site TripAdvisor possède un large ensemble de données clients, ainsi que d’analyses prédictives et d’apprentissages machine pouvant vous aider à améliorer votre perception du marché. Également à créer des moteurs de recommandation pour divers services et produits.

Afin d’assurer la sécurité et l’exactitude de leurs données, de plus en plus d’entreprises se reposent sur la technologie blockchain. Cette technologie crypte les informations et les stocke de manière décentralisée et transparente. Elles sont donc inviolables et incorruptibles durant leur manipulation.