Lettre de tendance : Le Big Data, un levier de croissance pour le tourisme? (octobre 2014)

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1 Lettre de tendance : Le Big Data, un levier de croissance pour le tourisme? (octobre 2014) «Nous sommes dans une ère où il y a globalement trop de données. La difficulté est donc de les collecter, les organiser et les valoriser» 1. Le phénomène Big Data (ou mégadonnées en français) est considéré comme l un des grands défis économiques de la décennie Le Big Data est une analyse à très grande échelle qui vise à répondre à l explosion des données produites dans les entreprises et par les consommateurs (site web, e-commerce, réseaux sociaux, forum ). En effet, en 10 minutes en 2013, autant de données ont été produites que pendant toute l année Un autre chiffre en atteste : 90% des données personnelles produites dans le monde l ont été au cours de ces deux dernières années 2. Dans ce cadre, d'aucuns estiment qu'il est urgent d'agir pour ne pas se laisser submerger par un tel volume 3 car, à ce c jour, moins de 1% des données personnelles sont analysées. Les données deviennent, ainsi, dans l univers de l entreprise, un mode de décision, un actif stratégique pour se différencier de la concurrence. C est grâce à ces données, rapidement transformées en informations, que les managers sont capables de prendre les bonnes décisions et de créer de la valeur. Du coup, le Big Data sous-entend un renversement total de paradigme dans le mode d organisation de l entreprise, celle-ci ci devenant «data-centric», c'est-à-dire guidée par les données. Mettre en place le Big Data, c est donc lancer une «démarche» plutôt qu installer un outil. Par ailleurs, les chiffres actuels et les prévisions du Big Data attestent de l importance de ce marché. Aux Etats-Unis, il fait partie des 5 secteurs-clés de la croissance, est estimé à 24 milliards de $ en 2016 (et 2,8 milliards d euros en France) et affiche un taux de croissance annuel de 31,7% 4. Le tourisme est au premier plan concerné par l analyse de données et quelques acteurs s y sont déjà lancés. Certains utilisent le Big Data pour conduire des analyses de e-réputation en mettant en place des tableaux de bord, croisant des données structurées et non structurées, comme par exemple Atout France, en D autres acteurs, utilisent aussi le Big Data pour personnaliser leur offre touristique, comme par exemple la ville d Amsterdam. 1) Le Big Data, levier d analyse de l e-réputation touristique? «66% des internautes consultent les avis et les recommandations des autres internautes avant un achat 5». L analyse de la réputation en ligne, à partir de la présence dans les medias sociaux et la satisfaction générée par les commentaires en ligne, est au cœur de l enjeu du Big Data qui se pose comme un outil de collecte, d organisation et valorisation des données touristiques. Ces outils d analyse de données, à grande échelle, prennent en compte toute la dimension sociale du web, des 1 François-Régis Chaumartin, CEO de Proxem 2 L œil d une marque plus puissant que l œil de Moscou?, Influencia, 30 septembre Le Volume est l un des «5V» qui définissent le Big Data. Les autres sont : Variété, Vitesse, Véracité, Valeur. Voir en annexe, la définition complète. 4 Guide du Big Data 2013/2014. L annuaire de référence à destination des utilisateurs. 5 Réseaux sociaux et médias sociaux dans le tourisme, Atout France, 2 e édition, juin 2013.

2 commentaires d articles aux avis voyageurs en passant par les blogs, Facebook, Twitter ou encore YouTube. Ils permettent aux entreprises d analyser les sentiments, les intentions et les aspects démographiques (âge, genre, pays, régions ) contenus dans les milliards de conversations sociales. D autres outils produisent des rapports sous forme de tableaux de bord détaillés résumant les avis, les affichages de photos et de vidéos par mois. Ces rapports peuvent être applicables à différents intervenants à travers l industrie touristique. Les cadres et les gestionnaires d hôtels peuvent, ainsi, bénéficier de tableaux de bord récapitulatifs de leur établissement ; les agents de voyage peuvent obtenir une vue instantanée de n importe quel centre d intérêt (site touristique, hôtel.) ; les offices de tourisme et les organisations de gestion de la destination peuvent voir les tendances et les classements et comparer leur ville ou leur destination à une autre. Des organismes de formation e-tourisme constatent 6 une hausse de l intérêt des hôteliers pour les sessions de formation consacrées à la réputation en ligne de leur établissement ainsi qu à la gestion des avis. Atout France a lancé, en 2013, une étude de perception de trois destinations françaises sur internet et les medias sociaux 7. Il s agissait de mieux appréhender les avis, les mentions et les échanges liés au rapport qualité/prix et à l accueil sur la Côte d Azur, la Normandie et le Val de Loire. Aux thématiques territoriales étaient associées des sous-thématiques : transport, hôtellerie, restauration et centres d intérêt. La surveillance était axée sur 5 pays (Allemagne, Chine, Etats-Unis, France et Royaume Uni) et 4 langues (allemand, anglais, chinois, français). 8 grands types de medias en ligne ont été étudiés pour récupérer des verbatim : micro blogging (Twitter, SinaWeibo), avis de consommateurs (Tripadvisor), commentaires (sur les articles publiés en ligne), mainstream (presse classique), forum, réseaux sociaux (Facebook, Linkedin), blogs, sites de partage de video/photo. Cette étude avait, comme objectif premier, le partage d expérience et a permis aux gestionnaires de destination de compléter leur connaissance de leur marché (étude des flux, enquêtes hôtelières, enquêtes de satisfaction) grâce aux réseaux sociaux : où se font les discussions? (quels sont les médias et les forums les plus significatifs?) qui en parle? et comment sont perçus les territoires? (de manière neutre, positive ou négative). Le projet R&D Tourinflux est un autre exemple d analyse de l e-réputation des destinations. Ce projet, actuellement en test en Ardèche et en Normandie, est fondé sur une analyse sémantique qui capte ce que disent les touristes d abord en français mais aussi en langues étrangères au sujet d un territoire. L analyse proposée est textuelle puis qualitative. L objectif de ce projet est de proposer, aux décideurs, un tableau de bord du territoire permettant de visualiser, en temps réel, les informations importantes pour mieux connaître les besoins des internautes i et adapter leur offre en répondant à un certain nombre de questions parmi lesquelles : quelle est la valeur de mon offre, qui parle de moi après les vacances, pourquoi les réservations diminuent-elles? Mon évènement a-t-il touché la clientèle visée? L enjeu de ce type d outil est de répondre aux problématiques d e-réputation, de text mining et de valorisation de contenus numériques et, ainsi, 6 Source : le Pôle métier et formation du Comité Régional du Tourisme de Paris IDF 7 Réseaux sociaux et médias sociaux dans le tourisme, Atout France, 2 e édition, juin 2013.

3 d identifier des opportunités d optimisation des actions opérationnelles. Karine Feige, Directrice du projet Sitra, partenaire utilisateur de Tourinflux, estime que c est «une exploitation enfin concrète des Big Data au service du tourisme 8». Ce projet permet d imaginer de nouveaux modes de gestion et de diffusion de l information et de nouveaux usages des données au service des stratégies territoriales touristiques. 2) Le Big Data, levier de la personnalisation de l offre touristique? Le Big Data permet de rassembler des demandes d information de voyage, des recherches d évènements, de points d intérêt de géolocalisation des données sur les appareils mobiles afin de permettre aux intervenants d améliorer la qualité globale de leurs services en personnalisant leur offre. Certaines destinations utilisent le Big Data pour mieux comprendre leurs touristes, leurs habitudes, leurs envies et leurs attentes. Se fondant sur des cas d usage client, elles mènent des campagnes marketing spécialisées ou éditent des guides de visite des lieux les plus fréquentés. C est par exemple le cas pour l office de tourisme d Amsterdam qui a cherché à améliorer l expérience client en proposant des offres et des packages spécifiques pour les familles en combinant, un musée, une attraction, un circuit particulier. Et ce, en croisant ses données, celles de son site web, de ses centres d appels, de ses enquêtes & questionnaires de satisfaction client avec celles de la carte Iamsterdam (city pass de la ville) et, enfin, avec celles de partenaires, comme Netherland statistics. Cet usage du Big Data semble avoir porté ses fruits : 14% de croissance pour la réservation d hôtels, 17% pour les conventions et 26% de hausse des ventes de la carte Iamsterdam. Pour voir l interview de Patrice Poiraud 9 qui présente le cas d Amsterdam, sur votre téléphone, flashez ce code 10 (15.25) L utilisation de données touristiques non structurées va être un enjeu du Big Data encore plus grand. Si, à l instar de la ville d Amsterdam, les organismes en charge du tourisme sont intéressés, différents types d acteurs privés se positionnent également. Outre les opérateurs télécom comme Orange ou SFR pour la géolocalisation des touristes 11, des éditeurs de logiciels et des intégrateurs proposent des logiciels de stratégie Big Data. D autres acteurs peuvent également avoir l idée d utiliser les données générées par leur activité pour proposer des prestations aux touristes comme, par exemple, l édition de guides des lieux les plus fréquentés d une destination touristique. C est le cas de la société de taxis basée à Stockholm, 1500 AB. A partir d un an de données GPS des trajets réalisés par ses taxis, elle a élaboré des guides permettant aux touristes de découvrir d les lieux incontournables de la ville : bars, musées, restos qui ne sont pas forcément référencés dans les guides, avec un dispositif «Taxi trail» composé d une application et d un site dédié qui se présentent sous la forme d une carte interactive des différents quartiers. L application propose des filtres pour 8 Tourinflux, un projet concret de Big Data au service du tourisme, Tourmag, 3 mars Par Patrice Poiraud, Directeur de l'initiative Big Data Analytics - IBM France et sa présentation vidéo : Quand le tourisme s empare du Big Data : à partir de Pour lire ce QR Code sur iphone ou Androïd vous pouvez, notamment, utiliser l application Lynkee sur Apple (App Store) ou Google (Google Play). Sur Blackberry vous pouvez utiliser l'application BBM présente sur votre téléphone. 1 - Ouvrir l'application BBM 2 - Choisir la fonction "Analyser un code à barres du groupe..". 3 - visez avec l'objectif photo de votre mobile le QRcode à scanner, la lecture est automatique (pas besoin de prendre une photo). 11 Analyse de tendance, les traces numériques laissées par les smartphones des touristes. Portail professionnel du CRT Accueil / Le CRT vous accompagne / Veille et prospective / Analyse Tendances

4 affiner sa recherche. Cet exemple montre aussi le levier du Big Data en matière de chiffre d affaires car une fois le lieu trouvé, il est possible, bien évidemment, de commander un taxi pour s y rendre. Pour voir la présentation vidéo de la Solution «Taxi Trails» sur votre Téléphone, flashez ce code. D autres acteurs du tourisme personnalisent leur offre en analysant les media par lesquels leurs clients préfèrent recevoir leurs informations ainsi que le nombre d interactions mensuelles avec eux. C est par exemple le cas du groupe Intercontinental qui a, pour ce faire, mis en place un système omnicanal permettant d avoir les mêmes offres sur différents media en capitalisant sur sa notoriété afin de fidéliser ses clients. Là aussi, les résultats constatés furent favorables : 250% d augmentation de clics par jour, 200% de croissance des réservations et 3 à 4 fois plus de campagnes marketing menées avec les mêmes équipes. VoyagesSNCF a également pris conscience de l importance du Big Data. «Il faut produire des données en masse, car un jour on saura ce qu il faut en faire», déclare Gilles de Richemond, directeur exécutif de VoyagesSNCF.com 12. Dans l intervalle, VSC travaille déjà sur des tests liés aux petits prix ou aux suggestions d idées de voyage. Et le directeur exécutif de préciser que des données externes comme «la météo ou les informations relatives au tourisme pourraient aussi influencer notre offre». Enfin, des systèmes de prévision de fréquentation d un territoire permettent de suivre l évolution des réservations vers la destination en temps réel et par marché émetteur. En plus d estimer le nombre d arrivées de touristes sur une période donnée, il est possible de connaître les périodes de réservation et d appliquer les stratégies marketing au moment opportun. C est le cas du système Forward keys qui extrait les données des vols 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. L objectif du CRT Riviera Côte d Azur est d établir un baromètre de tendances des réservations aériennes afin d informer les professionnels. En 2013, Atout France a signé un contrat avec l entreprise à l origine de cet outil pour rendre disponibles les prévisions de 12 aéroports du pays aux CRT. Les premiers résultats des tests évoqués de mise en place d une démarche Big Data dans le domaine du tourisme montrent, déjà, que le Big Data est un moyen de se différencier de la concurrence et d augmenter la fréquentation d une destination touristique à la faveur d analyse de e- e réputation puis de stratégies marketing ad hoc. En effet, le Big Data va permettre à l industrie du tourisme, tout acteur confondu, de passer le voyageur au microscope, de le comprendre dans ses rouages complexes et de l aider, in fine, à faire du sur mesure. Le Big Data servira à mutualiser et bâtir des éléments de marketing, de CRM mais également à repenser l offre de service 13». Et Romain Chaumais invite à «ne plus penser voyage mais voyageur» en agrégeant des données, comme Trivago, Kayak, Google Hotel, «pour faire du sur mesure tout en accompagnant le voyageur pendant son séjour». Les PME touristiques sont-elles prêtes à franchir le «big pas» de l analyse des données à grande échelle 14? 12 Comment Voyages-SNCF a mis le Big Data sur les rails, silicon.fr, 2 septembre Digital et Big Data. Les professionnels doivent embarquer d urgence. Decideo.fr, Romain Chaumais, 15 septembre Doit-on s intéresser au Big Data? veilletourisme.ca, Chantal Neault, 28 décembre 2012.

5 Annexe : définition des «5V» du Big Data Volume : Les entreprises sont confrontées à l explosion des données produites en interne, mais aussi par les internautes ( , 2020, volumes multipliés par 10) et lors de toutes les interactions avec les consommateurs (site web, e-commerce, réseaux sociaux, forum ). En 10 minutes en 2013, autant de données ont été produites que pendant toute l année Variété : Intégrer, transformer et manipuler tant les données structurées (feuilles de calcul venant de tableur, bases de données structurées du type SQL ou No SQL, données de gestion, ERP, CRM) que celles non structurées (fichiers texte, documents bureautiques, images, vidéos, fichiers logs, échanges sur les forums / réseaux sociaux). Vitesse : Référence au rythme effréné auquel d énormes volumes sont générés. Mais aussi aux capacités de traitement en parallèle de l architecture Big Data qui offre des vitesses d exécution sans commune mesure avec les délais des traitements par lots (batch) traditionnels ou de la Business Intelligence "classique". Véracité : Les très gros volumes de données et la multiplicité ou l hétérogénéité des sources ne font qu amplifier la nécessité d une (très) grande rigueur dans l organisation de la collecte et le recoupement, le croisement et l enrichissement des données pour lever l incertitude et la nature imprévisible des données introduites dans les modèles, mais aussi pour respecter le cadre légal et pour créer la confiance et garantir la sécurité et l intégrité des données. Valeur : La démarche Big Data n a de sens que pour atteindre des objectifs stratégiques de création de valeur pour les clients et pour l entreprise, dans tous les domaines d activité : commerce, industrie, services Moins de 1% des entreprises ont déployé des solutions qui exploitent le potentiel du Big Data et des usages de l analyse des données.

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