Big Data et observation touristique
Même si le Big Data n’est pas nouveau (voir article du RVT de 2012), ces derniers mois de nombreux articles ou actualités fleurissent sur ce sujet en rapport avec le tourisme. Voyons son intérêt dans le cadre de l’observation touristique à travers quelques exemples.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Selon Patrice Poiraud, directeur Business Analytics & Optimisation chez IBM, le Big Data est « la collecte de volume important de données et leur analyse pour en tirer des informations utiles, notamment pour accroitre le chiffre d’affaires ».
Le Big Data se caractérise par 3 V :
Volume – quelques exemples : « Google traite plus de 24 000 téraoctets par jour […] ; YouTube enregistre 100 nouvelles heures de vidéos chaque jour ; plus de 400 millions de tweets sont envoyés au quotidien ; Facebook ingurgite plus de 10 millions de photos chaque heure ».
Variété – habituellement, les entreprises n’analysent que 20 % des données totales, qui sont des données structurées (ex. : dans une base de données). Avec le Big Data, c’est 80 % des données qui pourront être analysées, à savoir des données non structurées (courriels, photos, vidéos, etc.)
Vélocité ou Vitesse – Ces données affluent très rapidement et imposent une forte réactivité dans son traitement en raison de délais très courts pour se rapprocher du temps réel.
Il ajoute qu’il ne faut pas oublier la véracité de ces données. En effet, avec le Big Data on a la possibilité d’analyser les données dans leur contexte et c’est ce qui importe dans le cadre de l’observation touristique.
Big Data et observation touristique ?
Le Big Data représente un fort enjeu en observation touristique. Il va dépoussiérer les enquêtes et études traditionnelles dans le sens où il permet d’exploiter une grande quantité de données à l’échelle d’un territoire ou d’une destination.
L’observation touristique au-delà d’un aspect purement quantitatif (ex. : combien de touristes ont fréquenté la destination l’année dernière ?) doit jouer un rôle de prospective et répondre aux questions suivantes : qu’est-ce que les professionnels doivent vendre, à qui, et comment ? L’observatoire en tourisme doit être le conseiller du territoire et doit apporter les réponses les plus concrètes aux interrogations des professionnels et leur permettre de proposer le bon produit, au bon moment, à la bonne personne et sur le bon support !
Le Big Data s’inscrit dans cette logique de prospective et d’amélioration des stratégies de commercialisation, de communication et autres. On parlera ici de marketing prédictif.
En raison du coût important de la collecte de ces données non structurées, les observatoires en tourisme doivent s’associer afin de développer des outils d’analyses. En effet, les très nombreuses TPE qui composent le secteur du tourisme ne peuvent s’offrir une telle analyse.
Un exemple prometteur
Il s’agit du partenariat qui a été conclu entre Orange et Bouches-du-Rhône Tourisme. Une solution technologique, appelée « Flux Vision », a été expérimentée en 2012 et est reconduite en 2013. Il s’agit ici d’analyser des informations sur l’affluence, les flux, les comportements et les habitudes touristiques à partir des téléphones mobiles des touristes.
Au-delà de la quantité d’analyses et d’affinages de la donnée envisageable, ce qui est très intéressant est l’instantanéité de cet outil, car il est possible « de suivre, heure par heure, l’évolution du nombre de personnes présentes autour d’un événement précis ». Cela pourrait être une formidable opportunité pour informer les prestataires d’une destination sur la fréquentation en temps réel.
Le Big Data représente un fort atout dans la compréhension des comportements des clientèles touristiques et permettra ainsi d’augmenter l’efficacité des opérations marketing, notamment auprès des clientèles étrangères.
Big Data, observation touristique et SIG
Également, en observation touristique, on ne peut pas parler de Big Data sans penser aux champs d’applications possibles en SIG (Système d’Information Géographique).
Un exemple très concret a été présenté lors de la Franco-québécoise et un peu belge du etourisme, deuxième édition à La Rochelle en juin dernier. Il s’agit du site Livehoods.
Source : http://livehoods.org/Selon les informations disponibles sur le site, leur hypothèse de recherche est que le caractère d’une aire urbaine n’est pas seulement défini par les types de lieux que l’on peut trouver, mais aussi par les personnes qui y vivent quotidiennement. Pour cela, ils ont utilisé des données à partir d’environ 18 millions de « check-in » sur Foursquare et y ont appliqué différents algorithmes afin de faire ressortir une segmentation par quartier. Ils se sont notamment intéressés à New York City, Montréal, Vancouver, Seattle, San Francisco, etc. La conceptualisation géographique de ces données sur les cartes des villes respectives apporte une lecture dynamique et aisée de l’analyse.
Autres exemples d’applications possibles du Big Data dans l’observation touristique d’après une étude sur les photos géotaggées prises par des touristes :
Source : http://goo.gl/dTAcZtLa popularité des attraits touristiques dans le centre-ville de New York
Source : http://goo.gl/dTAcZtTransitions entre les attraits touristiques à Paris et leur probabilité.
En conclusion, même si le Big Data est une formidable opportunité d’observation touristique, il s’agit d’un investissement important (exemple de Bouches-du-Rhône Tourisme : 20 000 euros). Par conséquent, la question primordiale à se poser est ce que l’on veut faire de ces données. Là aussi, il s’agit d’un outil au service d’une stratégie !
Sources :
CHARTRON Grégoire, 10 juin 2013, Le Weboscop, Quand le tourisme s’empare du Big Data
CORONAS Pierre, 10 juillet 2013, Tourmag, Bouches-du-Rhône : la téléphonie mobile sert à mesurer la fréquentation touristique
LAINÉ Linda, 10 juin 2013, L’écho touristique, Big Data : ses enjeux, ses limites
LARSON Eric, 17 juillet 2013, Mashable, 5 Big Data Projects That Could Impact Your Life
NEAULT Chantal, 21 novembre 2012, Réseau de veille en tourisme, Doit-on s’intéresser au Big Data ?
ZHENG Yan-Tao et al., National University of Singapore, Mining Travel Patterns from Geotagged Photos
La Franco-québécoise du etourisme, 20 juin 2013, La Rochelle
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