Identifié clairement comme une tendance lourde à surveiller depuis déjà quelques années, le Big Data continue de faire parler sans vraiment être compris ni utilisé à son plein potentiel par une majorité d’intervenants dans la sphère du tourisme. De quoi parle-t-on, au juste, et comment le Big Data peut-il venir bouleverser l’ordre établi?

1. Frédéric Gonzalo

2. • Identifié clairement comme une tendance
lourde à surveiller depuis déjà quelques
années, le Big Data continue de faire
parler sans vraiment être compris ni utilisé
à son plein potentiel par une majorité
d’intervenants dans la sphère du tourisme.
De quoi parle-t-on, au juste, et comment le
Big Data peut-il venir bouleverser l’ordre
établi? Pour plusieurs, il s’agit
essentiellement d’un enjeu technologique
alors que dans les faits, c’est un peu plus
complexe.

3. • Commençons d’abord
par définir ce qu’est le
Big Data tout en
donnant quelques
exemples liés au
tourisme. La plupart
des spécialistes
s’entendent pour parler
des trois « V » mais il
serait en fait plus juste
de parler de quatre. Les
voici:

4. • Volume: C’est la notion la plus souvent
véhiculée quand il est question de Big Data. En
effet, avec la démocratisation des outils
technologiques et l’accessibilité à des
plateformes sociales, mobiles et
collaboratives, on observe ainsi une explosion
des points de contacts possibles entre une
organisation et sa clientèle, actuelle ou
potentielle. L’infographie suivante montre
d’ailleurs le volume de données qui s’échange
sur le web en l’espace d’une minute!

5. Volume de
données en
circulation
sur le web à
chaque
minute d’une
journée!

6. • Jusqu’à tout récemment, la plupart
des données-client se trouvaient au
sein de bases de données internes,
colligées via votre centrale d’appels,
points de ventes et billetterie, envois
d’infolettres, etc. Dorénavant, les
plateformes externes se multiplient et
il devient difficile d’obtenir une vue
simplifiée et unifiée du client, certains
optant pour les canaux traditionnels,
d’autres pour les médias sociaux ou
des applications mobiles, alors que
certains autres parleront d’une
marque auprès d’autres
consommateurs via des forums
publics ou sites de commentaires
générés par les utilisateurs. Le défi
devient alors de transformer les
données volumineuses en données
intelligentes et utiles pour un besoin
d’affaire spécifique. Ou, comme le
disent les anglos, transformer le Big
Data en Smart Data.

7. • Variété: Le Big Data n’est donc pas qu’une affaire de volume. En raison de la technologie
permettant de multiples points de contact entre le consommateur et une organisation, on
observe ainsi une variété incomparable de données. On estime d’ailleurs que les entreprises
comptent actuellement sur 20% de données structurées, alors que 80% sont des données
non-structurées. Des exemples de données structurées? La base de contact-clients que vous
avez dans système opérationnel de votre hôtel (PMS, ou Property Management System), le
système de gestion des contenus de votre site web ou blogue (CMS, ou Content
Management System), ou encore votre système de fidelité et/ou de gestion de la relation-
client (CRM, ou Customer Relationship Management). Dans un monde idéal, les
organisations enregistrent déjà une foule de données à travers leurs divers points de contact
avec la clientèle, leur permettant des tactiques de rétention, de stimulation et de
fidélisation, sans parler des initiatives pour améliorer l’expérience-client ou faire de la
recherche et développement. Mais alors, que considère-t-on des données non structurées?
Eh bien, tout le reste, en fait! Pensons notamment à:

8. • Questions et commentaires échangés via Facebook,
Twitter, Linkedin, ou toute autre plateforme sociale où
votre marque a une présence.
• Les plateformes de contenus générés par les
utilisateurs, telles que TripAdvisor, Yelp et autres forums
où les consommateurs discutent de votre marque et où il
existe des enjeux de gestion pour votre e-reputation.
• Toute interaction faite via des tiers partis, du tour
opérateur au réceptif en passant par les agences de
voyages en ligne, sans oublier les agents traditionnels et
autres revendeurs.
• Les courriels, photos, vidéos, témoignages échangés
avec une marque, soit directement ou via une plateforme
partagée.
• Différents types d’appareils avec lesquelles on interagit
avec une marque: ordinateur de bureau, portable,
smartphone, tablettre, iPod, etc. tant via le site mobile
que via une application multimédia.

9. • Vélocité: Le volume et la variété de données
sont certes des éléments importants, mais le
troisième aspect du Big Data est non le
moindre, soit la vitesse d’exécution et l’aspect
instantané du temps de réponse requis, ou le
real-time. Comment pourrait-on envoyer la
bonne offre à la bonne personne, au bon
moment lorsqu’un voyageur arrive à
destination, par exemple? Si quelqu’un
s’enregistre à votre hôtel et est déçu au
moment d’arriver à sa chambre, que faire s’il
décide de tweeter sa déception plutôt que
d’appeler la réception? On sait d’ailleurs que
42% des consommateurs actifs sur les médias
sociaux s’attendent à une réponse dans l’heure
qui suit, il est donc impératif de prendre ce
virage afin que les organisations soient
structurées pour répondre rapidement à cette
nouvelle réalité.

11. • Dans l’industrie touristique, les lignes aériennes forment un
bon exemple avec leur gestion dynamique des prix en fonction
de la disponibilité et des trajets, basée sur des algorithmes
sophistiqués qui prennent en considération l’inventaire en
temps réel mais aussi les comportements de recherche en
ligne, notamment via les méta-moteurs de recherches, i.e.
Kayak. D’un point de vue de l’expérience-client, il n’est pas
toujours évident de faire circuler certaines informations en
temps réel via les canaux traditionnels versus les médias
sociaux. Un cas récent: American Airlines a dû stopper toutes
ses opérations en raison d’un problème informatique majeur
en avril dernier. Comme les agents étaient débordés pour
répondre aux demandes de clients, ces derniers s’en sont
remis à Twitter où l’on a pu leur répondre avec tous les détails
nécessaires. Détails qui, on doit le préciser, n’étaient pas
encore disponibles auprès des agents travaillant aux portes
d’embarquement ou kiosques d’information dans les
aéroports… Vous pouvez imaginer la frustration qui découle
d’une telle situation!

12. • Enfin, si on pense en termes d’intelligence d’affaire, plusieurs
acteurs de l’industrie touristique dépendent de rapports
traditionnellement fournis par leur office de tourisme, rapports
qui prennent parfois quelques semaines, quand ce n’est
quelques mois, à leur parvenir. Avec la tendance lourde des
réservations de dernière minute, cette intelligence se doit donc
d’être quasiment en temps réel afin d’être utile au restaurateur,
à l’hôtelier ou au décideur qui dépend de ces rapports pour
prendre des décisions.

13. • Véracité: Le quatrième « V » du Big Data est moins évident et
généralement moins reconnu, soit celui de la véracité des
données. On parle en fait du contexte dans lequel s’insère
l’analyse des données. D’une part, peu d’entreprises prennent
le temps de bien nettoyer leurs bases de données, et le font
qu’une fois par année dans bien des cas: enlever les
doublons, vérification des adresses
déménagées, mortalités, clientèle disparue, etc. On peut ainsi
parfois douter de certaines données si la base est elle-même
plus ou moins fiable. D’autre part, si une destination remarque
une hausse soudaine dans le traffic de recherche pour sa
ville, est-ce en raison d’une initiative marketing (achat de
mots-clés, bannières, etc.), d’une approche de contenu
(publication récente d’un billet ou article devenu viral) ou plutôt
en raison d’un facteur externe, non lié au tourisme
(scandale, attentat, etc.)?

14. • Pour en savoir plus sur le Big Data et des exemples tirés
du monde du tourisme, je vous invite à visionner cette
entrevue avec M. Patrice Poiraud, Directeur, Business
Analytics & Optimisation, IBM France.

15. • Les nouvelles technologies et les plateformes sociales
étant devenues disponibles au commun des
mortels, assumant une connexion internet et/ou wifi à
proximité, on est maintenant capable d’effectuer de la
veille sur plusieurs sujets. Pour quiconque veut faire de
la recherche et déceler de nouvelles tendances ou
comprendre l’humeur des voyageurs quant à un attrait ou
le niveau de service dans un établissement, le Big Data
représente autant un défi quant à la complexité des
données (volume, variété, vélocité & véracité) qu’une
superbe opportunité d’aller capter l’humeur du
consommateur en temps réel, à une fraction du prix de
ce qu’il en aurait coûté voilà quelques années, si cette
possibilité existait déjà.

16. • Lors de la deuxième Franco-
Québécoise du e-tourisme, qui avait
lieu à La Rochelle en juin dernier et à
laquelle j’ai eu le plaisir de participer et
d’intervenir, une des présentations
portait d’ailleurs sur le sujet de la
connaissance à l’ère du 2.0. Comme
vous le verrez dans certaines
diapositives de cette présentation (voir
ici-bas), il y a moyen de capter et
qualifier les photos prises par des
habitants ainsi que par des touristes
dans une ville, permettant de mieux
comprendre les parcours de visite les
plus fréquents. Une société de
transport pourrait ainsi en déduire un
circuit pour un autobus touristique, ou
des annonceurs pourraient en tirer
profit dans une perspective de ciblage
pour un produit particulier, i.e. location
de voiture, offre de dernière minute
pour resto ou bar.
La connaissance 2.0 en
tourisme pour
comprendre les
comportements
touristiques from
francoquebecetourisme

17. • On ne fait que commencer à véritablement
comprendre les enjeux mais aussi tout le
potentiel du Big Data en tourisme. Les
technologies ont beau démocratiser
l’accès à l’information, encore faut-il que
les gestionnaires et décideurs y voient une
manière concrète de répondre à un besoin
d’affaire et de bonifier l’expérience-client
du touriste une fois à destination ou dans
votre établissement. C’est sur ce front que
se livreront d’ailleurs les prochaines
batailles et que l’on verra si le Big Data
tiendra ses promesses…

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