2. La convergence (Mobile et Réseaux Sociaux)
Importance d’avoir une présence dans les plateformes mobiles par le biais d’une application ou d’un site optimisé:
➔ En 2012, 38% des voyageurs d’agrément et 57% des voyageurs d’affaires ont utilisé leur téléphone
intelligent pour effectuer une recherche en ligne liée au voyage (source :Google & Ipsos MediaCT, août 2012).
➔ 22% des Américains, 16% des Allemands, 13% des Français et des Britanniques, et 10% des
Italiens préfèrent réserver leur chambre d’hôtel au moyen d’un site ou d’une application mobile (source: Trivago,
juillet 2012).
➔ 40% des mobinautes français souhaitent réserver de l’hébergement ou du transport via mobile, et 35%
souhaitent pouvoir modifier un dossier existant. (PhocusWright, septembre 2012).
mercredi 23 janvier 2013
5. La convergence (Mobile et Réseaux Sociaux)
Pendant que les voyagistes multipliaient les plates-formes de distribution; le
comportement des consommateurs a changé...
pour toujours
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6. La convergence (Mobile et Réseaux Sociaux)
Le niveau de confiance ?
➔46% des consommateurs croient que les entreprises ne disent pas toute la vérité dans
leur publicité(Yankelowich)
➔89% se fient aux recommmandations d’autres consommateurs pour l’industrie du voyage
(Forrester Research/Intelliseek)
➔52% ne font pas confiance aux sites des agences en ligne (OTA) et aggrégateurs qui
proposent des voyages(Benchmark group)
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7. La convergence (Mobile et Réseaux Sociaux)
Partage de l’expérience (selon Forrester)
➔Les créateurs(10%) : Ils publient blogs, articles, videos, photos, ..
➔Les critiques(19%) :Ils contribuent; commentaires sur les produits et services de voyage(forums, wiki,
communautés, ...)
➔Les collecteurs(12%): Ils tagguent les pages Web, photos, videos pour les retrouver.
➔Les Adhérents(13%): Ils maintiennent un profil dans les sites de réseaux sociaux et visitent les sites etourisme 2.0
régulièrement.
➔Les Spectateurs(38%): Ils lisent les blogs. écoutent les podcasts, regardent les vidéos des autres internautes, et
lisent les “post” des autres consommateurs.
➔Les inactifs(53%): Ils ne font rien pour l’instant
mercredi 23 janvier 2013
11. La convergence (Réseaux Sociaux et Big Data)
➔Big Data : est une expression anglophone utilisée pour désigner des ensembles de données qui deviennent
tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de
données. En français on traduit usuellement « Big Data » par « données massives »(Wikipédia)
mercredi 23 janvier 2013
13. Big Data Concept
Buzzword “Big Data” dans l’industrie :
➔démystifions ce concept : Big Data c’est un volume de données qui est au delà de la capacité de traitement d’une
Base de données typique au niveau de la taille et aussi de la charge d’analyse
Log de simple données transactionnelles(online-
Company X 1995
offline) appr. 0.5 TB
Log les données média sociaux, CRM,
Transactionnelles, les recherches, le profiling et
Company X 2012
d’autre types de données, (des fois jusqu’a 95%
de ce qui est en ligne) appr.1PB
➔On peut énumérer 3 perspectives pour le phénomène Big Data:
➢Introduction d’une large échelle de diversité, de complexité et de vélocité des données
➢Projection et simulation: rapports, analyse ce qui permet d’être en avance par rapport aux compétiteurs
➢Intégrer dans une entreprise le système de prix, le CRM et le système social Ex: on peux savoir qu’un client qui a
un score de référence “Klout score” de 83% n’a plus été notre client depuis 2007 et qu’il s’est plaint de notre service
sur tripadvisor. On peut connaître les clients qui ont demandé des informations à notre sujet sur
travelsupermarket.com et aussi les services de nos compétiteurs qui n’ont pas intérésé ces mêmes clients.
mercredi 23 janvier 2013
14. Big Data nouveau concept ??
➔ Où trouve t-on cette masse de données dans l’industrie du voyage?
➢Les rapports(Google Analytics) des sites web des agences(OTA) depuis des années Google permet de garder des
traces des funnels de conversions, des statistiques au niveau démographique, type de système d’exploitation, ..etc
➢Avec l’avènement Big Data les compagnies accordent maintenant plus d’importance à des donnèes qui
semblaient impossible à avoir quelques années plutôt : CarzzyEgg
➔ La multiplication des centres de données bon marché , le prix dérisoire des unités de stockages de data(disque dur).
➔ Les technologies de stockage et de traitement de données s’améliore de plus en plus à tel point que le coût pour
garder le dernier byte de data pour l’analyser ultérieurement va diminuer .
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15. La convergence (Réseaux Sociaux et Big Data)
➔Génerallement les organisations veulent utiliser les données des médias sociaux afin de comprendre les besoins et
les comportement de leurs consommateurs.
➔ On a un grand volume de données disponible dans la sphère des médias sociaux: le défi comment accéder à ces
informations et en faire des renseignements utilisables et actionable
➔ Il y a deux types d’approches pour analyse des données dans les médias sociaux:
➢Les outils de rapports par type de média: Channel Report Tools qui varient d’une solution commerciale comme
radian6 qui offre un tableau de bord avec une multitude de fonctionnalités ou une solution gratuite comme Simply
Measured qui offre des outils sous forme rapport sur excel : ce genre d’outils nous permet d’avoir juste une image
globale de notre compagnie dans les médias sociaux . Ils ne permettent pas d’avoir une vue détaillé sur les
comportements, les besoins et les tendances des individus consommateurs ou intéressé par notre service.
➢Les techniques analytiques et prédictives: permet de générer des patterns en se basant sur les données des
médias-sociaux: les data dans le médias sociaux sont accessible à travers :
-Un système API pour les developpeurs (Mash up);
-Un outil Web qui permet de faire la recherche sur une thématique dans les réseaux sociaux: Socialmention
-Des entreprises qui fournissent un service de scan des données dans les médias-sociaux: Sproutsocial,
Datasift..etc
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17. Data mining ou sentiment analysis
➔Le forage des textes est utilisé pour établir du “sentiment analysis” sur les données des médias sociaux;
➔ “Sentiment analysis ” prend un texte écrit et le traduit à des contextes différents: positive ou négative;
➔Technique de visualisation (Word cloud and tag cloud ) permet de traduite la vaste quantité des mots forés en
quelque chose de plus comprehensifs; exemple: I find this PRODUCT X to be very good and useful, but it is a bit too expensive (2
positifs (good and useful) et un négatif (expensive) ; l’aspect positif est augmenté du qualificatif “very” et l’aspect négatif est atténué du
qualificatif”bit”);
➔Analyse du réseau sur la base des échanges des data dans les réseaux sociaux: On peut identifier dans les
échanges les usagers qui sont considérés comme des leaders dont le point de vue dans l’échange est reconnu et
respecté et on peut déterminer les usagers qui sont capable d’influencer les autres sur certaines des forums ou des
sujets determinés liés à notre produit ou service(Users leaders and followers)
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18. Data mining ou sentiment analysis
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19. Data mining ou sentiment analysis
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