Efficience des Offices de Tourisme : Quelle(s) méthode(s) pour la mesurer ?

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En lien avec la commission prospective, deux chercheurs de l’université de Perpignan vont proposer une méthode pour que chaque Office de Tourisme puisse évaluer ses actions.

Par Laurent BOTTI, maître de conférences en sciences de gestion & Nicolas PEYPOCH, maître de conférences en sciences économiques de l’Université de Perpignan

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Efficience des Offices de Tourisme : Quelle(s) méthode(s) pour la mesurer ?

  1. 1. Observatoire de l’efficience touristique : Phase test Jean-Luc BOULIN (MOPA), Paul FABING (RESOT-Alsace) Laurent BOTTI (UPVD - CAEPEM), Nicolas PEYPOCH (UPVD - CAEPEM)
  2. 2. Observatoire de l’efficience touristique 1. Contexte et historique 2. Méthodologie de mesure de l’efficience 3. Quelques résultats 4. Perspectives
  3. 3. 1. Contexte et historique Projet de recherche TRATSO : séminaire en décembre 2012 Commission prospective : avril 2013 Questionnaire lancé en juillet 2013 Premiers résultats aujourd’hui
  4. 4. 2. Méthodologie de mesure de l’efficience Laboratoire CAEPEM Centre d’Analyse de l’Efficience et de la Performance en Economie & Management Méthodes de mesure de l’efficience et de la performance Développements des méthodes Applications à différents secteurs : transport, banque, sport, hôtellerie… Méthode DEA (Data Envelopment Analysis) Méthode d’identification de référents à atteindre (benchmarks) et de mesure de l’inefficience
  5. 5. 2. Méthodologie de mesure de l’efficience a. Au regard d’une technologie de production non paramétrique, la Output (Produit) Technologie de production méthode identifie les meilleurs C performances relatives au sein d’un groupe d’entités homogènes. b. Sur la base de ces benchmarks, les B A Inefficience autres entités évaluent leur inefficience et peuvent étudier les stratégies gagnantes. A est inefficient B et C sont ses benchmarks Input (Ressource)
  6. 6. 2. Méthodologie de mesure de l’efficience En pratique ▪ Choix des inputs et outputs - Logique de technologie de production ▪ Récolte de données comparatives - Homogénéité relative des entités étudiées ▪ Choix d’un modèle et d’une orientation - CRS, VRS, FDH, Super-Efficiency… - Input ou output ▪ Benchmarking et recommandations
  7. 7. 3. Quelques résultats La technologie de production, plusieurs possibilités ▪ Efficience touristique du territoire : des ressources (inputs) : Lits ; Touristicité pour produire (outputs) : Nuitées ; Taxe de séjour ▪ Efficience de l’OT : des ressources (inputs) : ETP, Masse salariale, Immo, Subventions pour produire (outputs) : Produits d’exploitation, Actes de renseignements Ici, logique de DMO (modèle VRS à orientation output) 3 Inputs : ETP ; Subventions ; Touristicité (input fixe) 1 Output : Taxe de séjour
  8. 8. 3. Quelques résultats Indice de touristicité Mesure (entre 0 et 100) le degré de touristicité du territoire de la DMO Intègre les 3 principales composantes du produit touristique ▪ Attractions : - Présence sur le territoire d’au moins une Grand Site ou un site UNESCO - Présence et fréquentation de festival(s) ▪ Accessibilité : - Distance de la gare TGV la plus proche - Taille de l’agglomération la plus proche ▪ Hébergement : - Nombre de lits marchands et non-marchands - Taux de fonction touristique Entre autres !
  9. 9. 3. Quelques résultats Des données comparatives récoltées via 4 Google Docs ▪ Une fiche par collège (rural, littoral, montagne, urbain) ▪ Document mis en ligne en juillet ▪ Relance en septembre Les données aujourd’hui ▪ 52 fiches exploitables - 17 Rural - 15 Littoral - 4 Montagne - 16 Urbain
  10. 10. 3. Quelques résultats Statistiques descriptives des données récoltées ETP Subventions Indice de touristicité Taxe séjour Moyenne 8,85 362 700,57 63 144 564,76 Ecart-Type 5,76 400 601,17 19 150 221,71 Minimum 2,00 (Lilliput) 16 624,00 (Gotham City) 25 (Groland) 6 000,00 (Ile d’Oz) Maximum 33,00 (Métropolis) 1 950 000,00 (Poudlard) 95 (Bordurie) 750 000,00 (Eldorado) Des destinations imaginaires mais des données effectives Hétérogénéité des territoires et DMO étudiées
  11. 11. 3. Quelques résultats Etude inter-collège Les DMO intégrées à l’analyse Rural : Aubusson ; Aude en Pyrénées ; Bazadais ; Collines Cathares ; Gisors ; Joigny ; Luberon ; Nogaro ; Pays de Figeac ; Pays de Foix Varilhes ; Pays de la Provence Verte ; Pays de Mirepoix ; Pays de Roquefort ; Saint Guilhem le Désert ; Saint Rémy de Provence ; Saverne ; Villeréal Littoral : Baie de Morlaix ; Biscarosse ; Dinard ; Etretat ; Fécamp ; Hendaye ; La Rochelle ; Littoral Audois ; Narbonne ; ND de Monts ; Plateau de Caux ; Pornic ; Porto ; Sète ; Soustons Montagne : Laruns, Métabief, Saint-Gervais, Thonon-les-Bains Urbain : Angoulême, Bourges, Brest, Dinan, Dunkerque, Guérande, Libourne, Limoges, Mulhouse, Pontarlier, Quimper, Rennes, Saint-Gilles, Salon de Provence, Sens
  12. 12. 3. Quelques résultats Analyse bivariée : matrice des corrélations (I) ETP (I) Subventions (I) Indice de touristicité (O) Taxe séjour (I) ETP 1 0,75 0,56 0,62 (I) Subventions 0,75 1 0,25 0,66 (I) Indice de touristicité 0,56 0,25 1 0,46 (O) Taxe séjour 0,62 0,66 0,46 1 Corrélations linéaires positives : Les variables évoluent dans le même sens
  13. 13. 3. Quelques résultats 15 Benchmarks (sur 52 DMO) ▪ Modèle 3 Inputs – 1 Output Orientation output Benchmarks de différents collèges et différentes tailles : Bazadais, Biscarosse, Hendaye, Narbonne, Pays de la Provence Verte, Pornic, Quimper, Rennes, Saint-Gervais… ▪ Inefficience moyenne de 43 % : en moyenne, les DMO étudiées pourraient augmenter leur résultat (en termes de Taxe de Séjour) de 43 %
  14. 14. 3. Quelques résultats Informations pour les DMO inefficientes Exemple de la destination M : ▪ Score d’efficience de 1,25 : compte tenu des ressources qu’elle utilise, la DMO de M n’est pas totalement performante. ▪ Pour atteindre l’efficience, elle devrait augmenter le niveau de son output de 25 %. ▪ L’optimum qu’elle pourrait atteindre (au regard des inputs dont elle dispose) est de 375 000 € soit un écart de 75 000 € avec le niveau actuel de la taxe de séjour collectée (300 000 €).
  15. 15. 3. Quelques résultats Informations pour les DMO inefficientes ▪ Cet optimum correspond à une DMO virtuelle issue de la combinaison linéaire de DMO réelles produisant une quantité d’output supérieure. ▪ En se tournant vers les DMOs qui constituent son ensemble de référence (i.e. en étudiant leurs stratégies et pratiques), la DMO de M pourrait améliorer son efficience. C Output A : DMO inefficiente D B et C : Benchmarks B D : DMO virtuelle optimale pour A A Input
  16. 16. 3. Quelques résultats Informations pour les DMO inefficientes ▪ Composition du benchmark de M : ▪ Données de M et de son benchmark : (I) ETP (I) Subventions (I) Touristicité (O)Taxe séjour P 12 270 000 87 330 000 N 11 604 544 92 312 000 B 11 600 000 68 580 000 R 33 1 858 299 89 750 000 M 13 425 000 86 300 000 Discussion ▪ Mais qu’en est-il de la productivité de l’hôtellerie marchande de M ?
  17. 17. 3. Quelques résultats Limites de ces résultats ▪ Biais au niveau des données - En termes de valeur : Les 560 737 € de subventions versées à R par sa collectivité de tutelle sontils effectivement inférieur au 600 000 € versés à B ? - Quant au calcul de l’indice de touristicité ▪ Etude d’une seule technologie de production ne peut être suffisante ▪ Comparaison intercollège ne peut être suffisante
  18. 18. 4. Perspectives Des besoins ▪ Au niveau qualitatif : - Réflexion sur les technologies de production à étudier - Ajuster le calcul de l’indice de touristicité ▪ Au niveau quantitatif : Multiplier les données pour des comparaisons : - intra-collèges - catégorielles - Statutaires
  19. 19. Questions
  20. 20. Le comparateur des offices de tourisme Un projet 2014 : permettre à un office de tourisme de se comparer sous différents aspects (dont l'efficience !) Une base de données unifiées Un outil simple en ligne : Choix du panel d'OT Choix des critères de comparaisons Des résultats clairs et imagés

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