#ET11 - A1-Nouvelles données pour l'observation

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Intervention dans le cadre des #ET11, 11èmes Rencontres Nationales du etourisme institutionnel, à Pau-Aquitaine, les 21 et 22 octobre 2015.

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#ET11 - A1-Nouvelles données pour l'observation

  1. 1. A1 : Exploiter de nouvelles données numériques au service de l’observation touristique @jmgaignard@dublanchet @dianecouronne @fotonower @GlobeSkieur
  2. 2. Deux cas d’usage Les nouvelles données que nous collectons permettront- elles de développer de nouveaux usages ? 1 - Le label Esprit LOT 2 - Le projet de recherche DAT’ADVIZE nouvelle façon de développer la relation client
  3. 3. 1 - Le label de Qualité Esprit Lot Agréger les avis des vacanciers
  4. 4. •  Utiliser les avis comme critère d’éligibilité au label ESPRIT LOT •  Profiter d’un outil de suivi de l’e-réputation •  Rendre mon site internet plus attractif •  Améliorer la qualité et le trafic de mon site internet
  5. 5. •  Utiliser les avis comme critère d’éligibilité au label ESPRIT LOT •  Profiter d’un outil de suivi de l’e-réputation •  Rendre mon site internet plus attractif •  Améliorer la qualité et le trafic de mon site internet
  6. 6. •  Utiliser les avis comme critère d’éligibilité au label ESPRIT LOT •  Profiter d’un outil de suivi de l’e-réputation •  Rendre mon site internet plus attractif •  Améliorer la qualité et le trafic de mon site internet
  7. 7. •  Utiliser les avis comme critère d’éligibilité au label ESPRIT LOT •  Profiter d’un outil de suivi de l’e-réputation •  Rendre mon site internet plus attractif •  Améliorer la qualité et le trafic de mon site internet
  8. 8. Les données personnelles pour quoi faire ? 2 - Le projet de recherche DAT’ADVIZE nouvelle façon de développer la relation client
  9. 9. Les vacanciers transmettent ils leurs données ?
  10. 10. Comment identifier le vacancier ?
  11. 11. Comment identifier le vacancier ?
  12. 12. Comment identifier le vacancier ?
  13. 13. Je recommande …
  14. 14. Vous avez aimé, vous aimerez aussi…
  15. 15. Moteur de recommandation expérimental Recherche du Laboratoire Informatique L3I Université de La Rochelle
  16. 16. j’automatise un enchaînement de recommandations Avant séjour Pendant le séjour Je cumule toutes les informations liées à son comportement et j’apprends à mieux connaître mon vacancier Après le séjour
  17. 17. Situation > Condition > Action OUI NON Situation > Condition > Action OUI NON Situation > Condition > Action OUI NON Situation > Condition > Action OUI NON
  18. 18. Exemples de conditions Si le vacancier a effectué une visite récente sur le site et que l'on a son mail, alors : on lui envoie un message lui recommandant l’installation de application mobile et de créer son planning Si le vacancier a renseigné ses dates (supposées) de séjour : lui demander s'il souhaite reçevoir les FMA au jour le jour cela nous permet de vérifier que ses dates de séjour sont bien les bonnes Si
  19. 19. Exemples de conditions Si nous détectons sa présence sur la destination grâce à ses traces GPS : nous lui proposons l’envoi des FMA au jour le jour Si nous connaissons sa période de séjour à coup sur, détection nous lui d’envoyons un email lui proposant de laisser un avis et de se suivre la destination via les Réseaux sociaux Si
  20. 20. Ce que nous observons Ce qu’il reste à explorer
  21. 21. Les opérateurs téléphoniques anticipent déjà l’éventuel non-renouvellement d’un abonnement
  22. 22. Les opérateurs téléphoniques anticipent déjà l’éventuel non-renouvellement d’un abonnement Les e-commerçants proposent des offres individualisées.
  23. 23. Les opérateurs téléphoniques anticipent déjà l’éventuel non-renouvellement d’un abonnement Les e-commerçants proposent des offres individualisées. Les biologistes vous disent si la Grippe sera bonne ou mauvaise
  24. 24. Les opérateurs téléphoniques anticipent déjà l’éventuel non-renouvellement d’un abonnement Les e-commerçants proposent des offres individualisées. Les assureurs identifient les clients à risques Les biologistes vous disent si la Grippe sera bonne ou mauvaise
  25. 25. Et nous ?
  26. 26. A1 : Exploiter de nouvelles données numériques au service de l’observation touristique @jmgaignard@dublanchet @dianecouronne @fotonower @GlobeSkieur
  27. 27. Usages, tendances Avis, conversations Données marketing Requêtes, mots-clés
  28. 28. L’observatoire numérique du tourisme en Loire-Atlantique | L’origine du projet Etape par étape | 1ère brique : le référencement naturel
  29. 29. •  Porte d’entrée des touristes sur le web 1 SEARCH 2 INFOMEDIATION 3 ACTEURS DE COMMERCIALISATION
  30. 30. •  + 50% des clics sur les 3 premiers résultats
  31. 31. •  Part du SEO dans les sources de trafic Exemple tourisme-loireatlantique.com
  32. 32. •  Le naturel, ça se travaille ! Chaque jour, 15% des requêtes sont de nouvelles requêtes (Source : Business Insider) Siteweb Internautes Vous Google bots Ø  Que voulez-vous dire ? Ø  Qu’interprètent les robots de Google ? Ø  Qu’est-ce que les internautes veulent savoir ?
  33. 33. •  Pourquoi se concentrer sur Google ? France : 95% des parts de marché (Source : StatCounter)
  34. 34. •  Objectif : améliorer la visibilité des sites web touristiques Position 1 Position 2 Position 3
  35. 35. •  En aidant les professionnels à travailler leurs contenus
  36. 36. L’observatoire numérique du tourisme en Loire-Atlantique | L’outil
  37. 37. •  Démarche de co-construction depuis 2012
  38. 38. •  Un espace personnalisé
  39. 39. •  Choix des mots-clés à suivre L’adresse de votre site internet Jusqu’à 10 mots-clés surveillés
  40. 40. •  Un suivi mensuel
  41. 41. •  Informations par mot-clé
  42. 42. •  Un outil représentatif •  + de 1000 offres avec site internet en Loire-Atlantique •  600 professionnels du tourisme en Loire-Atlantique déjà audités •  Nous suivons les socioprofessionnels et les institutionnels
  43. 43. •  Un outil pour les pros •  Loire-Atlantique développement achète les bilans de positionnement et les met à disposition des professionnels gratuitement •  Loire-Atlantique développement accompagne les professionnels sur l’outil : définition des mots-clés, préconisations, suivi.
  44. 44. •  Des perspectives ambitieuses •  Consolidation de données Analytics à l’échelle départementale •  Diffusion de veille numérique •  Des idées et des outils toujours en mouvement !
  45. 45. A1 : Exploiter de nouvelles données numériques au service de l’observation touristique @jmgaignard@dublanchet @dianecouronne @fotonower @GlobeSkieur
  46. 46. Outils de recherche et de reconnaissance d’images au service de l’industrie touristique Computer Vision Big Data Réseaux sociaux Outils Sémantique
  47. 47. Une masse de données numériques, en temps réel, mais hétérogène
  48. 48. •  Extraire l’information pertinente –  Croiser les données (#, likes, géolocalisation…) –  Filtrer les données (reconnaissance d’images) •  Analyser l’information –  Statistiques contenus (lieux/centres d’intérêt) –  Statistiques utilisateurs •  Interagir –  Informer –  Suggérer –  Sensibiliser
  49. 49. A1 : Exploiter de nouvelles données numériques au service de l’observation touristique @jmgaignard@dublanchet @dianecouronne @fotonower @GlobeSkieur
  50. 50. Internet of Things | #IoT •  3ème évolution d’Internet = web 3.0 •  Smart-anything •  2,8 milliards d’objets connectés en 2015 •  60 % des objets connectés payés et utilisés par l’industrie et les entreprises •  90 % des avantages et bénéfices leur reviendront chiffres : Technology, Media & Telecommunications Predictions 2015 (Deloitte)
  51. 51. SEXY STUFF BORING … BUT VERY USEFUL Smart Home, Quantified Self, etc. Télérelève, Diagnostics, Big Data, etc.
  52. 52. •  Promesse de la machine à café connectée ? = un café chaud au saut du lit synchronisé avec son réveil •  Réel bénéfice ? = optimisation supply chain, customer lifetime value… B U L L S H * *
  53. 53. peufdaddy : mesure automatique de la neige
  54. 54. Objet connecté = produit + services •  Marketing + communication –  raccourcissement de la chaîne de l’information “neige” vers les skieurs –  weather-triggered marketing : scénarios automatisés (RP, community management, emailings, notifications push, appli réveil matin poudreuse Peufdaddy Alarm) –  conception de widgets ludiques et d’information aussi bien pour le web que pour les points d’information (OT, halls d’hôtel, etc.) –  superposition des données sur l’interface des webcams –  ... •  Exploitation des stations de ski –  automatisation de processus existants (relevés manuels sur site è communication orale des données è saisie manuelle) –  intégration automatique des données “neige” dans l’ERP métier (CGX, Lumiplan, etc.) –  aide à la décision pour le déclenchement d’avalanches –  confort pour le personnel d’astreinte (déclinaison professionnelle de l’appli réveil matin poudreuse) –  …

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