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

1. A1 : Exploiter de nouvelles données numériques
au service de l’observation touristique
@jmgaignard@dublanchet @dianecouronne @fotonower @GlobeSkieur

3. 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

4. 1 - Le label de Qualité Esprit Lot
Agréger les avis des vacanciers

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

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

9. • 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

13. • 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

15. Les données personnelles pour quoi faire ?
2 - Le projet de recherche DAT’ADVIZE
nouvelle façon de développer la relation client

16. Les vacanciers transmettent ils leurs données ?

19. Comment identifier le vacancier ?

20. Comment identifier le vacancier ?

21. Comment identifier le vacancier ?

22. Je recommande …

23. Vous avez aimé, vous aimerez aussi…

24. Moteur de recommandation expérimental
Recherche du Laboratoire Informatique L3I
Université de La Rochelle

26. 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

27. Situation > Condition > Action
OUI NON
Situation > Condition > Action
OUI NON
Situation > Condition > Action
OUI NON
Situation > Condition > Action
OUI NON

28. 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

29. 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

30. Ce que nous observons
Ce qu’il reste à explorer

31. Les opérateurs téléphoniques anticipent déjà
l’éventuel non-renouvellement d’un abonnement

32. Les opérateurs téléphoniques anticipent déjà
l’éventuel non-renouvellement d’un abonnement
Les e-commerçants proposent des offres individualisées.

33. 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

34. 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

35. Et nous ?

36. A1 : Exploiter de nouvelles données numériques
au service de l’observation touristique
@jmgaignard@dublanchet @dianecouronne @fotonower @GlobeSkieur

37. Usages, tendances Avis, conversations
Données marketing Requêtes, mots-clés

38. L’observatoire numérique du tourisme
en Loire-Atlantique | L’origine du projet
Etape par étape | 1ère brique : le référencement naturel

39. • Porte d’entrée des touristes sur le web
1 SEARCH
2 INFOMEDIATION
3 ACTEURS DE COMMERCIALISATION

40. • + 50% des clics sur les 3 premiers résultats

41. • Part du SEO dans les sources de trafic
Exemple tourisme-loireatlantique.com

42. • 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 ?

43. • Pourquoi se concentrer sur Google ?
France : 95% des parts de marché
(Source : StatCounter)

44. • Objectif : améliorer la visibilité des sites web touristiques
Position 1
Position 2
Position 3

45. • En aidant les professionnels à travailler leurs contenus

46. L’observatoire numérique du tourisme
en Loire-Atlantique | L’outil

47. • Démarche de co-construction depuis 2012

48. • Un espace personnalisé

49. • Choix des mots-clés à suivre
L’adresse de
votre site
internet
Jusqu’à 10
mots-clés
surveillés

50. • Un suivi mensuel

51. • Informations par mot-clé

52. • 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

53. • 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.

54. • Des perspectives ambitieuses
• Consolidation de données Analytics à l’échelle
départementale
• Diffusion de veille numérique
• Des idées et des outils toujours en mouvement !

55. A1 : Exploiter de nouvelles données numériques
au service de l’observation touristique
@jmgaignard@dublanchet @dianecouronne @fotonower @GlobeSkieur

56. Outils de recherche et de
reconnaissance d’images au service
de l’industrie touristique
Computer
Vision
Big
Data
Réseaux
sociaux
Outils
Sémantique

57. Une masse de données numériques,
en temps réel, mais hétérogène

58. • 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

59. A1 : Exploiter de nouvelles données numériques
au service de l’observation touristique
@jmgaignard@dublanchet @dianecouronne @fotonower @GlobeSkieur

60. 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)

61. SEXY
STUFF
BORING
… BUT VERY USEFUL
Smart Home,
Quantified Self, etc.
Télérelève,
Diagnostics,
Big Data, etc.

62. • 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
*
*

63. peufdaddy : mesure automatique de la neige

64. 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)
– …