Tourisme: analyser les données de séjours hôteliers pour améliorer l’expérience client

La transition numérique ouvre de nouvelles opportunités au secteur du tourisme. Les données d’arrivée et de localisation, des clients hôteliers en en particulier, fournissent des informations permettant aux acteurs de mieux connaître leurs visiteurs et de prendre des décisions pour améliorer l’expérience client. Voici quelques conseils pour tirer le meilleur parti des big data…

Quel que soit le secteur d’activité, les technologies analytiques s’avèrent sans équivalent pour aider à anticiper les tendances-clés, fournir un meilleur service ou optimiser la répartition des ressources. Les responsables d’hôtels, centres de vacances et parcs d’attraction, par exemple, peuvent ainsi améliorer leurs décisions en exploitant les données sur le séjour des visiteurs. Disposer d’informations sur leurs habitudes permet de mieux prévoir l’affluence et ainsi offrir une meilleure expérience client. L’industrie du tourisme dans son ensemble peut donc bénéficier de l’apport des big data, à condition de bien les utiliser.

 

Interroger les données pour aborder des questions sans réponses

 

Une erreur courante consiste à anticiper les résultats d’une requête donnée. La formulation de celle-ci est au moins aussi importante que sa réponse. Il convient notamment d’éviter d’employer l’analytique uniquement afin de valider des hypothèses que l’on considère comme acquises. Au contraire, les données doivent être interrogées pour aborder des questions sans réponses.

Les décideurs doivent également être ouverts aux surprises, car les résultats sont souvent déconcertants. Par exemple, la société d’analyse de données de voyage Arrivalist a découvert que les visiteurs exposés à une publicité pour une attraction étaient plus susceptibles de s’y rendre les jours creux de la semaine, bénéficiant par conséquent d’une meilleure expérience. Ces clients étaient donc plus enclins à revenir au cours de la même année.

 

Analyser les données à un niveau plus fin que la moyenne

 

Pour observer ce type de phénomène, il importe de s’écarter de la moyenne et d’analyser les données à un niveau plus fin. Dans ce même ordre d’idées, Arrivalist a scruté heure par heure le séjour des clients d’un hôtel de Miami pour constater que certains visiteurs comptabilisés étaient de simples consommateurs du bar ou restaurant, ce qui faussait les résultats. En les éliminant des statistiques, l’établissement a pu vérifier que la durée moyenne des séjours était conforme aux attentes, tout en mesurant des facteurs d’attraction pour l’ensemble de sa clientèle.

 

Lire l’article

 

En complément :

un article (en anglais) au sujet de l’impact de l’analyse décisionnelle dans le secteur hôtelier

et un autre à propos des big data comme outil pour la personnalisation dans le secteur du tourisme