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La stratégie data de trois grands acteurs du Tourisme

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A l’occasion de l’évènement Big Data Paris 2017 qui s’est déroulé en début de semaine, trois acteurs du Tourisme sont venus parler de leur stratégie en matière de données. Voyage Privé mise sur la recommandation, Trainline sur la consolidation de ses informations et Air France-KLM sur une vision à 360° de ses clients.

Cette année, les entreprises du Tourisme étaient bien représentées au salon Big Data Paris, signe qu’elles ont compris l’intérêt de faire parler leurs données et qu’elles peuvent témoigner de leurs premiers usages ainsi que de leur stratégie.

Le premier acteur du secteur ayant pris la parole est Voyage Privé. Christophe Duong, Data Scientist de l’agence de voyage en ligne, a expliqué le potentiel de la recommandation. « Les bonnes recommandations génèrent de l’argent », a-t-il affirmé, « Il s’agit de reproduire le même niveau de personnalisation qu’en magasin ».

Il y a deux façons de faire des recommandations : considérer l’utilisateur en tant que membre d’un groupe typologique et ainsi proposer du contenu que les autres membres apprécient ou bien considérer l’utilisateur comme une personne seule et proposer du contenu en fonction de son historique. D’autres facteurs extérieurs peuvent être utilisés pour mieux recommander comme les produits populaires, par exemple.

Christophe Duong a ensuite parlé de l’utilisation du transfer learning chez Voyage Privé afin de proposer les meilleures images aux internautes. Toutes les images des hôtels ou des destinations ne sont pas forcément accompagnées de méta-données qui permettent de savoir ce qu’elles illustrent. Pour pouvoir le déterminer, les grandes sociétés utilisent des algorithmes de deep learning qui se basent sur des milliers, voire des millions d’images pour pouvoir apprendre. Cela nécessite du temps et de l’argent.

C’est pourquoi Voyage Privé a préféré le transfer learning (apprentissage par transfert qui vise à transférer des connaissances d’une ou plusieurs tâches sources vers une ou plusieurs tâches cibles) en utilisant des banques d’images open-source telles que Places ou Sun Database. Avec ces bases de données déjà construites, il est plus facile d’ajouter une couche supplémentaire d’informations. Avec l’aide de Dataiku, société américaine spécialisée dans la science de la donnée, Voyage Privé est capable de classer toutes ses images en 600 catégories et 30 thèmes. Si un internaute regarde beaucoup d’images avec des piscines, Voyage Privé lui recommandera des hôtels avec piscine, s’il regarde des images de fête, il lui proposera des destinations où il est possible de sortir, etc. Cela permet aussi de personnaliser l’image d’accroche d’une fiche produit. L’agence de voyage vient tout juste de débuter ces expérimentations. Quand Christophe Duong a été interrogé sur le ROI, il n’a donc pas pu communiquer de chiffres.

Un laboratoire data pour Trainline

Ce fut ensuite le tour de Cédric Raud, Software Engineer chez Trainline (anciennement Captain Train) de venir évoquer la stratégie de sa société. Le challenge de Trainline, qui couvre 24 pays en Europe, est de mettre en valeur toute l’offre sur une même interface. Pourtant, les prix, les disponibilités et les services évoluent constamment. Aussi, il était nécessaire d’avoir une visibilité sur l’intégralité de l’inventaire tout en répondant aux besoins des consommateurs. C’est pourquoi, il y a deux ans, Captain Train a créé un labo dédié à la data afin d’enrichir le département marketing mais aussi tenter de faire de la prédiction. Malheureusement, cela ne s’est pas passé comme prévu, faute de moyens. La société a notamment eu des difficultés à extraire la donnée, faute de temps et de formats différents et non intuitifs, à les analyser car la réussite dépendait de la source de données et enfin à prédire.

La société a ainsi cherché à automatiser les process et s’est renseignée sur les solutions du marché. La technologie de Dataiku (encore elle) est apparue comme étant la plus adaptée, notamment car elle peut être implémentée directement dans son propre système. Les données ont ainsi été consolidées, ce qui a permis d’avoir une visibilité sur la partie business et de comprendre le parcours utilisateur.

Une vision à 360° pour Air France-KLM

Enfin, ce fut au tour de Gauthier Le Masne de Chermont, Chief Customer Data Officer du groupeAir France-KLM, de venir partager sa vision de la data. Il a commencé par rappeler quelques chiffres sur Air France-KLM : l’alliance opère 2 200 vols quotidiennement et regroupe 27 millions de membres Flying Blue.

Air France-KLM veut devenir leader dans la relation attentionnée. Pour cela la société veut « connaître, reconnaître et mieux interagir avec ses clients », a expliqué Gauthier Le Masne de Chermont. C’est pourquoi elle utilise des algorithmes pour recroiser les données, qu’elles soient professionnelles ou personnelles. L’objectif est d’avoir une vision 360°. Auparavant, les données de la société étaient rangées en silo et elles ne communiquaient pas entre elles. C’est pourquoi une plateforme Big Data a été créée et permet d’ajouter plusieurs points de contact.

Grâce à cette plateforme, l’alliance franco-néerlandaise est capable de fournir de meilleures recommandations sur les destinations. Cela lui a permis d’augmenter son taux de conversion de 5%. Elle peut aussi renseigner le temps de transports nécessaire pour se rendre à l’aéroport via l’application mobile et pourra en 2017 guider le voyageur dans l’aéroport ou lui indiquer les temps d’attente. Enfin, cette plateforme permet le suivi des aléas en temps réel et permet ainsi de renseigner les voyageurs sur la localisation de leurs bagages, par exemple.

Pour récolter toujours plus de données mais aussi proposer un meilleur service, Air Fance-KLM a ainsi équipé 5 000 collaborateurs au sol de tablettes. Cela permet de s’adresser aux voyageurs en connaissant son parcours et ainsi mieux l’aider mais aussi de lui poser des questions supplémentaires pour enrichir la base.

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