#et11 - a1-nouvelles données pour l'observation

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

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A1 : Exploiter de nouvelles données numériques au service de l’observation touristique

@jmgaignard @dublanchet @dianecouronne @fotonower @GlobeSkieur

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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

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1 - Le label de Qualité Esprit Lot

Agréger les avis des vacanciers

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•  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

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•  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

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•  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

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•  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

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Les données personnelles pour quoi faire ?

2 - Le projet de recherche DAT’ADVIZE nouvelle façon de développer la relation client

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Les vacanciers transmettent ils leurs données ?

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Comment identifier le vacancier ?

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Comment identifier le vacancier ?

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Comment identifier le vacancier ?

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Je recommande …

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Vous avez aimé, vous aimerez aussi…

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Moteur de recommandation expérimental

Recherche du Laboratoire Informatique L3I Université de La Rochelle

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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

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Situation > Condition > Action

OUI NON

Situation > Condition > Action

OUI NON

Situation > Condition > Action

OUI NON

Situation > Condition > Action

OUI NON

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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

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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

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Ce que nous observons

Ce qu’il reste à explorer

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

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

Les e-commerçants proposent des offres individualisées.

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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

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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

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Et nous ?

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A1 : Exploiter de nouvelles données numériques au service de l’observation touristique

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Usages, tendances Avis, conversations

Données marketing

Requêtes, mots-clés

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L’observatoire numérique du tourisme en Loire-Atlantique | L’origine du projet

Etape par étape | 1ère brique : le référencement naturel

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•  Porte d’entrée des touristes sur le web

1 SEARCH

2 INFOMEDIATION

3 ACTEURS DE COMMERCIALISATION

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•  + 50% des clics sur les 3 premiers résultats

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

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•  Le naturel, ça se travaille ! Chaque jour, 15% des requêtes sont de nouvelles requêtes (Source : Business Insider)

Site

web

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 ?

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•  Pourquoi se concentrer sur Google ?

France : 95% des parts de marché (Source : StatCounter)

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•  Objectif : améliorer la visibilité des sites web touristiques

Position 1 Position 2 Position 3

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•  En aidant les professionnels à travailler leurs contenus

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

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•  Démarche de co-construction depuis 2012

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•  Un espace personnalisé

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•  Choix des mots-clés à suivre

L’adresse de votre site internet

Jusqu’à 10 mots-clés surveillés

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•  Un suivi mensuel

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•  Informations par mot-clé

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•  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

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•  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.

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•  Des perspectives ambitieuses

•  Consolidation de données Analytics à l’échelle départementale

•  Diffusion de veille numérique •  Des idées et des outils toujours en mouvement !

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A1 : Exploiter de nouvelles données numériques au service de l’observation touristique

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Page 56: #ET11 - A1-Nouvelles données pour l'observation

Outils de recherche et de reconnaissance d’images au service

de l’industrie touristique

Computer Vision

Big Data

Réseaux sociaux

Outils Sémantique

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Une masse de données numériques, �en temps réel, mais hétérogène

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•  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

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A1 : Exploiter de nouvelles données numériques au service de l’observation touristique

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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)

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SEXY STUFF

BORING … BUT VERY USEFUL

Smart Home, Quantified Self, etc.

Télérelève, Diagnostics,

Big Data, etc.

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•  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…

BULLSH**

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peufdaddy : mesure automatique de la neige

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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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