Identifier les profils de vacanciers à partir de leurs activités préférées

Avec l’évolution rapide des pratiques touristiques en Europe, les attentes des vacanciers deviennent de plus en plus hétérogènes. La multiplication des modes de transport, la diversification des offres de séjours, et le rapport changeant au temps libre poussent les acteurs du tourisme à reconsidérer leurs grilles d’analyse. Il ne suffit plus de raisonner en termes de destinations ou de périodes de l’année : il faut aussi comprendre ce que les gens viennent chercher, ce qu’ils font sur place, et comment ces pratiques dessinent des profils de vacanciers distincts. C’est précisément pour cela qu’il devient essentiel de créer une arborescence claire des différents profils, afin de structurer les données et les rendre exploitables. C’est dans cette perspective qu’a été menée cette étude exploratoire, en interne, par l’équipe Treensight, avec pour objectif de mieux cerner les logiques de choix en matière de loisirs à partir des préférences exprimées (ou sous-entendues) par les touristes dans leurs notations Google. Le but n’était pas de mesurer une popularité brute, mais de reconstruire, à partir d’indices textuels, des types d’expériences privilégiées selon les lieux et les profils.

Les données analysées

Les données utilisées proviennent d’un fichier déjà structuré, au format CSV, contenant des avis Google collectés sur plusieurs lieux touristiques européens. Chaque ligne est associée à un lieu, enrichi d’indicateurs numériques indiquant pour chaque personne son intérêt pour l’activités mentionnées : randonnée, baignade, gastronomie, visites culturelles, activités sportives, etc. Ce format a permis de disposer directement d’un jeu de données propre, prêt à être analysé statistiquement sans passer par une phase complexe de traitement linguistique. L’étude a donc pu se concentrer sur l’analyse des corrélations entre les activités et l’identification de profils types de vacanciers, en s’appuyant sur la capacité de Treensight Explorer à créer une arborescence de liens entre préférences et comportements.

Les résultats obtenus

L’analyse a permis de faire émerger plusieurs regroupements cohérents autour de types de séjours. Certains lieux sont associés à des pratiques sportives et de nature, typiques de séjours dits « actifs ». D’autres reflètent une recherche de détente, autour de la plage, du farniente ou du thermalisme. Un troisième ensemble se structure autour des activités culturelles, muséales ou patrimoniales. Des corrélations parfois inattendues ont aussi été observées, comme l’association fréquente entre tourisme urbain et sorties en plein air, ou entre pratiques nautiques et expériences gastronomiques.
Ces profils contribuent à une compréhension plus fine des préférences touristiques et permettent d’envisager des typologies plus nuancées de vacanciers. Ils offrent également des pistes concrètes pour affiner le ciblage des campagnes de communication, adapter l’offre des territoires ou identifier des complémentarités entre lieux ou activités.

L’apport de Treensight

Le logiciel Treensight Explorer a joué un rôle central dans cette démarche exploratoire. En rendant immédiatement lisibles les regroupements d’activités et leurs combinaisons typiques, il a permis de segmenter les lieux selon leurs profils d’usage de manière rigoureuse mais accessible. Les visualisations hiérarchiques ont facilité la compréhension des contrastes entre segments, en permettant de créer une arborescence intuitive, tandis que l’interface interactive a permis d’explorer les variables discriminantes sans coder ni multiplier les outils.
L’intégration des fonctions d’annotation et de documentation dans l’interface a également permis de garder une trace du raisonnement analytique, étape par étape. Ce niveau de traçabilité, combiné à une approche statistique robuste, a facilité l’interprétation stratégique des résultats, notamment pour imaginer des persona réalistes à partir des combinaisons d’activités identifiées. Ce use case illustre bien la capacité de Treensight à accompagner des démarches exploratoires ancrées dans des problématiques réelles, en rendant les données complexes à la fois manipulables, structurées et mobilisables.