Tous genres de données (sur le prix, les avis clients, etc.) continuent de se générer dans l’industrie touristique, c’est pourquoi le big data devient l’atout pour le succès dans la compétition vive. Scraper les données d’hôtels, construire un base de données, surveiller le prix des chambres, obtenir les informations sur ses concurrents devient un sujet populaire. Cet article cherche à vous présenter comment scraper les données d’hôtels avec Octoparse sans coder.
Selon le rapport publié par l’Organisation mondiale du tourisme (UNWTO), les arrivées de touristes internationaux dans le monde ont plus que doublé (+130%) en janvier 2022 par rapport à 2021. Après la chute sans précédent de 2020 et 2021, le tourisme devrait poursuivre son redressement progressif en 2022. Et c’est évident que le tourisme continue de se confirmer comme l’industrie le plus compétitif dominée par l’hébergement et le transport.
Pourquoi scraper les données d’hôtels ?
Tout d’abord, il n’y a pas assez de sites de réservation pour que les hôtels et les agences de voyage puissent afficher des informations, ce qui nous pousse à créer un tel espace pour eux.
En outre, les hôteliers ont besoin de suivre les avis clients pour améliorer leurs services.
De plus, les voyageurs sont à court de sources comparables. Beaucoup sont ceux qui récoltent un grand nombre de données à l’aide du web scraping pour construire des comparateurs de prix à l’intention des clients. Comme Trivago pour comparer les prix des hôtels.
Quels genres de données d’hôtels à collecter ?
Nom de l’hôtel cible
Prix des chambres
Évaluations
Adresse de l’hôtel (ex : rue, ville, région, pays et code postal)
Équipement
Description
Site officiel de l’hôtel
Numéro de téléphone/fax
Taux d’occupation
Genres de chambres
Photos
…
En un mot, vous pouvez extraire toutes les informations que vous voyez sur une page Web.
Sources de données : où collecter des données ?
Il s’agit surtout des sites de réservation comme
hotels
Booking
Hotelopia
Agoda
Zenhotels
Roomsxxl
trip.com
Destinia
roomdi.com
Edreams
Clicktrip
expedia.fr
lol.travel
Prestigia
ebookers.fr
airbnb.fr
…etc.
Chaque site Web contient des tonnes d’informations sur les hôtels du monde entier.
A quoi servent les données récupérées ?
Voilà quelques idées de référence.
💡 Surveiller les prix ou le classement des hôtels
Pour garder la place favorable sur le marché, il est très utile de savoir ce que proposent vos concurrents, surtout quand la concurrence est aussi féroce comme dans le domaine d’hébergement. L’ajustement et la mise à jour des prix des chambres en temps voulu sont critiques pour le chiffre d’affaires final.
💡 Prévoir le taux d’occupation
Les analyses prédictives permettent aux hôteliers d’anticiper plus précisément les niveaux de demande de chambres d’hôtel. Il est essentiel de pouvoir prédire le temps où l’hôtel a le taux d’occupation le plus élevé et le plus bas, car cela a souvent de grandes affaires avec une stratégie de prix efficace, surtout pendant les périodes de vacances.
💡 Construire l’image de marque
Que disent les clients de vous ou de vos concurrents ? Les hôteliers ambitieux gardent le plus souvent une grande importance à la réponse à cette question car les avis clients sont le point de départ de toute amélioration. L’analyse des critiques et des commentaires peut vous aider à garder un œil sur les sentiments des clients à l’égard de l’hôtel et des services proposés. C’est en effet ce qu’on dit VOC (Voix du Client) .
💡 Développer une stratégie de marketing efficace
💡 Créer des profils de clients
…
Et je vous recommende de lire cet article pour savoir davantage sur ce sujet : 5 façons dont le Big Data peut aider les professionnels de l’hôtellerie
Comment scraper les données d’hôtels efficacement ? – Octoparse
Les outils de web scraping, comme Octoparse, Dexi.io, Parsehub, Scrape Hero, semblent être une option intelligente pour ceux qui ne sont pas du tout une personne technique mais veulent scraper des données d’hôtels à faible coût.
No coding
Facile à utiliser
Bon rapport coût-efficacité
Je vais montrer comment scraper les données avec Octoparse rapidement et efficacement.
En effet, Octoparse fournit des modèles de web scraping que vous pouvez utiliser seulement en quelques clics. Ces modèles couvrent plusieurs sites qui sont Booking, Tripadvisor, Trip, Airbnb, Skyscanner, vous permettant de scraper toutes les informations sur la page de liste et la page d’info détaillée.
A part, l’auto-détection est également à votre choix. Par cette capture d’écran ci-dessous, on voit clairement que Octoparse est capable de détecter à parfait la structure de cette page et il suffit aux utilsateurs de sélectionner les champs de données voulues et de supprimer les autres.
Mais si vous souhaitez concevoir votre propre scraper avec Octoparse ou personnaliser les champs de données à extraire, veuillez télécharger Octoparse et suivre les étapes suivantes.
En trois étapes, nous pouvons construire un scraper d’hôtel à partir de zéro. Allez-y !
Je vais extraire les informations suivantes à partir de Booking.com. Veuillez cliquer sur l’hyberlien pour copier l’URL précis où on effectue le web scraping.
Nom de l’hôtel
Prix des chambres
Adresse
Évaluation
URL de l’image de l’hôtel
# Étape 1. Configurer la pagination pour scraper les données d’hôtels de toutes les pages
Chargez la page Web cible dans le navigateur intégré d’Octoparse et cliquez sur le bouton de la page suivante (“>”), puis sélectionnez “loop click single element” dans le panneau de Tips d’action. Maintenant, le crawler a obtenu l’instruction de parcourir toutes les pages disponibles pendant le processus de scraping.
# Étape 2. Cliquer pour entrer dans la page de détail de chaque hôtel
Cliquez sur le titre de l’hôtel sur la page de listing un par un jusqu’à ce que tous les titres soient sélectionnés (les éléments sélectionnés seront surlignés en vert), puis sélectionnez “Loop click each element” dans le panneau de Tips d’action. Et, on arrive à la page de détail de l’hôtel.
# Étape 3. Sélectionner les données dont vous avez besoin avant de l’extraction
Cliquez sur les champs de données dont vous avez besoin (dans notre exemple, le nom de l’hôtel, le prix des chambres, l’évaluation, l’adresse sont sélectionnés).
Félicitations ! ça y est ! Il ne vous reste plus qu’à faire exécuter la tâche !
Les données d’hôtels ayant à la main, peut-être que vous êtes intéressé pour savoir comment le Web scraping aide à optimiser la stratégie de tarification dans l’hôtellerie.
