Adoption de l’IA: les marques de voyage accusent un important retard, selon un rapport

Une étude mondiale récente menée par London Research met en lumière un fossé grandissant entre les marques de voyage à l’aise avec les données et celles qui sont en retard, particulièrement en ce qui concerne l’utilisation de l’intelligence artificielle pour améliorer l’expérience client.

Intitulé « Data and AI – The Twin Forces Shaping the Future of Travel Marketing », le rapport analyse la manière dont les compagnies de voyage – transporteurs aériens, hôtels, aéroports, voyagistes et croisiéristes – renforcent leurs capacités marketing grâce à une gestion avancée des données et à l’adoption de l’IA.

Selon l’enquête, les marques capables d’unifier et d’activer leurs données clients bénéficient d’un avantage concurrentiel clair en matière de personnalisation, d’orchestration et de prise de décision.

Toutefois, pour maintenir cette avance, les plus performantes doivent encore accélérer leur maturité en IA afin d’exploiter pleinement son potentiel dans l’ensemble de leurs opérations.

Des performances supérieures pour les leaders des données

Selon un sondage mené auprès de 200 responsables marketing seniors du secteur du voyage dans le monde, les entreprises en tête en gestion des données surpassent régulièrement les marques plus « mainstream » à toutes les étapes du parcours marketing.

●  Elles sont près de trois fois plus susceptibles d’enrichir les profils clients avec des informations prédictives (39 % contre 14 %).

●  Elles sont deux fois plus susceptibles d’utiliser l’apprentissage automatique pour anticiper le comportement et la valeur des clients (36 % contre 17 %).

●  Elles sont presque trois fois plus susceptibles de fournir des réponses personnalisées et opportunes (43 % contre 15 %).

Un fossé croissant dans l’adoption de l’IA

Malgré ces progrès, l’étude révèle un écart émergent dans l’adoption de l’IA. Si les premiers utilisateurs exploitent l’IA prédictive pour des tâches marketing courantes, seulement 21 % des entreprises du secteur affirment tirer pleinement parti de l’IA pour la prise de décision prédictive et la modélisation.

Un tiers (33 %) des leaders en gestion des données considèrent l’IA comme essentielle pour la réussite future du marketing, contre seulement 12 % des entreprises plus traditionnelles.

L’adoption à grande échelle de l’IA avancée demeure freinée par trois obstacles principaux : les limites des plateformes technologiques et leur intégration avec les systèmes existants, le manque d’expertise interne pour déployer et gérer l’IA, et la fragmentation ou la faible qualité des données clients.

Sans infrastructure adéquate, sans compétences spécialisées et sans données unifiées, il devient difficile pour les organisations de faire évoluer l’IA et d’en exploiter la pleine capacité pour générer des analyses prédictives et des expériences personnalisées.

Perspectives pour l’industrie

« Une seule marque de voyage sur cinq a pleinement adopté l’IA – un écart qui représente à la fois un défi et une occasion unique », a déclaré Christiaan van der Waal, directeur général de la data activation chez Supermetrics et chef de la direction de Relay42, qui a contribué à l’étude.

« Ceux qui hésitent risquent d’être distancés alors que leurs concurrents passent de campagnes statiques à des parcours clients dynamiques et axés sur les données. Les leaders de demain ne voient pas l’IA comme un outil complémentaire, mais comme une capacité stratégique centrale qui définira l’avenir du marketing touristique », ajoute-t-il.

L’étude rappelle que la valeur de l’IA ne se limite pas au marketing. L’utilisation de l’IA causale, prédictive, agentique et générative à l’échelle de l’entreprise permet d’améliorer l’efficacité opérationnelle, d’optimiser les stratégies tarifaires, de mieux gérer les risques et d’améliorer l’expérience client.

« L’IA n’est pas seulement un levier marketing – c’est un moteur de croissance pour l’ensemble de l’entreprise », résume Linus Gregoriadis, directeur et cofondateur de London Research.

« Les leaders de la gestion des données montrent la voie grâce à l’apprentissage automatique pour l’analyse prédictive et la prise de décision. Toutefois, nous n’en sommes qu’au début du parcours, en particulier pour les applications génératives et agentiques », conclut-il.