Pour qui
Chaînes d'hôtels et de restaurants suivant leur réputation sur plusieurs sites, outils PropTech et HospitalityTech alimentant des moteurs de review intelligence, offices de tourisme locaux mesurant l'attractivité des destinations, scouts M&A évaluant des cibles d'acquisition hospitalité, et marques travel faisant tourner de l'analyse de sentiment.
Ce que nous extrayons par fiche
- Identité : nom, ID Tripadvisor, URL, catégorie (restaurant, hôtel, attraction), classement dans la destination ("#17 sur 1 240 restaurants").
- Contact : adresse complète, téléphone, site web, email quand affiché.
- Classification : cuisines (pour les restaurants), classification en étoiles (pour les hôtels), sous-catégorie d'attraction, fourchette de prix ($, $$, $$$, $$$$).
- Contenu : description, horaires d'ouverture, nombre d'images, URL du menu quand disponible.
- Notes : note agrégée, décomposition de la note (cuisine, service, rapport qualité-prix, ambiance pour les restaurants ; propreté, emplacement, rapport qualité-prix pour les hôtels).
- Avis : historique complet des avis avec date, note, handle de l'auteur, pays de l'auteur, titre, texte complet, contexte de la visite (couple, famille, business).
- Données auteur : niveau de contributeur, nombre total d'avis, pays d'origine.
Scénarios d'extraction typiques
- Réputation de chaîne hospitalité : tous les avis sur 50 hôtels d'une chaîne, chaque mois, avec scoring de sentiment et alertes de dérive.
- Market intel restaurants : tous les restaurants classés top-100 dans 10 capitales européennes, avec cuisine, fourchette de prix et densité d'avis.
- Benchmarking de destination : nombre d'avis et note moyenne sur toutes les attractions d'une région donnée, pour dashboards KPI d'office de tourisme.
- Audit concurrent : 20 hôtels concurrents directs avec pulls d'avis hebdomadaires et suivi de sentiment.
- Scoping M&A : restaurants indépendants avec 500+ avis et note 4,5+ sur une ville cible, pour shortlist d'acquisition.
Comment se passe la livraison
- Brief : destination, catégorie, seuils de note et de nombre d'avis, filtre de langue sur les avis.
- Extraction : itération dans la recherche Tripadvisor + détail par fiche + pagination des avis.
- Enrichissement : analyse de sentiment par avis (positif/négatif/neutre + scoring par aspect), topic modelling sur le texte des avis, cross-match avec Google Maps pour une couverture maximale.
- Déduplication : sur ID Tripadvisor et sur combinaison nom + adresse.
- Livraison : CSV / Google Sheet / BigQuery / S3 sous 48 à 72h, ou feed de réputation mensuel planifié.
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