Comment tranformer ses données Airbnb en informations utiles grâce à l'IA
Vous pensez qu’il n’existe, sur votre compte hôte Airbnb, que des rapports financiers à télécharger ? Revenus mensuels, relevés annuels, transactions au format PDF ou CSV…
C’est effectivement ce que la plupart des hôtes connaissent et utilisent. Airbnb met à disposition un tableau de bord des revenus, relativement complet : il permet de consulter les performances des derniers mois, de suivre les réservations à venir, de générer des rapports mensuels ou annuels, ou encore d’exporter des transactions dans un tableur pour un suivi comptable plus précis.
Ces données sont utiles, bien identifiées et largement documentées. Mais elles ne constituent qu’une petite partie des informations auxquelles un hôte peut réellement accéder. C’est ce que je vais vous montrer dans cet article.
Il existe en effet un autre ensemble de données, beaucoup plus large, rarement évoqué dans une optique de gestion, et pourtant directement accessible à tout hôte : les données personnelles conservées par Airbnb dans le cadre de la transparence et du RGPD.
Ces données ne prennent pas la forme de rapports prêts à l’emploi. Elles ne sont pas conçues pour la gestion quotidienne, ni pour un suivi automatisé. Mais elles contiennent une matière brute précieuse, capable d’éclairer autrement la communication avec les voyageurs, les questions récurrentes, ou encore certains points forts et points de friction de votre location saisonnière, exprimés par les voyageurs… dans leurs évaluations.
C’est précisément ce potentiel, largement sous-exploité, que nous allons explorer sur cette page. Suivez-moi et découvrez comment obtenir vos données personnes sur Airbnb et, surtout, comment vous pouvez les transformer avec l’intelligence artificielle pour les obtenir des informations utiles. Les captures d’écran proviennent de l’extraction et de la transformation de mes propres données.
Airbnb conserve bien plus d’informations que les seuls rapports de revenus généralement consultés par les hôtes.
Pourquoi ces données sont largement sous-exploitées ?
Dans l’esprit de nombreux hôtes, les données utiles à la gestion d’une location saisonnière se résument aux chiffres : revenus, taux d’occupation, durée des séjours ou frais prélevés par la plateforme.
Airbnb va d’ailleurs dans ce sens en mettant principalement en avant ses tableaux de bord financiers et ses rapports de transactions, conçus pour le suivi comptable et fiscal. De fait, ces informations financières sont utiles pour la gestion de votre location saisonnière.
Les autres données disponibles sur la plateforme ne sont ni présentées comme des outils de gestion, ni intégrées dans un parcours d’analyse clair. Et il est même probable que beaucoup ignorent comment les obtenir.
Cette situation est normale, car ces informations elles sont accessibles au titre de la transparence et du RGPD. Il s’agit en fait des données personnelles dont dispose la plateforme. Et la loi vous permet de consulter ces données et d’en obtenir une copie.
Sur simple demande, Airbnb fournit une copie complète de ces données, qui recensent l’ensemble des informations échangées au fil du temps (aussi bien en tant qu’hôte qu’en tant que voyageur). Ces données comportent bien plus que vos coordonnées. Tout ce que vous communiquez par l’intermédiaire de la plateforme est consigné dans ces données.
On y retrouve notamment l’historique des messages échangés avec vos voyageurs, avant ou pendant leur séjour. Mais aussi leurs évaluations, c’est-à-dire les notes qu’ils vous attribuent et les commentaires qui y sont associés. On est bien loin de données purement techniques ou administratives, non ? Vous commencez à en percevoir l’intérêt ?
Cependant, ces données sont livrées en bloc, sans tri préalable, sans indicateur prêt à l’emploi, et sans grande explication sur les usages possibles. Tout au plus pouvez-vous identifier de quoi il retourne, grâce aux explications fournies par Airbnb. Mais pour ce qui est de les exploiter, ce n’est pas immédiat.
Résultat ? Ces données sont peu utilisées. Cette sous-exploitation ne tient donc pas à un manque d’intérêt, mais à un problème de cadrage : sans méthode, ces données apparaissent comme trop volumineuses, trop techniques ou trop éloignées des préoccupations quotidiennes de gestion.
Ce que contient réellement la copie de vos données Airbnb
Lorsqu’Airbnb fournit une copie de vos données personnelles, il ne s’agit pas d’un simple document administratif récapitulatif, mais d’un ensemble de fichiers structurés, généralement regroupés dans une archive (un fichier ZIP), dont le contenu et le volume dépendent de votre activité sur la plateforme.
Ces données couvrent donc l’ensemble de votre utilisation d’Airbnb, aussi bien en tant qu’hôte qu’en tant que voyageur. Si certaines catégories ne figurent pas dans le fichier transmis, cela signifie simplement qu’aucune donnée n’existe pour ce périmètre précis dans votre cas.
Concrètement, ce fichier peut contenir plusieurs grandes familles d’informations.
Des données liées à votre profil et à votre activité générale
On y retrouve tout d’abord les informations que vous avez communiquées à Airbnb au fil du temps :
- données de profil,
- paramètres de compte,
- historiques d’activités,
- mesures de sécurité,
- ou encore éléments liés à la vérification d’identité.
Ces informations sont essentiellement administratives. Elles sont nécessaires au fonctionnement de la plateforme, mais présentent peu d’intérêt direct pour la gestion de votre activité.
L’historique complet des messages échangés
C’est peut-être un élément surprenant pour les hôtes. La copie des données inclut l’historique intégral des messages échangés via Airbnb : messages envoyés et reçus, discussions avec les voyageurs, échanges avec l’assistance Airbnb. Tout y est… tout est donc tracé.
Ces conversations sont consignées telles quelles, sans filtrage ni synthèse. Elles constituent une trace fidèle des questions posées, des incompréhensions récurrentes, des demandes spécifiques ou des points nécessitant régulièrement des explications.
Beaucoup d’hôtes ignorent que ces échanges figurent dans les données personnelles fournies par Airbnb, et les associent rarement à une source exploitable pour structurer leur communication. Pourtant, ces échanges ne peuvent-ils pas indiquer des éléments qui pourraient retenir l’attention d’un loueur saisonnier ?
Les commentaires et évaluations, centralisés au même endroit
La copie des données regroupe également l’ensemble des commentaires et évaluations rédigés ou reçus sur la plateforme, que ce soit en tant qu’hôte ou en tant que voyageur.
Là encore, il ne s’agit pas d’un simple affichage similaire à celui visible sur votre annonce, mais d’un historique complet, stocké sous forme de données, qui reflète la perception réelle des voyageurs au fil du temps.
Ces avis sont souvent consultés de manière ponctuelle sur la plateforme, au moment d’y répondre, mais rarement envisagés comme un ensemble cohérent pouvant être relu, comparé ou analysé dans une optique plus globale.
Des informations spécifiques aux hôtes
Pour les hôtes, le fichier peut également contenir des données relatives aux annonces : paramètres de tarification, calendrier, réponses rapides enregistrées, historiques de versements, autorisations liées aux annonces, ou encore journaux d’activités.
Ces éléments ne remplacent pas les outils de suivi financier ou les exports proposés par un PMS ou un channel manager. Ils reflètent avant tout ce qu’Airbnb conserve dans le cadre de votre compte et de vos obligations réglementaires.
Les limites structurelles des données brutes
L’ensemble de ces informations est fourni en bloc, sans tri préalable ni indicateur prêt à l’emploi. Airbnb vous propose d’obtenir vos données dans un des trois formats suivants :
- HTML : vous pouvez alors consulter vos données depuis un navigateur web
- JSON : un format structuré, idéal si vous souhaitez analyser vos données ou les importer dans un autre programme (le JSON est une méthode d’organisation des données, que les logiciels partagent)
- Excel : les données sont classées dans les différents onglets d’un classeur.
Quel que soit le format, vous obtenez un fichier.zip, qui devra être préalablement décompressé.
Hormis la consultation au format HTML, c’est pratiquement impossible d’utiliser ces informations à l’état brut dans les deux autres formats (même avec Excel) : un travail préalable de traitement des données est indispensable. C’est peut-être cela qui explique pourquoi ces données sont rarement exploitées, malgré leur richesse potentielle.
Pour vous donner une idée de la manière dont les données sont organisées dans le fichier Excel, examinez l’illustration ci-dessous. Elle montre un extrait d’un des onglets du fichier Excel que m’a fourni Airbnb, qui contient toutes les informations relatives aux messages que j’ai échangés via la plateforme.
Le contenu est dans un état brut : il n’est ni contextualisé, ni interprété, ni directement exploitable en l’état.
Extrait du fichier « messages » inclus dans la copie des données personnelles qu’Airbnb m’a fournie.
(cet onglet d’un fichier Excel compte presque 19.000 lignes)
Dans ces conditions, la difficulté ne réside pas dans l’accès aux données, mais dans leur lisibilité. Sans méthode, il devient compliqué de distinguer ce qui relève d’une simple information technique de ce qui peut réellement éclairer la communication avec les voyageurs ou l’expérience proposée.
Si elles ne manquent pas d’intérêt, ces données nécessitent un changement de posture : pour passer d’un fichier technique à une lecture orientée usages, priorités et décisions.
Sauf à diposer de beaucoup de temps et d’énergie, il est illusoire de procéder à un traitement manuel de ces informations.
Ce qu’il est possible de tirer concrètement des données Airbnb
À ce stade, une chose est évidente : ces données ne sont pas simples à lire, et donc à exploiter dans le cadre de son activité de loueur saisonnier. Si vous en doutez encore, jetez à nouveau un oeil sur l’extrait ci-dessus.
Toutefois, ces données contiennent une matière utile pour la gestion d’une location saisonnière. Voici ce que je considère qu’il est possible d’en tirer concrètement.
Identifier les questions récurrentes
L’historique des messages sur la plateforme permet de repérer les questions qui reviennent le plus souvent : horaires d’arrivée, modalités de check-in, demandes spécifiques avant le séjour ou questions liées à l’environnement local.
C’est donc une base fiable pour comprendre ce qui génère le plus d’allers-retours entre vous et vos voyageurs. Une base plus objective que votre mémoire, qui aura peut-être tendance à être sélective, en ne retenant que le dernier incident… ou celui qui vous aura le plus marqué.
Cette étape d’identification des questions récurrentes constitue un préalable utile avant d’automatiser partiellement votre communication sur Airbnb, en ciblant prioritairement les messages les plus répétitifs sur cette plateforme.
Structurer des réponses rapides
Une fois ces questions fréquentes identifiées, il devient plus simple de transformer certaines réponses en modèles prêts à l’emploi, comme automatisation partielle de votre messagerie :
- messages de pré-arrivée,
- rappels pratiques,
- consignes essentielles
- ou recommandations locales fréquentes.
L’objectif n’est pas de tout automatiser et d’avoir la panoplie la plus large de messages pré-enregistrés, mais de réduire la charge mentale en ayant à portée de doigts les réponses les plus usuelles : un stock de réponses préparées dans lequel vous pouvez piocher facilement.
Alimenter une FAQ utile
Les questions récurrentes issues des messages, croisées avec les retours laissés dans les avis, constituent une excellente base pour créer une FAQ réellement utile pour vos voyageurs.
Contrairement aux FAQ génériques, celle-ci s’appuie sur des situations vécues et des incompréhensions réelles. De nouveau, l’optique n’est certainement pas de vouloir anticiper toute question, mais d’identifier les plus fréquentes et d’adapter, en amont, votre communication.
Mieux comprendre les attentes réelles
L’analyse des avis complète utilement celle des messages. Les notes par catégorie, les commentaires publics et les retours privés permettent de mieux comprendre ce qui compte réellement pour les voyageurs :
- clarté des informations,
- qualité de l’accueil,
- adéquation entre l’annonce et la réalité,
- ou encore perception de certains équipements.
Vous n’êtes pas le seul à lire les commentaires des voyageurs. L’algorithme passe avant vous et il a sa propre grille d’analyse pour déterminer la qualité de votre hébergement et qualifier l’expérience des voyageurs lorsqu’ils viennent chez vous.
C'est la raison pour laquelle j'ai procédé à une lecture rétrospective de 78 avis Airbnb des Gîtes Kangourou Dinant, obtenus sur près de deux ans. Cette analyse m'a montré ce qu'une lecture au fil de l'eau ne permet pas de voir : la dispersion des notes par critère, la frontière entre séjours « 5★ partout » et le reste, et les frictions discrètes qui s'expriment uniquement dans les commentaires privés.
L'étude de cas concerne les gîtes que je gère à Dinant, mais la démarche est évidemment transposable à votre contexte de loueur saisonnier.Comment obtenir une copie de vos données Airbnb
La première difficulté, c’est de savoir où demander la copie de vos données. Ne cherchez pas un menu « télécharger mes données » : il n’existe pas. Ce n’est peut-être pas très intuitif, mais la première étape pour obtenir vos données est de vous rendre dans les paramètres de votre compte, comme le montre l’illustration ci-dessous.
En cliquant sur l’option « Confidentialité » dans les paramètres du compte, un menu contextuel apparaît sur la droite : en scrollant un peu vers le bas, vous voyez apparaître l’intitulé « Confidentialité des données« . Et juste en-dessous de ce titre, la première option est celle qui vous intéresse : « demander mes données personnelles« .
Un formulaire apparaît et Airbnb vous demande de renseigner les informations suivantes :
- votre pays de résidence
- le format pour obtenir les données (HTML; JSON ou Excel)
- la raison de votre demande (cette question est facultative : aucun des motifs proposés ne correspond à une demande à des fins … d’analyse !).
Lorsque le formulaire est complété, vous pouvez envoyer votre demande. Vous recevrez rapidement un mail accusant réception de votre demande.
ATTENTION : L’obtention de la copie de vos données n’est pas immédiat. Airbnb signale que le délai peut varier de 24 heures à 7 jours. Un mail vous est envoyé lorsque vos données sont prêtes à être téléchargées (et le lien de téléchargement est valide pendant 7 jours).
Pour un traitement semi automatisé de vos données, comme proposé sur le site de DigitalGite, le mieux est de demander à obtenir vos données dans un fichier Excel.
Au départ de la page du formulaire ci-dessus, vous pouvez accéder à la page explicative fournie par Airbnb, pour vous aider à comprendre ce que vous obtiendrez (mais vous le savez déjà partiellement si vous êtes arrivé jusqu’ici).
Cette étape d’obtention de vos données est un préalable. Une (bonne) partie des données obtenues ne sera pas utile, mais Airbnb n’offre pas la possibilité de sélectionner les données à exporter : c’est tout ou rien.
Une fois les données obtenues, l’étape suivante consiste à les traiter pour les rendre exploitable. La lecture brute des fichiers obtenus (même au format Excel), vous le constaterez rapidement, est assez aride.
Heureusement, l’intelligence artificielle ne rebute pas à cette tâche de rendre comestible cet énorme paquet d’informations. Et c’est naturellement vers l’IA que je me suis tourné pour tranformer le magma indigeste de données reçues en informations utiles.
L’IA pour rendre ces données réellement exploitables
L’intelligence artificielle peut en effet jouer un rôle précieux pour rendre lisible ce qui ne l’est pas spontanément, comme les différents onglets du fichier Excel transmis par Airbnb dans le cadre de l’export des données personnelles.
Ce fichier contient généralement plus de trente onglets distincts, dont la majorité n’a qu’un intérêt (très) limité pour un hôte qui cherche à mieux comprendre son activité. Un fichier README accompagne d’ailleurs l’export et décrit précisément le contenu de chaque onglet, ce qui permet déjà d’opérer un premier tri. Dans la pratique, seuls quelques onglets concentrent une réelle valeur d’analyse, notamment :
-
les messages échangés avec les voyageurs,
-
les reviews (commentaires et évaluations),
-
l’historique de recherche,
-
les réservations.
L’IA n’a pas vocation à “traiter l’ensemble du fichier”, mais à intervenir de manière ciblée, en fonction de la finalité poursuivie :
- chercher à identifier des questions récurrentes dans les messages,
- analyser les motifs de satisfaction ou d’insatisfaction dans les avis,
- ou encore observer certaines régularités dans les réservations.
Cela implique donc des traitements différents, appliqués à des jeux de données distincts.
Dans cette page, l’exemple se limite volontairement à un seul cas : la transformation de l’onglet reviews. Pris tel quel, cet onglet se présente comme une table dense, peu lisible, mêlant dates, notes, commentaires publics, parfois commentaires privés, et identifiants techniques. L’IA permet ici de transformer ce matériau brut en un fichier plus simple et structuré, dans lequel les informations pertinentes sont isolées, reformulées ou regroupées pour faciliter l’analyse : récurrence de certains thèmes, évolution des appréciations dans le temps, écarts entre notes et verbatim, etc.
Une précaution importante s’impose toutefois. Il est fortement déconseillé de transmettre l’intégralité du fichier de données Airbnb à un outil d’IA, pour des raisons évidentes de confidentialité. La bonne pratique consiste à extraire uniquement l’onglet à analyser, puis à travailler sur une copie dédiée, limitée aux champs réellement utiles. Cette étape préalable est indispensable pour garder le contrôle sur ses données et éviter toute exposition inutile de données, dont certaines peuvent être sensibles.
Les captures ci-dessous illustrent un cas concret de transformation de données, tiré de ma propre expérience.
À gauche, l’onglet reviews tel qu’il est fourni dans le fichier de données Airbnb : une table dense, peu lisible, pensée pour l’export technique plutôt que pour l’analyse. Dans cette version, chaque évaluation est éclatée sur plusieurs lignes.
À droite, une version restructurée à l’aide de l’intelligence artificielle, dans laquelle les informations pertinentes ont été isolées et reformulées pour faciliter la lecture et l’interprétation. Dans cette version, chaque ligne représente une seule évaluation.
L’objectif est de passer d’un fichier brut à une base de travail exploitable, adaptée à la question que l’on cherche à éclairer.
Sous les deux tableaux est reproduit un extrait du prompt que j’ai utilisé pour demander à ChatGPT de transformer les données brutes initiales en données exploitables.
Transformer des données en information utile : un changement de posture
Exploiter ses données Airbnb implique d’abord de changer de posture : passer d’une lecture fragmentée, souvent réactive (au fil de l’eau), à une compréhension plus globale et structurée de ce que révèlent réellement les retours des voyageurs.
Comme vous le constatez, obtenir ses données n’est pas une démarche intuitive et le traitement l’est encore moins. Mais je ne regrette pas d’avoir demandé une copie de mes données sur Airbnb et d’avoir procédé à la transformations des données brutes.
Dans cette approche, l’intelligence artificielle devient pertinente lorsqu’elle est utilisée comme un outil de transformation : elle m’a aidé à clarifier un matériau complexe, à faire émerger des tendances et à nourrir une réflexion plus large sur la communication, l’offre et l’expérience que je propose sur Airbnb.
C’est dans cet esprit que s’inscrit l’usage de l’IA pour exploiter les données Airbnb : non comme une finalité, mais comme un appui méthodologique, au service d’une compréhension plus fine et plus durable de votre activité.
Plus d'informations sur la transformation des données Airbnb ?
Si vous souhaitez obtenir des renseignements sur le prompt de transformation des données AIrbnb, vous pouvez me contacter par mail (marc@digitalgite.com).
L’exploitation des données Airbnb n’est qu’un volet d’une démarche plus large : rendre lisibles toutes vos données d’activité pour piloter votre location saisonnière. Votre activité produit des chiffres dispersés (sur Booking, dans votre channel manager, dans vos relevés financiers, …) qui restent sous-exploités, faute d’un outil capable de les croiser et, surtout, de les mettre en perspective en les intégrant.
L’IA change la donne. À partir des fichiers que vous lui transmettez, elle compare, agrège et met en évidence des tendances que ni un tableur, ni les tableaux de bord isolés des plateformes ne révèlent spontanément.
Quand vous exploitez vos données d’activité pour piloter votre location saisonnière, dans une approche intégrée, à travers toutes les plateformes, elles révèlent alors toute leur valeur.
Dans son centre de ressources, Airbnb vous explique comment comprendre votre fichier de données personnelles.