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Big Data y Turismo
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•  Aporta	
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•  Permite	
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•  Posibilita	
  el	
  análisis	
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•  Mejora	
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¿Qué	
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  al	
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   de	
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¿En	
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Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana
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Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana
Un	
  Des3no	
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  Inteligente	
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Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana
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•  Disponer	
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•  Integrar	
  todos	
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•  Sin	
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Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana
Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana
Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana
Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana
Estudio	
  de	
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  los	
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Fuente:	
  Díaz,	
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Estudio de webs de los Destinos CV
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Estudio de webs de los Destinos CV
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Estudio de webs de los Destinos CV
Barómetro	
  de	
  Redes	
  Sociales	
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Barómetro de Redes Sociales de los Destinos CV
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Ranking	
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Barómetro de Redes Sociales de los Destinos CV
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   principales	
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Barómetro de Redes Sociales de los Destinos CV
BOOKING	
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Invat.turBooking Monitor
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Cada	
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   puede	
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La	
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•  Cada	
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¿Qué	
  puedo	
  comparar?	
  
¿Con	
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¿En	
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¿Cómo	
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Booking Monitor
A c tual A ño 	
  anterio r V ariac ió n %	
  V ar. A c tual A ño 	
  anterio r V ariac ió n %	
  V ar.
C entro 2.000 2.300 -­‐300 -­‐13% 4.000 3.910 90 2%
L evante 3.500 3.000 500 17% 7.000 6.300 700 11%
P o niente 4.000 5.000 -­‐1.000 -­‐20% 7.200 7.500 -­‐300 -­‐4%
T o tal 9 .50 0 10 .3 0 0 -­‐ 8 0 0 -­‐ 8 % 18 .2 0 0 17.710 4 9 0 3 %
R es ervas 	
  ( R o o mnig hts ) R es ervas 	
  ( E s tanc ias )
Reservas	
  a	
  fecha	
  
Periodo	
  
Tipo	
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establecimiento	
  
Filtros	
  
Permite	
  seleccionar	
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  información	
  
que	
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Reservas	
  realizadas	
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  el	
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Indicador	
  
semafórico	
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Navegación	
  
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Reservas	
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  anterior	
  
Permite	
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  para	
  
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  detallado	
  
(*) Diseño preliminar.
Evolución	
  
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Producción	
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( R o mmnig hts )
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( R o mmnig hts )
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O c up ac ió n
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  año 	
  
anterio r
C entro 16% 10.000 50.000 20% 15% 75% 60% 37.500 80% 40.000 5%
L evante 49% 31.500 90.000 35% 35% 85% 50% 76.500 85% 76.500 0%
P o niente 35% 22.400 70.000 32% 42% 80% 38% 56.000 70% 49.000 -­‐10%
T o tal 10 0 % 6 3 .9 0 0 2 10 .0 0 0 3 0 % 3 3 % 8 1% 4 8 % 170 .0 0 0 79 % 16 5.50 0 -­‐ 2 %
A c tual A ño 	
  anterio r P revis ió n
Evolución	
  de	
  la	
  ocupación	
  prevista	
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  el	
  periodo	
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  de	
  las	
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  realizadas	
  en	
  la	
  fecha	
  indicada	
  	
  
Ejempl
o	
  
ilustra3
vo	
  
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
Centro Levante Poniente
Actual Año	
  anterior
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3.000
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5.000
6.000
7.000
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Centro Levante Poniente
Actual Año	
  anterior
Días del periodo seleccionado
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... n
% ocupación
total
90 %
60 %
30 %
Reservas (rommnights) año anterior
Reservas (roomnights) año actual
% Ocupación previsto
CUADRO	
  DE	
  MANDO	
  
§ 	
  Posibilidad	
  de	
  cruzar	
  diferentes	
  variables	
  
§ 	
  Elaboración	
  de	
  informes	
  individualizados	
  y	
  personalizados	
  
§ 	
  Manejo	
  de	
  informaciones	
  específicas	
  de	
  gran	
  valor	
  estratégico	
  
VIGILANCIA	
  TECNOLÓGICA
Vigilancia Tecnológica
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Big data y Turismo: casos prácticos en la Comunitat Valenciana

  • 1. Big  Data  y  Turismo:  casos  prác3cos  en  la   Comunitat  Valenciana     Alicante,  17  de  julio  de  2014   David  Giner,  Invat.tur   @davidginer  /  @_invaIur  
  • 2. Big Data y Turismo ¿Qué  oportunidades  o  beneficios  ofrece  el  Big  Data  al  sector  turís3co?   •  Aporta  información  para  la  toma  de  decisiones  de  manera  más  rápida  y  eficaz.   •  Permite  la  op3mización  con3nua  de  los  sistemas  de  trabajo.   •  Oportunidad  para  el  ahorro  de  costes  y  la  mejora  en  la  calidad  de  los  servicios.     •  Posibilita  el  análisis  predic3vo  para  la  planificación  de  los  servicios  públicos.   •  Nuevos  productos  y  servicios  turís3cos.  Adaptación  y  personalización  de  los  viajes  o  servicios   turís>cos.   •  Mejora  de  las  relaciones  con  los  clientes.     ¿Qué  retos  plantea  el  Big  Data  al  sector  turís3co?   •  Necesidad  de  adaptación  para  su  ges3ón  y  aprovechamiento:  recursos  humanos  y  técnicos.   •  Brecha   digital:   diferentes   niveles   de   integración   de   tecnologías   en   los   procesos   de   ges>ón   internos  y  externos  según  subsector  turís>co.   •  Big  Data  como  principal  fuente  de  ventajas  compe33vas  para  el  sector  turís>co.   Fuente:  Amadeus  y  elaboración  propia.  
  • 3. Big Data y Turismo ¿En  qué  estamos  trabajando  en  la  Comunitat  Valenciana?     Ámbito  des3nos   Ámbito  empresas  turís3cas  
  • 5. Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana Un  Des3no  Turís3co  Inteligente  (DTI)  es  aquel  “espacio  innovador,  accesible  a  todos,  apoyado  en  una   estructura  tecnológica  de  vanguardia,  que  garan>za  el  desarrollo  sostenible  del  territorio  turís>co,  y   facilita   la   interacción   e   integración   del   visitante   con   el   entorno,   incrementando   la   calidad   de   su   experiencia  en  des3no”  (Plan  Nacional  Integral  de  Turismo  de  España,  2012  –  2015).  
  • 6. Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana Un  Des3no  Turís3co  Inteligente  (DTI)  es  sinónimo  de  gran  can>dad  de  información  y,  sobre  todo,  de   una  eficiente  ges>ón  para  su  mejora  compe>>va.  
  • 7. Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana Un  DTI  debe…:   •  Disponer  de  un  SI  que  recolecte  datos,  procese  y  analice  de  manera  inteligente  =  facilitar  la  toma   de  decisiones  informadas  para  mejorar  la  experiencia  del  turista  en  el  des>no.     •  Integrar  todos  los  subsistemas  de  datos  para  poder  considerarlos  en  su  conjunto  y  analizarlos  de   manera  cruzada.     •  Sin  embargo,  actualmente  los  subsistemas  se  han  considerado  de  manera  separada:  son  autén>cos   silos  de  datos  que  man>enen  la  información  aislada  una  de  otra  e  imposibilitan  poder  obtener  el   máximo  valor  de  los  datos.    
  • 8. Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana
  • 9. Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana
  • 10. Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana
  • 11. Destinos Turísticos Inteligentes Comunitat Valenciana
  • 12. Estudio  de  webs  de  los  des3nos  turís3cos   de  la  Comunitat  Valenciana  
  • 13. Nota:   datos   del   “II   Estudio   de   Webs   de   los   Des3nos   Turís3cos  de  la  CV”.  Invat.tur.  Mayo  de  2013.   Los  des3nos  ET  son  los  que  mejores  resultados   ob>enen  en  redes  sociales   Fuente:  Díaz,  Guevara  y  Antón  (2010)   Estudio de webs de los Destinos CV
  • 14. Nota:  datos  del  “II  Estudio  de  Webs  de  los  Des>nos  Turís>cos  de  la  CV”.  Invat.tur.  Mayo  de  2013   Estudio de webs de los Destinos CV
  • 15. Nota:  datos  del  “II  Estudio  de  Webs  de  los  Des>nos  Turís>cos  de  la  CV”.  Invat.tur.  Mayo  de  2013   Estudio de webs de los Destinos CV
  • 16. Barómetro  de  Redes  Sociales  de  los   des3nos  turís3cos  de  la  CV  
  • 17. Barómetro de Redes Sociales de los Destinos CV
  • 18. 19.177   16.687   7.888   7.773   6.087   6.053   5.781   5.697   4.037   3.725   3.567   Ranking  general  de  Fans  en  Facebook  de  los  des3nos  de  la  Comunitat  Valenciana     (acumulado  2013)   Los  principales  des3nos  turís>cos  de  la  Comunitat  Valenciana  en  Facebook  usan  esta  red   social   para   información   exclusivamente   turís3ca:   todos   poseen   web   específica   y   destacan  por  su  alta  especialización  turís3ca.   Barómetro de Redes Sociales de los Destinos CV
  • 19. 14.755   6.194   6.120   5.434   5.177   4.044   3.566   2.129   2.045   2.021   1.870   1.789   1.755   Ranking  general  de  Seguidores  en  TwiIer  de  los  des3nos  de  la  Comunitat  Valenciana   (acumulado  2013)   Los   principales   des>nos   turís>cos   de   la   Comunitat   Valenciana   en   Twijer   usan   esta   red   social   para   información   exclusivamente  turís3ca:  todos  poseen  web  específica  y  destacan  por  su  alta  especialización  turís>ca.  TwiIer  sigue   una  herramienta  por  explotar.   Barómetro de Redes Sociales de los Destinos CV
  • 21. Invat.turBooking Monitor Booking  Monitor  es  una  herramienta  que  permite  medir  la  evolución  de  las  reservas  hoteleras  por:     •   canal  de  venta,     •   mercado  de  origen,     •   régimen  de  alojamiento,     •   y  precio  medio.     Cada   establecimiento   puede   comparar   la   situación   de   sus   reservas   con   respecto   a   un   grupo   de   referencia  de  hoteles  del  des3no  previamente  seleccionado  por  categoría  administra>va,  ubicación   geográfica,  etc.     La   información   agregada   de   la   herramienta   es   veraz,   confidencial  y  actualizada.       •  Cada   establecimiento   >ene   un   código   y   los   usuarios   sólo   pueden  ver  el  detalle  de  sus  establecimientos.  Sólo  acceden   al  resto  de  información  de  forma  agregada.   •  No   se   puede   mostrar   la   información   específica   de   una   agrupación   si   está   formada   por   sólo   dos   establecimientos   para   garan>zar   la   confidencialidad   de   los   datos   de   cada   empresa.  
  • 22. Invat.turBooking Monitor Sistema  de  mejora  de  la  compe>>vidad  para  alojamientos  turís>cos   Sistema  de  monitorización  y  seguimiento  de  la  evolución  del  histórico,  reservas  y  ritmo  en  >empo   real,  para  la  ocupación,  pernoctaciones,  duración  de  estancias  y  precios.     ¿Qué  puedo  comparar?   ¿Con  quién  me  puedo  comparar?   ¿En  qué  situación  estoy  respecto   al  año  anterior?   ¿Y  respecto  al  resto?   ¿Evolucionan  favorablemente  mis  ventas?   ¿Cómo  está  el  resto  de  hoteles?   ¿Estoy  por  debajo  de  la  media?   ¿Cuál  es  perfil  de  mis  clientes?   ¿Y  el  del  resto  de  los  establecimientos?   Necesidad   Oportunidad   Conocimiento  del  entorno  =  Mejora  Compe33va  
  • 23. Booking Monitor A c tual A ño  anterio r V ariac ió n %  V ar. A c tual A ño  anterio r V ariac ió n %  V ar. C entro 2.000 2.300 -­‐300 -­‐13% 4.000 3.910 90 2% L evante 3.500 3.000 500 17% 7.000 6.300 700 11% P o niente 4.000 5.000 -­‐1.000 -­‐20% 7.200 7.500 -­‐300 -­‐4% T o tal 9 .50 0 10 .3 0 0 -­‐ 8 0 0 -­‐ 8 % 18 .2 0 0 17.710 4 9 0 3 % R es ervas  ( R o o mnig hts ) R es ervas  ( E s tanc ias ) Reservas  a  fecha   Periodo   Tipo  de   establecimiento   Filtros   Permite  seleccionar  la  información   que  se  quiere  mostrar   Reservas  realizadas  en  la  fecha  indicada  con  entrada  en  el  periodo  señalado   Indicador   semafórico  de  la   variación  actual   frente  año  anterior   Detalle  previsión   ocupación   Navegación   Ocupación  prevista  en  el  periodo  a  par3r  de  las  reservas  realizadas  en  la  fecha  indicada   Reservas  realizadas  en  fecha  indicada  con  entrada  en  el  periodo  indicado  frente  a  año  anterior   Permite  navegar  a  otras  pantallas  para   análisis  detallado   (*) Diseño preliminar. Evolución   ocupación   Será  posible  seleccionar  uno  o  varios   >pos  de  establecimiento  y/o  categoría   Pick  up  -­‐  Ritmo  de   contratación   Evolución   Producción  y  tarifa   Roomnights   Estancias   Fechas  o  intervalo  para  el  que  se  quiere   consultar  la  información  (la  opción  por   defecto  será  el  mes  actual)   La  información  mostrada  será  a  la  fecha   o  intervalo  que  se  indique  en  el  filtro  (la   opción  por  defecto  será  el  día  anterior   a  la  fecha  actual)   %  C uo ta   s /to tal R es ervas   ( R o mmnig hts ) D is p o nib ilid ad   ( R o mmnig hts ) %   O c up ac ió n %  O c up ac ió n   a  f ec ha %  O c up ac ió n   a  c ierre   p erio d o D if erenc ia O c up ac ió n  a   c ierre   ( R o o mnig hts ) %  O c up ac ió n O c up ac ió n   ( R o o mnig hts ) %  V ariac ió n   vs  año   anterio r C entro 16% 10.000 50.000 20% 15% 75% 60% 37.500 80% 40.000 5% L evante 49% 31.500 90.000 35% 35% 85% 50% 76.500 85% 76.500 0% P o niente 35% 22.400 70.000 32% 42% 80% 38% 56.000 70% 49.000 -­‐10% T o tal 10 0 % 6 3 .9 0 0 2 10 .0 0 0 3 0 % 3 3 % 8 1% 4 8 % 170 .0 0 0 79 % 16 5.50 0 -­‐ 2 % A c tual A ño  anterio r P revis ió n Evolución  de  la  ocupación  prevista  en  el  periodo  a  par3r  de  las  reservas  realizadas  en  la  fecha  indicada     Ejempl o   ilustra3 vo   0 1.000 2.000 3.000 4.000 5.000 6.000 Centro Levante Poniente Actual Año  anterior 0 1.000 2.000 3.000 4.000 5.000 6.000 7.000 8.000 Centro Levante Poniente Actual Año  anterior Días del periodo seleccionado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... n % ocupación total 90 % 60 % 30 % Reservas (rommnights) año anterior Reservas (roomnights) año actual % Ocupación previsto CUADRO  DE  MANDO   §   Posibilidad  de  cruzar  diferentes  variables   §   Elaboración  de  informes  individualizados  y  personalizados   §   Manejo  de  informaciones  específicas  de  gran  valor  estratégico