¿Qué es el Big Data en el turismo?

De acuerdo con Viajes National Geographic, dentro de los 25 desinos más populares del mundo según los viajeros en 2019, los de países hispanohablantes ocupan 4 posiciones. La industria del turismo estaba superando a la economía global hasta 2019, y luego cayó en picada en 2020. Sí, ya sabes la razón. Pero la buena noticia es que los viajes y el turismo están recuperando terreno. Y la industria del turismo está aprovechando la tecnología para acelerar las cosas. Una tecnología tan impactante y transformadora para el sector de viajes y turismo es Big Data. Esta información pretende ser tu guía sobre "Big Data en el turismo". Después de leer esta información, vas a conocer:

Tabla de contenido

Parte 1 ¿Qué es el big data en el turismo?

Parte 2 ¿Cómo se puede aprovechar / extraer big data usando web scraping?

Parte 3 Casos de uso empresarial de big data en el turismo

Parte 4 Desafíos de Big Data en viajes & turismo

Conclusión

¿Qué es el big data en el turismo?

¿Qué es Big Data? Big data es un enfoque para extraer, procesar y visualizar sistemáticamente grandes conjuntos de datos. ¿Qué significa eso? Suponga que tienes datos personales, es decir, nombre, edad, sexo, país, etcétera, de 1000 clientes que visitaron Francia en 2020. ¿Se trata de big data? Realmente no. Pero si tienes datos sobre un millón de personas que llegaron a diferentes rincones del mundo, el hotel en el que se hospedaron, la comida que pidieron, los lugares que visitaron, los eventos que tuvieron lugar en diferentes geografías, los diferentes recursos en línea / fuera de línea que utilizaron, etc., entonces, idealmente, debería considerarse Big Data. En términos sencillos,

El big data suele tener un tamaño superior a varios terabytes (TB) y petabytes (PB) de datos..
Es alto en volumen, variedad y velocidad.
Para extraer, analizar y visualizar big data, los métodos tradicionales son ineficientes.
Entonces, usas

Técnicas modernas de extracción de datos como web scraping para extraer datos de la web.
Herramientas sofisticadas como Hadoop, KNIME, NodeXL, QlikView, FusionCharts, Watson analytics etc para realizar análisis de big data y visualizar las tendencias y patrones.

¿Qué tipo de big data se puede capturar en la industria del turismo?

Información de destino- Lugares para Visitar, Reglas & Regulaciones, etc.,

Datos de Hoteles & Restaurantes - Rating & Reseñas de Clientes, Precios, Detalles del Servicio, etc.
Datos de Transporte - Billetes de Avión, Mapas de Ruta, Datos de Tráfico
Datos de Eventos - Deportes, Festivales, Cumbres, etc.
Datos de Esquemas Gubernamentales
Datos Turísticos - Entrada & Salida de Turistas, Lugar de Origen, Edad, Idiomas Hablados, etc.
Datos Sociales - Publicaciones de los viajeros en las RRSS con geoetiquetas, Etiquetas de marca, Hashtags relacionados con viajes, etc.
Noticias de viajes & Hostelería
Datos Diversos: Búsqueda en la web, Visitas al sitio web, Aplicaciones solicitadas de pasaporte & Visa, Educación internacional y Empleo, etc.

¿Cómo extraer big data de viajes & turismo?
Para extraer big data de viajes & turismo, puedes preferir:

1. Web-scraping

El web scraping de turismo es un enfoque para extraer datos de manera programática de sitios web enfocados en viajes & turismo. Puedes utilizar herramientas de raspado web o escribir tus scripts para extraer datos de estos sitios web. Por ejemplo, supongamos que necesitas datos de hoteles & restaurantes, es decir, precios, reseñas, servicios prestados, ubicación, etc., de "Booking.com". Puedes extraer fácilmente cientos y miles de datos de hoteles & restaurantes de Booking.com en unos pocos minutos.

Utiliza herramientas de raspado web si lo necesitas

Para extraer rápidamente big data de turismo
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1. Recursos internos & externos

También puedes obtener los datos dentro de la empresa. Buscar datos valiosos en tu software de gestión de reservas, servicios & libros de cuentas, etc.
También podrías solicitar a las juntas de turismo y a los proveedores de datos de terceros que te proporcionen los datos. Pero la veracidad de los datos es mucho mayor si extraes mediante web scraping.

¿Cuáles son los casos de uso de Big Data en la industria turística?
La clave para revivir el turismo & otros sectores emparentados es aprovechar el poder de la cultura y la creatividad, optimizar las operaciones de viajes, personalizar las ofertas, brindar experiencias perfectas, y desbloquear nuevos canales de crecimiento. Big data puede ser de ayuda aquí:

1. Investigación de Mercado Turístico

En la última década, la penetración de los dispositivos móviles ha catalizado positivamente la cantidad de datos producidos por diferentes fuentes. En el sector del turismo, los datos se dividen en tres categorías:

Datos generados por el usuario: datos textuales en línea como blogs, publicaciones en RRSS, comentarios, reseñas, geo-etiquetado comida, restaurante, datos de imágenes de destino.
Datos del dispositivo: cámaras CCTV en lugares turísticos, hoteles, restaurantes, datos de GPS móviles & vehículos, datos de itinerancia móvil, datos de Bluetooth, datos meteorológicos, etc .;
Datos de transacciones: datos de motores de búsqueda, datos de visitas a páginas web, datos de reservas online, etc.
Investigación en turismo de Big Data

Todos estos datos pueden ser un buen alimento para que los investigadores lleven a cabo investigaciones relacionadas con el turismo. ¿Qué tipo de investigación? Se pueden analizar las tendencias turísticas, los hábitos y comportamientos turísticos, el impacto de ciertos esquemas / campañas en la afluencia de turistas, etc.

1. Asignación racional de recursos de tráfico

La identificación y predicción del estado del flujo de tráfico en tiempo real podría ser la respuesta para aliviar la congestión del tráfico en los puntos de atracción turística y en las rutas turísticas:

Correlación Temporal: Los detectores de flujo de tráfico fijos y móviles pueden ayudar a recopilar y analizar datos de tráfico.
Correlación Espacial: El flujo de tráfico en uno o más cruces impacta el flujo en los cruces vecinos.
Correlación Histórica: Los datos de tráfico en torno al flujo, la velocidad y la ocupación tienen características similares basadas en el tiempo en determinados días de la semana o fines de semana.
Los modelos de agrupación de tráfico, los modelos de fusión de datos, los modelos correlacionales y los modelos de optimización son los enfoques analíticos más comunes para explotar de manera eficiente el big data relacionado con el tráfico y manejar el tráfico de manera inteligente.

1. Gestión operativa de atractivos turísticos mediante el análisis de comportamientos turísticos

El análisis del comportamiento de los turistas podría ser útil para diferentes partes interesadas.
Estacionalidad de la demanda en viajes, turismo y hostelería para operaciones flexibles. El big data puede ser crucial para gestionar de forma rentable los aspectos operativos de las atracciones turísticas.
Además de las agencias de gestión de operaciones de destino, puede ser útil para cadenas minoristas, cadenas de hoteles y restaurantes, etcétera.
Los turistas tienen un alto potencial de gasto. Cuando los turistas visitan tu localidad, a menudo van de compras, exploran restaurantes y participan en festivales o eventos locales. El análisis de datos en torno a todos estos puntos ayuda a los ejecutivos en la toma de decisiones estratégicas.
Por ejemplo, basándose en las tendencias históricas y actuales, los actores del turismo pueden pronosticar la afluencia de turistas en una atracción turística en particular. En consecuencia, pueden hacer arreglos para el viaje, el alojamiento, la comida y otros recursos.

1. Estimación de la demanda de viajes
   Las demandas de viajes tienen sus raíces en el concepto económico de "demanda". La demanda turística generalmente significa llegadas y gasto de turistas. Puedes recopilar y analizar datos de llegada de turistas o datos de gasto en función de tu objetivo, ya sea maximizar las pisadas de turistas o maximizar el gasto. Por ejemplo, los planificadores de paquetes turísticos pueden personalizar sus planes para adaptarse a los bolsillos de los turistas de un país de origen en particular. Digamos que si el gasto promedio de los turistas del país XYZ es mayor, entonces tal vez las juntas nacionales de turismo puedan planificar promover agresivamente el turismo en los EE. UU. E incluso planificar con los proveedores de servicios y los planificadores de paquetes turísticos para reducir los precios. Esto puede catalizar positivamente la afluencia de turistas.

2. Gestión de ingresos
   Los hoteles y restaurantes pueden tener información sobre tasas de ocupación, reservas actuales, precios, etcétera, y combinarla con datos externos como condiciones climáticas, vacaciones escolares, eventos locales, información de vuelos, etcétera para pronosticar eficazmente las demandas y elaborar estrategias para maximizar los ingresos. Por ejemplo, subir sensiblemente los precios.

3. Gestión de marca, seguimiento de la competencia & experiencia del cliente

El 91% de los clientes jóvenes confía en las reseñas en línea. Hoy en día, las RRSS son tan poderosas que un tweet negativo de un influencer puede reducir drásticamente los ingresos de una empresa. Es importante monitorear la imagen de tu marca manteniendo un toque en las RRSS, blogs y plataformas de reseñas en línea. En una nota positiva, también puedeS monitorear lo que a los clientes les gusta de tu servicio y resaltarlo en tus campañas de marketing, mejorarlo aún más, etcétera. No solo pueded analizar los sentimientos de los clientes sobre tu marca, sino también

Monitorea a tus competidores
Analiza las estrategias de precios de los competidores y pon el precio que deseas a tus servicios inteligentemente.

1. Marketing personalizado

La diversidad, el ocio, los viajes de negocios, las reuniones con familiares, etcétera, son los principales factores que influyen en las personas para viajar. Si conoces la intención detrás de los viajes, puedes personalizar tus estrategias de marketing para obtener más ventas. Cuantos más datos calificados tengas, mejor podrás ejecutar un marketing personalizado dirigido.

1. Bots de viaje inteligentes

El uso de big data para PNL es un caso de uso independiente de la industria. El big data textual de las RRSS se pueden utilizar bien para alimentar algoritmos de aprendizaje automático. Dado que estas publicaciones en las RRSS relacionadas con el turismo son en su mayoría de turistas, es fácil desarrollar bots inteligentes orientados al cliente para abordar sus preguntas en un idioma que los turistas entiendan.

Desafíos de Big Data en la industria del turismo

Ciberseguridad & Privacidad de datos:

Las herramientas de web scraping han facilitado muchísimo la extracción de macrodatos turísticos de la web. Pero el big data también tiene sus desafíos. Con una mayor dependencia de los macrodatos turísticos, los riesgos de violaciones de datos son igualmente altos. Con cada violación, la confianza y las marcas se ponen en riesgo. La gobernanza y la ética de los datos es otra gran preocupación relacionada con el big data turístico.

Analizar datos no estructurados

Aunque es fácil raspar y recopilar datos utilizando herramientas de raspado web, la web está llena de datos erróneos y no estructurados que son difíciles de analizar. La eficiencia de los algoritmos ML sigue siendo un desafío.

Conclusión

La OMT ha pronosticado 1.800 millones de llegadas de turistas internacionales para 2030. Aprovechar con éxito el big data y otras tecnologías de transformación digital será clave para desbloquear y aprovechar nuevos canales de crecimiento en la industria del turismo. En esta información, te brindamos una perspectiva en profundidad de "Big Data en el turismo", cómo extraer datos de viajes y turismo, casos de uso de big data en el turismo, desafíos, etcétera. Con los avances tecnológicos, estamos viendo un flujo sin precedentes en el comportamiento de los clientes, las operaciones comerciales y la forma en que las personas viven y se comunican. Un tweet puede afectar a las empresas de formas impredecibles. Es importante tomar decisiones comerciales calculadas, validadas y basadas en pruebas.