En agosto, la Comunidad Valenciana recibió 328 805 visitantes extranjeros. Los de Francia, Reino Unido y Bélgica fueron los más numerosos. Aunque siponemos la ‘lupa’ sobre Benidorm, los belgas son reemplazados por turistas de Portugal y vemos que un porcentaje importante de los viajeros no pasa la noche. Y, entre los que sí lo hacen, podemos ver dónde se hospedan.
La lupa no es una lente al uso. Es big data. Los datos proceden de un proyecto de Orange y Mabrian con el Instituto Valenciano de Tecnologías Turísticas (Invattur) para aplicar las tecnologías de análisis masivo de datos al análisis del comportamiento de los turistas. Francisco Huidobro, director de Servicios Digitales de Orange, repasa los principales resultados y las potencialidades de esta tecnología.
– ¿En qué ha consistido el proyecto de ‘El verano en datos’?
Se trata de un proyecto que nos ha contratado el Invattur para analizar el turismo de este año a lo largo de seis meses, entre julio y diciembre. El objetivo es analizar el conjunto de la Comunidad Valenciana y, en concreto, las ciudades de Benidorm, Gandía, Morella, Peñíscola y Valencia. Además, los ayuntamientos de Serra y de Torreblanca también se añadieron al proyecto con posterioridad. Es un proyecto en marcha, pero del que podemos ir sacando conclusiones.
– ¿Cuáles han sido los resultados?
La primera conclusión con los datos de julio y agosto ha sido constatar el gran peso que ha tenido el turismo nacional este año. Han supuesto casi el 60 % del total en este periodo, con un gran peso de las segundas residencias y, sobre todo, de los visitantes de fin de semana. Este turismo de estancias cortas está muy influido por viajeros de Madrid. Además, de julio a agosto el turismo nacional creció un 23 % y el extranjero lo hizo un 27 %.
Entre los visitantes extranjeros, en julio ha dominado el turismo de Bélgica y Francia y en agosto, el de Francia y Reino Unido. Ha sido un año atípico, marcado por las restricciones de movilidad. Se ha notado con el turismo británico, que ha sido mucho menos abundante de lo habitual. Y ha predominado el turismo de cercanía y de visitantes que han podido moverse en coche.
– ¿Cómo se han recopilado los datos?
Lo hacemos a través de nuestra herramienta Flux Vision. Es un servicio que llevamos desarrollando más de diez años en Francia y cinco en España. Extraemos la información de todos los registros de señalización de la red móvil, los anonimizamos, los agregamos y los analizamos desde el punto de vista de la movilidad. Con un proceso de extrapolación elevamos estos datos, que pertenecen solo a los clientes de Orange, al total de la población. Usamos diferentes indicadores estadísticos en función del mercado al que nos dirigimos: transporte, retail, turismo…
– Viendo los resultados, llama la atención como es posible extraer tanta información de una señal en la red. ¿Cómo se diferencia, por ejemplo, entre alguien que va a una segunda vivienda y un turista de larga duración?
A la hora de calcular estos indicadores estadísticos, establecemos ciertas condiciones en los algoritmos que nos ayudan a determinar el comportamiento de cada usuario. Mientras un turista está un número de días mínimo en un sitio, alguien que va a una segunda vivienda suele repetir y puede tener estancias largas. Determinamos unos patrones en función de la experiencia y del feedback que tenemos de los proyectos. Y en función de si los datos se ajustan a un patrón u otro, los categorizamos.
– ¿Cómo puede el big data contribuir a la recuperación del sector turístico?
Esta tecnología permite entender en detalle el comportamiento de los turistas para adaptar las campañas de captación en origen. Estamos viendo un cambio de comportamiento después de la pandemia, con estancias más cortas, por ejemplo, y esto ayuda al sector a adaptarse.
Además, en cuanto hemos hecho zoom sobre destinos que habitualmente no se analizaban, pudimos sacar conclusiones locales. En Morella, por ejemplo, una parte del turismo francés pasa el tiempo suficiente en destino como para consumir. Sin embargo, el turismo de los Países Bajos no lo hace. Esto puede ayudar a tomar acciones que contribuyan a alargar la estancia de los neerlandeses.
– Es decir, permite identificar posibles oportunidades que hasta ahora han pasado desapercibidas.
La estadística oficial siempre ha dado datos a nivel mensual por provincias o por destinos importantes. El big data permite poner una lupa para ver lo que ocurre en cada destino cada día, tanto para conocer destinos menos habituales como para analizar en detalle destinos destacados.
Por ejemplo, nuestros datos de ocupación de Benidorm eran más bajos que lo que decían los datos oficiales, que hablaban de una ocupación cercana al 100 %. Esta sí se alcanzaba los fines de semana o los días pico del mes, pero los datos generales eran medias y estaban obviando aquellos días en los que la ocupación era más baja. Es decir, se estaban ignorando opciones de mejora, de crecimiento y de desestacionalización.
– El sector turístico que emerge de la pandemia es diferente en muchos sentidos. ¿Cómo puede el big data ayudar a reforzar la seguridad y a gestionar mejor los riesgos?
Con esta tecnología no solo contamos dónde está la gente, sino que sabemos cómo se mueve. Dentro de este estudio hay un análisis de la movilidad nocturna que nos indica dónde pasan la noche los visitantes, sea en un alojamiento o en un establecimiento de ocio. Estos comportamientos de movilidad ayudan al gestor turístico, pero también pueden ser de ayuda para las autoridades sanitarias.
– Hablando más en general, ¿qué oportunidades ofrece al sector el big data?
Entender la realidad que se oculta en los detalles, debajo de las medias, permite a los gestores adecuar las políticas para conseguir los objetivos. Esto puede aplicarse a nivel macro como más local. Esta tecnología ayuda a identificar tendencias y a tomar decisiones en consecuencia, por ejemplo, para reducir la estacionalidad o fomentar un tipo concreto de turismo.
Otra de las características de nuestro servicio es que, aunque los datos se hayan presentado de forma conjunta ahora, en realidad los gestores turísticos han tenido acceso a ellos casi en tiempo real. Día a día, han podido seguir el comportamiento del turista en cada destino. Han podido ver el funcionamiento de las políticas en directo. Esto otorga una capacidad de reacción casi inmediata que con las estadísticas oficiales no se tiene.
– Hoy por hoy, ¿cuáles son los obstáculos para una mayor implantación de esta tecnología?
En la actualidad, existe un problema de recursos en la administración pública, tanto desde el punto de vista del número de trabajadores como de capacitación para el uso de las tecnologías. No es tanto que necesiten ser técnicos expertos en big data, sino que necesitan entender que es una nueva herramienta que implica cambiar de hábitos a la hora de analizar la información y tomar decisiones.
Además, desde el punto de vista de los operadores, existe otro reto: intentar determinar el comportamiento de los turistas basándose en los algoritmos y los datos. Tenemos que seguir mejorando para identificar de forma más precisa cada una de las realidades que hay en cada destino. Cuanto más detalle, más valiosa es la información.
A día de hoy, por ejemplo, es muy difícil distinguir dentro de un mismo destino quién está durmiendo en un hotel o quién está en una discoteca. Tenemos que dar un paso más, tanto con cambios en los algoritmos que permitan mejorar la segmentación como con la agregación de fuentes externas de datos que nos aporten información que las redes móviles no nos dan.
– La información de las redes móviles como fuente de big data, ¿para qué más se utiliza en Orange?
Fuera del turismo, lo estamos usando para análisis de movilidad y de transporte. En este campo trabajamos con el Gobierno de las Islas Baleares, con la Junta de Andalucía y con el Ministerio de Fomento. Estos datos se usan, sobre todo, para la planificación de infraestructuras de transporte.
Además, usamos esta tecnología en el sector retail. Se utiliza para entender cómo se comporta la población alrededor de un punto de venta determinado. Esto otorga más nivel de detalle sobre el mercado potencial de cada negocio. Ahora mismo, no solo contamos personas y sus movimientos, sino que somos capaces de asignar perfiles sociodemográficos e intereses y comportamientos gracias al análisis de webs y aplicaciones. Es decir, podemos determinar si alguien que acude a un centro comercial está interesado en salud, en moda o en deporte.
Por Juan F. Samaniego
Imágenes | Orange
