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La presentazione di Aurkene Alzua Sorzabal, direttrice di CICtourGUNE, sui nuovi modelli di business turistici - WEF è internazionalizzazione e cosmopolitismo (23 marzo 2014)

La presentazione di Aurkene Alzua Sorzabal, direttrice di CICtourGUNE, sui nuovi modelli di business turistici - WEF è internazionalizzazione e cosmopolitismo (23 marzo 2014)

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  • 1. CICtourGUNE   Coopera've  Research  Center  in  Tourism     Turismoko  Ikerketa  Zentro  Koopera'boa   Centro  de  Inves'gación  Coopera'va  en  Turismo     Donos'ako  Parke  Teknologikoa   Mikeletegi  Pasealekua,  71  ·∙  3.  Solairua   E-­‐  20009  Donos'a/  San  Sebas'an  ·∙  Spain   Tel.:  +34  943  010885  ·∙  Fax:  +34  943  010846   tourgune.org   Web  Economy     Business  Intelligence   Aurkene  Alzua-­‐Sorzabal  
  • 2. 2   BACKGROUND       CYBER-­‐ PHYSICAL   CONVERGENCE     The  present  'me  has  been  recognized  as  an  technology  mediated  world,   with  compu'ng  and  communica'on  en''es  interac'ng  among   themselves,  as  well  as  with  users.   Real-­‐world  components  interact  with  cyberspace  thus  driving  towards   the  Cyber-­‐Physical  World  (CPW)  convergence,  adap'ng  human  behaviour   and  social  dynamics  (Con'  et  al.,  2012)   .    
  • 3. 3   BACKGROUND       CYBER-­‐ PHYSICAL   CONVERGENCE     People   are   empowered   to   express,   share,   create,   consume,   and   organize  informa'on  in  a  new  manner     The  advance  of  internet  and  the  new  technology-­‐mediated  world,    has   significantly  changed  and  even  transformed  the  structure  of  tourism   value  chain.     It  not  only  affects  the  choices  available  to  the  consumer,  but  also  the   business  models  and  marke'ng  strategies  adopted  by  the  various   channel  par'cipants,  stakeholders.        
  • 4. 4   NEW  PARADIGM       BUSINESS   INTELLIGENCE     CHALLENGES   Beyond  tradi'onal  web  analy'cs,  des'na'on´s  stakeholders  are  needed   of  innova'ons  to  support  the  intelligent  monitoring  of  the  visitors,  in   order  to  an'cipate  and  improve  their  performance.     They  must  find  out  to  whom,  what,  how  and  when  to  refer.     Challenge   to   face   is   how   can   we   provided   insights   in   terms   of   knowledge   creaDon   and   knowledge   management   in   complex   industries  such  as  the  hospitality  field.       Business   Intelligence   based   on   Internet   provides   the   opportunity   to   an'cipate  and  es'mate  consumer  habits  on  a  changing  environment    (Alzua-­‐Sorzabal,  Gerrikagoi'a,  &  Torres-­‐Manzanera,  2013).    
  • 5. Culture  of  data   and  Analysis   • Privacy   • Access  (Open   Data)   • OpenPDS  (Personal   Data  Storage)   architectures   • What  should   analyze?,  Why?   Smart  Ci)es   • New  business   models   • Beneficial  for  city   systems  (energy,   transport,   healtcare,..)   • Building  of  ICT   plalorms  based  on   FI  (Future  Internet)   Computa)onal   Social  Science   • Human  ac'vity  in   digital   footprint(Social   Indicators)   • Collabora've   process  (Social  Sc   vs  Computer  Sc)  :   Decision  -­‐  making   Features  (5V)     • Volume   • Velocity   • Variety   • Veracity   • Value   Big  Data   5   BACKGROUND       CYBER-­‐PHYSICAL   CONVERGENCE       ROW  MATERIAL   Has   Should  encourage  the   Oriented  to   Applicability    
  • 6. 6   AIM  OF  THE   PRESENTATION   (1)  describe  the  capaciDes  of  the  monitors  (  technologies)  as  a  novel   approaches       (2)  understand  the  role  of  ICT  in  the  evoluDon  and  transformaDon  of   tourism  informaDon  systems  and  knowledge  management    
  • 7. 7   TOURISM   INTELLIGENCE       WAHT  CAN  WE   LEARN  FROM   THE  WEB       Sta's'cal  System   Dynamic  Pricing   Monitor   Mobility  on   des'na'on   Social  Media   Monitor   Tourism   Des'na'on  Web   Monitor  
  • 8. 8   BUSINESS   INTELLIGENCE       DYNAMIC   PRICING   MONITOR   Price  compe''veness  is  an  essen'al  component  in  the  overall     compe''veness  of  any  tourism  des'na'on  or  industry.   •  Countries  and  industries  have  developed  or  use  price  indicators.     Price  is  one  of  the  most  important  factor  in  decisions  about  whether,  and   where  to  market  tourism  products  and  services      Hotel  price  indexes  are  being  developed  like:   •  Trivago  HPI:  most  popular  EU  ci'es     •  Expedia  HPI:  hotels.com,  18.000  global  loca'ons      
  • 9. 9   BUSINESS   INTELLIGENCE       DYNAMIC   PRICING   MONITOR               Dynamic  Pricing  Monitor  gathers  the  pricing  and  availability  informa'on   provided  by  online  distribu'on  channels  (IDS)   It  comprises  a  web  crawler  which  uses  screen  scraping  techniques  in   order  to  acquire  prices  and  availability  for  twin  bedded  rooms  on  every   available  hotel  for  a  given  IDS,  geographical  and  'me  scope       ETL   Extrac'on   Transforma'on   Loading    
  • 10. 10   DYNAMIC   PRICING   MONITOR   •  Every  24  hours,  data  on  accommoda'on  prices  are   collected  automa'cally   •  The  system  asks  for  the  price  and  availability  of  a   overnight  for  the  1-­‐28,  30,  45,  60  and  90  days  -­‐>   Future  price  varia'on     Process  
  • 11. 11   DYNAMIC   PRICING   MONITOR   Data  volume   Hotels   Records   Daily  recs.   Hist.  Series   Spain   11.569   140M   195K   5/2011   France   13.784   135M   300K   10/2011   Ireland   742   5M   18K   11/2012     Coastal  tourism  Sample   Croacia   86   323K   2k           2/2014   Egypt   33   123K   1K   Greece   431   138K   10K   Italy   1.105   2,5M   18K   Morocco   217   812K   6k   Portugal   163   141K   4k   Tunisia   28   89k   1k   Turkey   678   2,3M   16k  
  • 12. 12   DYNAMIC   PRICING   MONITOR   What  is  the  average  rate  for  3  star  hotels  in  Bilbao  on  a   given  day     Which  European  city  showed  the  most  economical  room   rates  during  Easter.  Madrid,  Paris  or  Rome?     How  many  hotels  (specific  'me  and  space)  are  in  a  given  IDS   channel  ?     Which  one  is  the  op'mal  'me  to  book  a  room  for  Christmas   in  Vienna  ?     How  does  a  big  event  affect  hotel  occupancy  and  room  rate?     …   It  may  address   quesDons  such  as..  
  • 13. 13   INSIGHTS/   PRODUCTS       FORECASTING         Dynamic  Pricing   Monitor   Forecast   Price  and  occupancy  on  Biscay  for  the  next  14  days  
  • 14. 14   INSIGHTS/   PRODUCTS       IMPACT  STUDIES         Dynamic  Pricing   Monitor   Hotel  Price  varia'on    in  July.     The  impact  of  The  fes'val  of  San  Fermín  in  Navarre  
  • 15. 15   INSIGHTS/   PRODUCTS       BENCHMARK     type  of   accomodaDon       Dynamic  Pricing   Monitor   Accommoda'on  rural  regions  of  Spain  in    August  2013   0   10   20   30   40   50   60   70   80   90   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20   21   22   23   24   25   26   27   28   29   30   31   32   Asturias   Cáceres   Cantabria   Cuenca   Granada   Navarra   Segovia  
  • 16. 16   INSIGHTS/   PRODUCTS       BENCHMARK     any  country       Dynamic  Pricing   Monitor   Average  Hotel  prices  in  Galway  in  June  2013   Weekend  effect  
  • 17. 17   INSIGHTS/   PRODUCTS       CITY   BENCHMARK     any  Dme   framework       Dynamic  Pricing   Monitor   Barcelona,  Madrid,  Valencia  from  10th  of    June  to  10th  July  2013  
  • 18. 18   INSIGHTS/   PRODUCTS       CITY   BENCHMARK     any  Dme   framework       Dynamic  Pricing   Monitor     50 100 150 200 ago 05 ago 12 ago 19 ago 26 PreciomediodelaHDE(euro) Localidad Agadir Alanya Antalya Corfú Dubrovnik Faro Monastir Rimini Sharm El Sheikh Thira Mediterranean  coastal  des'na'ons  August  2013  
  • 19. 19   INSIGHTS/   PRODUCTS       BENCHMARK         Dynamic  Pricing   Monitor  
  • 20. 20   INSIGHTS/   PRODUCTS       Price/channel       Dynamic  Pricing   Monitor  
  • 21. 21   BUSINESS   INTELLIGENCE       WEB   MONITORING   Prior   to     their   visits:   Tourists   generate   entries   when   they   consult   digital  maps  or  DMO  Websites     During  their  visit:    Tourists  leave  traces  on  wireless  networks     Aer  their  visit:  Tourists  might  add  online  reviews  and  photos       Passive  tracks  are  ler  through  interac'on  with  an  infrastructure,  such   as  a  mobile  phone  network,  that  produces  entries  in  loca'onal  logs.     AcDve   prints   come   from   the   users   themselves   when   they   expose   loca'onal  data  in  photos,  messages,  and  sensor  measurements.        
  • 22. 22   BUSINESS   INTELLIGENCE       WEB   MONITORING     The  DWM  System   Des9na9on  Web  Monitor,  DWM:  “A  system  to  measure,  analyse  and   model   the   behaviour   of   visitors   in   different   virtual   areas   (region,   territories,   tourist   brands,   associa9ons,   capitals,   districts,   municipali9es)   in   which   a   des9na9on   is   promoted   and   with   the   objec9ve   of   providing   benchmarking   ra9os   that   facilitate   strategic   surveillance  and  intelligent  marke9ng  policies”.       The  design  of  the  DWM  sa'sfies  the  five  levels  of  the  Web  Analy'cs   maturity  model  (WAMM)  (Gassman,  2008)  
  • 23. 23   DESTINATION   VISITOR   Who  does  visit  the  Web?     How  have  they  found  us?       What  is  the  behavior  and  taste   of  the  visitor?     How  much  'me  do  they  spend  in   each  content?     Which  are  the  common   characteris'cs  of  successful   products  and  services?     …   …   MWD   BUSINESS   INTELLIGENCE       WEB   MONITORING    
  • 24. 24   The  social  Media  SOME  System     The   Social   Media   Monitor   (SOME)   extracts   and   analyzes   the   content   that  has  been  revealed  by  the  users  in  social  networks  (User  Generated   Content,  UGC).       With   this,   it   is   expected   to   get   a   par'cular   vision   of   the   image   that   users  have  about  the  business,  and  therefore,  to  achieve  an  efficient   management.     51%   say   it   is   actually   more   important   than   the   opinions   of   their   friends  and  family,  and  far  more  trustworthy  than  website  content.       BUSINESS   INTELLIGENCE       WEB   MONITORING    
  • 25. 25   BUSINESS   INTELLIGENCE       WEB   MONITORING   Get   your   brand   visibility   in   the   social   sphere   and   in   search   engines,   and  get  control  over  your  online  reputa'on.     The  study  of  digital  footprints  also  lets  us  uncover  the  digital  desire   lines:     •  Understand  the  audience  (segments)   •  Define  products  (culture,  sport,  landscape,  ecology,  alterna've  ...),   •  Increase  the  number  of  followers  (adapted  to  the  profile  of  visitors)   •  Communica'on  campaigns  (most  suitable  'mes  of  the  year  to  put   the  messages)      
  • 26. 26   BUSINESS   INTELLIGENCE     South  American   Market     •  Source  markets  for  interna'onal  tourism:     •  Emerging  economies  show  fast  growth  over  the  recent  years   •  In  2012,  the  Americas  (South  and  North  America)generated  172   million  interna'onal  tourist  arrivals  worldwide  (17%  of  the  world   total)     Source:  UNWTO,  2013  
  • 27. 27   BUSINESS   INTELLIGENCE     South  American   Market     Europe  received  26  million  arrivals  from  the  Americas  in  2005     Source:  UNWTO  
  • 28. 28   BUSINESS   INTELLIGENCE     South  American   Market       Country  of  origin     Total  arrivals     %     Annual   variaDon  rate     ArgenDna     306,759     0.5%     11.0     Brazil     369,909     0.7%     53.4     Chile     37,671     0.1%     112.8     Mexico     259,028     0.5%     39.5     Venezuela     109,360     0.2%     113.5     Others    South-­‐ America     450,720     0.8%     -­‐13.6     Total       internaDonal     arrivals     56,176,884     100%     6.6   Source:  CICtourGUNE  from  data  of  IET  (2011)   •  Spain  has  benefited  by  La'n-­‐American  outbound  tourism   •  According   to   Frontur   Survey   (IET),   the   total   arrivals   from   La'n   America  in  2011  were  as  follows:   Arrivals  to  Spain  from  the     Outbound  La'n  American  market  
  • 29. 29   BUSINESS   INTELLIGENCE     South  American   Market     CountryKey   Visits   Time  (Seconds)   Av.  Time/Visits   (min.)  *   AcDons   AcDons/Visits   Bounds   P.  of  bound   (%)   Brazil   91,006   14,249,907   2.6   218,349   2.39   60,302    66.26     ArgenDna   69,275   13,104,138   3.15   200,292   2.89   42,781    61.75     Colombia   25,920   2,880,805   1.85   50,982   1.96   19,354    74.66     Venezuela   25,777   3,809,882   2.46   59,659   2.31   17,357    67.33     Peru   17,553   1,815,996   1.72   31,590   1.79   13,402    76.35     Chile   15,867   1,725,339   1.81   31,055   1.95   11,643    73.37     Ecuador   9,861   870,477   1.47   17,068   1.73   7,557    76.63     Uruguay   7,180   1,221,783   2.83   19,064   2.65   4,574    63.70     Bolivia   2,802   283,951   1.68   5,034   1.79   2,152    76.80     Paraguay   1,513   132,981   1.46   2,659   1.75   1,167    77.13     Source:  CICtourGUNE  from  the  data  supplied  by  Euskadi  Turismo.   From  2013-­‐08-­‐01  to  2014-­‐01-­‐31   DESTINATION  WEB  MONITOR  (DWM)  
  • 30. 30   BUSINESS   INTELLIGENCE     South  American   Market   CountryKey   Visits   Time  (Seconds)   Av.  Time/Visits   (min.)  *   AcDons   AcDons/Visits   Bounds   P.  of  bound   (%)   Robots   ArgenDna              3,199                               1,399,261           7.29                19,156           5.99     106     3.31     700   Venezuela                    616                                     334,240           9.04                     4,257     6.91     22     3.57     124   Chile                    601                                     221,498           6.14                  3,115           5.18     37     6.16     170   Uruguay                    522                                     315,067           10.06                     3,472           6.65     12     2.30     82   Brazil                    456                                     262,655           9.60                    3,324           7.29     28     6.14     78   Colombia                    437                                     163,719           6.24                    2,004           4.59     14     3.20     109   Peru                    279                                           99,726           5.96                    1,094           3.92     13     4.66     62   Ecuador                    151                                           57,279           6.32                                684           4.53     10     6.62     48   Bolivia                          52                                           13,815           4.43                            206           3.96     4     7.69     8   Paraguay                        30                              9,068           5.04                          114           3.80     2     6.67     6   Source:  CICtourGUNE  from  the  data  supplied  by  Spain.info.   From  2013-­‐08-­‐01  to     2014-­‐01-­‐31   DESTINATION  WEB  MONITOR  (DWM)   *  Arer  the  cleaning  process  &  Piwik  digital  footprint  
  • 31. 31   BUSINESS   INTELLIGENCE     South  American   Market   Source:  CICtourGUNE   From  2013-­‐08-­‐01  to  2014-­‐01-­‐31   DESTINATION  WEB  MONITOR  (DWM)   VISITS   YEAR   MONTH   IET  –  FRONTUR   (Spain)   EUSTAT-­‐Hotel   (Basque  Country)   MWD   (Spain)   MWD     (Basque   Country)   2013    August                                                         192,338                                                                                                           19,423         460,352                                                                                 1,353          September                                                           218,938                                                                                                           23,654                            464,673                                                                                 1,222          October                                                         171,883                                                                                                           26,610                            469,579                                                                                 1,357          November                                                             96,616                                                                                                           27,913                            474,138                                                                                 1,135          December                                                           100,294                                                                                                           29,603                            477,552                                                                                 1,021         2014    January                                                         177,138                                                                                                           16,225                            450,130                                                                                 1,382         TOTAL   (Six  Month)                                                         957,207                                                                                                       143,428         2,796,424                                                                                 7,470             Percent  Real  / Digital  world                      0.34                                                                   0.05        
  • 32. 32   VISITS   YEAR   MONTH   IET  -­‐   FRONTUR(Spain)   EUSTAT-­‐ (Basque   Country)   %  FRONTUR-­‐ EUSTAT   MWD  (Spain)   %   FRONTUR-­‐ MWD   MWD   (Basque   Country)   %  MWD-­‐ MWD   %  EUSTAT-­‐ MWD   2013   August                                                         192,338                                                                                                           19,423                                                                                               10                                                                                                           460,352                              2                                                                                 1,353                                             0.3                                                   7.0          September                                                         218,938                                                                                                           23,654                                                                                             11      é                                                                                                     464,673                              2                                                                                 1,222                                             0.3                                                   5.2  ê        October                                                         171,883                                                                                                           26,610                                                                                             15      é                                                                                                       469,579                              3                                                                                 1,357                                             0.3                                                   5.1    ê      November                                                               96,616                                                                                                           27,913                                                                                             29      é                                                                                                       474,138                              5                                                                                 1,135                                             0.2                                                   4.1    ê      December                                                           100,294                                                                                                           29,603                                                                                               30      é                                                                                                       477,552                              5                                                                                 1,021                                             0.2                                                   3.4      ê   2014    January                                                         177,138                                                                                                           16,225                                                                                               9      ê                                                                                                     450,130                              3                                                                                 1,382                                             0.3                                                   8.5      é     TOTAL   (Six  Month)                                                         957,207                                                                                                       143,428                                                                                                       2,796,424                                                                                     7,470                                             0.3                                                   5.2             Percent  Real  / Digital  world                                                                                                                       0.34                                                                                         0.05         BUSINESS   INTELLIGENCE     South  American   Market  
  • 33. 33   BUSINESS   INTELLIGENCE     South  American   Market       FRONTUR  /   MWD   Source:  CICtourGUNE    445,000          450,000          455,000          460,000          465,000          470,000          475,000          480,000          -­‐              50,000          100,000          150,000          200,000          250,000         FRONTUR-­‐MWD   FRONTUR-­‐MWD   IET  -­‐   FRONTUR(Spain)   MWD  (Spain)                                                                           192,338                                                                                                           460,352                                                                                 218,938                                                                                                           464,673                                                                                 171,883                                                                                                           469,579                                                                                     96,616                                                                                                           474,138                                                                                 100,294                                                                                                           477,552                                                                                 177,138                                                                                                           450,130         Covarianza:   -­‐339130377   Pearson:   -­‐0,678679926   p-­‐significación:   0,138  
  • 34. 34   BUSINESS   INTELLIGENCE     South  American   Market     EUSTAT  /  MWD   Source:  CICtourGUNE    -­‐              200          400          600          800          1,000          1,200          1,400          1,600          -­‐              5,000          10,000          15,000          20,000          25,000          30,000          35,000         EUSTAT-­‐MWD   EUSTAT-­‐MWD   EUSTAT-­‐Hotel   (Basque  Country)   MWD  (Basque   Country)                                                                               19,423                                                                                                                   1,353                                                                                     23,654                                                                                                                   1,222                                                                                     26,610                                                                                                                   1,357                                                                                     27,913                                                                                                                   1,135                                                                                     29,603                                                                                                                   1,021                                                                                     16,225                                                                                                                   1,382         Covarianza:   -­‐588943   Pearson:   -­‐0,779290576   p-­‐significación:   0,068  
  • 35. 35   BUSINESS   INTELLIGENCE     South  American   Market     MWD  Spain  /   MWD  Basque   Country   Source:  CICtourGUNE    -­‐              200          400          600          800          1,000          1,200          1,400          1,600          445,000          450,000          455,000          460,000          465,000          470,000          475,000          480,000         MWD  (Spain  )-­‐  MWD  (Euskadi)   MWD  (Spain  )-­‐  MWD   (Euskadi)   MWD  (Spain)   MWD  (Basque   Country)                                                                           460,352                                                                                                                   1,353                                                                                 464,673                                                                                                                   1,222                                                                                 469,579                                                                                                                   1,357                                                                                 474,138                                                                                                                   1,135                                                                                 477,552                                                                                                                   1,021                                                                                 450,130                                                                                                                   1,382         Covarianza:   -­‐1167126,6   Pearson:   -­‐0,80404303   p-­‐significación:   0,054  
  • 36. 36   New  way  to   measure     [SOME]  
  • 37. 37   BUSINESS   INTELLIGENCE     APPTRACK       All  events   (georeference   points)     Europa   16/07/2013  -­‐   30/09/2013     Infographic  on  the  use  of  San  Sebas'an  App.  App  is  downloaded  and  use    
  • 38. 38   BUSINESS   INTELLIGENCE     All  events   (georeference   points)   North  of  Spain     Summary   16/07/2013  -­‐   30/09/2013   Infographic  on  the  use  of  San  Sebas'an  App.  App  is  downloaded  and  use    
  • 39. 39   BUSINESS   INTELLIGENCE     APPTRACK       The  use  on  a  day     Downtown,   DonosDa   20/08/2013   Infographic  on  the  use  of  San  Sebas'an  App.  App  is  downloaded  and  use    
  • 40. 40   BUSINESS   INTELLIGENCE     APPTRACK         Comparison      2  weeks  of       AUGUST   Infographic  on  the  use  of  San  Sebas'an  App.  App  is  downloaded  and  use    
  • 41. 41   BUSINESS   INTELLIGENCE     APPTRACK     All  users  in   August   Semana    1  de  Agosto   Semana    2  de  Agosto   Semana    3  de  Agosto   Semana    4  de  Agosto   Semana    5  de    Agosto   49   105   118   72   48   0   5   10   15   20   25   Usuarios   can'dad  
  • 42. 42   BUSINESS   INTELLIGENCE     APPTRACK       DistribuDon  by   city  zone  and   hour   0   500   1000   1500   2000   2500   3000   3500   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20   21   22   23   24   Total   Zubieta   Loiola   Martutene   An'guo   Centro   Aiete   Altza   Amara   Añorga   Ategorrieta   Ibaeta   Miracruz   Landarbaso   Gros   Igeldo   Egia   Intxaurrondo   Miramon  
  • 43. 43   BUSINESS   INTELLIGENCE     APPTRACK     UNINSTALED   PLACES   0   50   100   150   200   250   300   350   400   450   Fuera  De  SS   Centro   An'guo   Gros   Egia   Amara   Ibaeta   Aiete   Loiola   Igeldo   Ategorrieta   Altza   Miracruz   Miramon   Intxaurrondo   Martutene   Áreas  de  Desinstalación  de  la  aplicación   can'dad  
  • 44. 44   LOOKING   TOWARD  THE   FUTURE     BUSINESS   INTELLIGENCE   •  New  methods  for  displaying/ monitoring     •  Correla'on  analysis  between   specific  indicators  providing  a   global  vision     •  Latest  techniques  applied  to   data  concerning  the  following   knowledge  fields:  spa'al   eConometric,  Network   analysis,  UGC,  DataMining  and   (Usage,  Content  y  Structure)   It  makes  easier  the  construc'on  of  an  holisDc  vision  of  the  different  Des'na'ons.     It  empowers  the  accomplishment  of  policies  according  to  the  reality  of  Tourism   Des'na'ons.     Targets   Tools  
  • 45. CICtourGUNE   Coopera've  Research  Center  in  Tourism     Turismoko  Ikerketa  Zentro  Koopera'boa   Centro  de  Inves'gación  Coopera'va  en  Turismo     Donos'ako  Parke  Teknologikoa   Mikeletegi  Pasealekua,  71  ·∙  3.  Solairua   E-­‐  20009  Donos'a/San  Sebas'an  ·∙  Spain   Tel.:  +34  943  010885  ·∙  Fax:  +34  943  010846   tourgune.org         Thanks   Grazie   45   Aurkene  Alzua-­‐Sorzabal  

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