ICT and Tourism Observatories

General director of Market Intelligence and Observatory

Mariana Mangiarotti

The potential of tourism in Buenos Aires' economic development

General Directorate of Market Intelligence and Observatory

Directora General

Gerencia de Inteligencia de Mercados y Big Data

Gerencia de Investigación

Investigación exploratoria de la ciudad: Mi BarrioEncuesta de gasto en hoteles (check-out)Investigación exploratoria: BA Destino de Museos, BA Destino de Lujo, GastronomíaEncuestas: Cruceros, Turismo de Reuniones, Turismo de Estudio

Indicador de Potencialidad Turística (IPT)Big DataInversionesAnálisis de mercados internacionalesProyeccionesMonitor de empleoInformes mensuales, trimestrales y anualesMonitor de América Latina

Economistas Econometrista Turismo Data Mining Ciencias

SociólogosTurismoCiencias de la ComunicaciónEncuestadores

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2 3HOWtravelerDECIDES nextdestination?

How do we attract NEWTOURISTS fromnew markets?

How do tourists BEHAVE IN BA?

TOURISM BA 2016-2019 | Business Intelligence System

1Worldwide BA

20 Potential Markets for BA & Argentina

ChinaEstados Unidos

IndiaFrancia

ColombiaMéxico

Nueva ZelandaReino Unido

EspañaPerú

UruguayCanadá

ChileAlemaniaAustralia

RusiaItalia

BrasilSudafricaEcuador

0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0

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TOURISMPOTENTIALINDICATOR

2016

1. IPT

China

Estados Unidos

India

Francia

Colombia

México

Nueva Zelanda

Reino Unido

España

Perú

Resultados del IPT IPT Economía Turismo

1º

2º

3º

4º

5º

6º

7º

8º

9º

10º

9º

7º

6º

17º

4º

2º

5º

10º

8º

3º

1º

3º

4º

2º

6º

10º

8º

5º

7º

12º

Puntaje positivo

Puntaje negativo

Resultados del IPT IPT Economía Turismo

1º

3º

4º

2º

6º

10º

8º

5º

7º

12º

Uruguay

Canadá

Chile

Alemania

Australia

Rusia

Italia

Brasil

Sudafrica

Ecuador

Puntaje positivo

Puntaje negativo

11º

12º

13º

14º

15º

16º

17º

18º

19º

20º

1º

13º

10º

16º

15º

14º

20º

18º

12º

19º

17º

11º

13º

9º

14º

16º

15º

18º

20º

19º

10 Priority Markets for BA 2017

Growth2013-2015TOURISM

OUTBOUND

ChinaEstados Unidos

IndiaFrancia

ColombiaMéxico

Nueva ZelandaReino Unido

EspañaPerú

UruguayCanadá

ChileAlemaniaAustralia

RusiaItalia

BrasilSudafricaEcuador

ChinaEspañaFrancia

IndiaNueva Zelanda

ColombiaReino Unido

Estado UnidosMéxico

ItaliaPeru

AlemaniaChile Canadá

EcuadorAustraliaUruguay

SudáfricaBrasilRusia

23%22%18%16%15%15%15%11%9%8%8%7%4%3%

-6%-11%

-22% -32% -34%

0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0

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58%

To increaseaverage

expenditurein BA

To diversifyemissivemarkets

Growth 2013-2015EXPENDITURE USD

Evolución del Turismo Internacional en CABAEnero-16 –Feb-17 (variación anual, en %)

Growth of Inbound International Tourism 2016/2017

20

15

10

5

0

-5

-10

-15

-20

-25

ene-

16

feb-

16

mar

-16

abr-

16

may

-16

jun-

16

jul-1

6

ago-

16

sep-

16

nov-

16

dic-

16

feb-

17

mar

-17

ene-

17

oct-16

Variación interanual (en %)

(Feb12 – Feb17, en miles de turistas). Serie desestacionalizada.

Evolution of International Tourism in Buenos Aires

Miles de turistas

UNLOCKING THE TRUE VALUE OF DATA

2. BIGDATA

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Data Arquitecture &Integration

whywhatwherewhen &how of data science

Interdisciplinary Team of Analysts

New Touristic ProductsNew MarketingNew Promotion

Economic impact

Flight searches and bookings: choice of destinations and connectivity.

Details of international tourists and expenditure: arrival of tourists, spending, length of stay, activities, means of access, accommodation, motive for travel, etc.

Credit cards: consumption preferences by market, date, hour, sector and zone.

Telefone and sensors: movement of tourists through the city's different neighbourhoods.

Analysis of feelings: evaluation of Buenos Aires, its tourist offering and gastronomy on social networks in different languages.

Tourism offering: cultural (museums, historic buildings, theatre shows), guided tours, accommodation (occupation and prices)

Tourist infrastructure: periodic updates on establishments offering lodging and gastronomy

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Big Data: What information do we need for the project?

Big Data: What information do we need for the project?

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Large volume of dataReal data

Data that difficult to measure through sample designs

Improved timeliness, or real time

Selection bias

Microdata: how data is measured, and how I'd like it to be measured

Data integration: how to cross-reference data

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Thank you!

/travelbuenosaires /travelbuenosaires@travelbaires

travel.buenosaires.gob.ar