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Open data

Perché siamo sul mercato?

Il motivo per cui Outcrowd è sul mercato è che dal primo giorno stiamo cercando di creare un modo diverso di concepire il mondo dei viaggi.

Per far questo, ci siamo dati come primo obiettivo quello di fornire a chiunque le giuste informazioni per aiutarli nella scelta della prossima destinazione da visitare.

Ci piace dire che vorremmo visitare il mondo senza impattare negativamente su di esso, in nessuna forma.

Ieri era l’overtourism. Oggi è il distanziamento sociale. Domani sarà qualcosa di nuovo a cui ci prepareremo già da oggi.

Meglio essere in due che da soli

Il turismo produce il 10% del PIL mondiale secondo le stime dell’UNWTO. Ci rendiamo conto che in questa sfida non possiamo essere da soli. Ad oggi nessun’altra travel company ha un occhio di interesse sulla disciplina del destination management, che tenga conto di alcuni fattori come ad esempio quelli dei flussi turistici.

Tutte le piattaforme sono organizzate rispetto alla vendita massiccia di strutture e ticket di trasporti. Hanno come unico obiettivo la conversion finale dell’utente. Per far ciò vengono utilizzati messaggi che giocano su diverse emozioni negative sull’utente.

Come lo shortage, la scarsità di camere rimaste sulla piattaforma, che dovrebbe invogliarti a comprare una stanza quanto prima.

O quello della social proof, secondo cui una destinazione che è presente tra le più ricercate sul sito dagli altri utenti, sia necessariamente migliore delle altre (ci devo andare per forza anche io!).

La gestione del dato, in tutto ciò, non è mai trasparente.

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Da oggi il nostro indicatore è anche tuo

È per questo che abbiamo pensato di rendere pubblico il nostro indicatore Outcrowd sui flussi turistici italiani mensili.

Pensiamo che sia più importante che altre realtà adottino questa soluzione, piuttosto che tenerla solo per noi.

Lo facciamo anche perché crediamo fortemente nel mondo degli open data come abilitazione a un processo innovativo e tecnologico più veloce.

Motivo per cui abbiamo utilizzato soltanto dati pubblici come quelli dell’ISTAT, che sono accessibili da chiunque.

Data driven

Abbiamo quindi creato una piattaforma dall’animo gentile e trasparente che non lavora su emozioni negative ed è basata su dati pubblici e che possa guidarci nelle nostre scelte.

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Ci nutriamo di dati tutti i giorni. Quegli stessi dati che ci hanno spinto a creare tutto ciò, anche questa pagina.

Metodologia - L’indicatore Outcrowd

Abbiamo capito sin da subito che non esiste un indicatore sui flussi turistici mensili per comune italiano, pur essendo disponibili diverse basi dati per valutare i flussi turistici. Così l’abbiamo creato noi.

Per sviluppare l’indicatore abbiamo seguito tre step.

1.

Siamo partiti con la raccolta dei dati sui flussi turistici per singolo comune in Italia, grazie all’utilizzo dei dati ISTAT, pubblici e accessibili da chiunque.

Il sito di ISTAT mette infatti a disposizione dati su flussi turistici per ogni comune d’Italia.

2.

Abbiamo definito 4 metriche per valutare l’impatto dei flussi turistici su una destinazione:

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Per avere un indicatore era fondamentale a questo punto poter combinare queste metriche.

3.

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Abbiamo suddiviso ciascuna metrica in cluster in base alla distribuzione dei valori assunti dalla metrica su tutti i comuni italiani, per ottenere un numero da 0 a 5.

Abbiamo poi sommato il valore di ciascuna metrica, diviso per 4 e applicato di nuovo la distribuzione.

Si ottiene così l’indicatore Outcrowd.

Esempio Firenze

Facciamo un esempio insieme su Firenze nel mese di marzo (basato su dati reali sul flusso di turisti italiani):

Intensità del turismo = 78,443 turisti. In base al valore dell'intensità del turismo su tutti i comuni, 78,443 corrisponde al cluster 5. Firenze è una delle destinazioni italiane con intensità turistica più elevata.

Densità del turismo = 78,443 turisti / 102 km2. Il cluster corrispondente è di nuovo 5. Firenze ha solitamente un'alta concentrazione di turisti per km2.

Impatto del turismo sulla popolazione = 78,443 turisti / 366,039 residenti. Il cluster corrispondente è 3. L'impatto del turismo sulla popolazione è leggermente superiore alla media italiana nel mese di marzo.

Impatto del turismo sulla capacità ricettiva = 196,096 notti trascorse / 49,130 posti letto. Il cluster corrispondente è 2.5. Firenze ha un numero elevato di posti letto e in questo periodo le strutture ricettive non sono al completo.

5 + 5 + 3 + 2.5 = 15.5

15.5 / 4 metriche = 3.3875. Questo valore corrisponde al cluster 4.5.

L’indicatore di Firenze nel mese di marzo è così 4.5 su un massimo di 5.

Significa che Firenze, nel mese di marzo, è una delle destinazione in Italia con maggiore afflusso di turisti italiani.

Stagionalità vs Annualità

Per tenere in considerazione la stagionalità delle singole destinazioni turistiche, l’indicatore è calcolato su base mensile.

L’indicatore annuale è ricavato semplicemente dalla media degli indicatori calcolati sul singolo mese, diviso i 12 mesi che compongo un anno solare.

Coronavirus aggiornamento

Il nostro indicatore è pensato per lavorare sui flussi aggregati, o presi singolarmente, sia italiani che esteri. Tuttavia, prevedendo un flusso di turisti esteri minore quest’anno, l’indicatore ad oggi tiene in considerazione solamente i flussi turistici domestici.

Tuttavia, questo ci ha dato la possibilità di scoprire che diverse mete turistiche, che ad oggi erano molto visitate dal turismo estero, avranno una pressione turistica minore rispetto a quella sperimentata negli anni scorsi.

È un ottimo momento per visitarle tutte!

Scoprile nella nostra sezione Esplora.