Hur kan stora mängder data förvandlas till smartare beslut och bättre upplevelser i turismen? Den här rapporten tar dig med bakom kulisserna i Åre, där forskarna byggt ett avancerat system för att samla in, analysera och visualisera allt från bokningar till sociala medier.
Hur stora datamängder, big data, kan användas för att skapa ny kunskap och stödja beslutsfattande inom turism
Forskningen i korthet
Denna rapport beskriver hur stora datamängder, big data, kan användas för att skapa ny kunskap och stödja beslutsfattande inom turism, med särskilt fokus på Åre som svensk turistdestination. Forskarna har utvecklat och implementerat ett så kallat Destination Management Information System som samlar in, lagrar, analyserar och visualiserar data från olika källor för att hjälpa destinationens aktörer att fatta bättre beslut och utveckla verksamheten.
Bakgrunden är att turismbranschen genererar enorma mängder data – till exempel genom webbsökningar, bokningar, kundundersökningar och omdömen på sociala medier – men att dessa data ofta inte används effektivt. Målet är att skapa en infrastruktur som gör det möjligt att omvandla denna data till användbar kunskap, vilket i sin tur stärker destinationens konkurrenskraft och innovationsförmåga.
Syftet är att visa hur ett modernt informationssystem kan stödja lärande och kunskapsutveckling inom turism genom att samla in och analysera data om kundbeteende (t.ex. webbnavigering, bokningar, feedback), skapa indikatorer för att mäta destinationens prestation och kundernas upplevelser, samt ge destinationens aktörer (t.ex. hotell, aktivitetsbolag, destination management organisationer) verktyg för att förstå och förbättra sina erbjudanden. Forskarna undersöker särskilt hur man kan koppla samman data från olika källor och använda avancerad analys (såsom data mining och OLAP) för att identifiera mönster, trender och förbättringsområden.
Forskningen hör hemma inom områdena turism, digitalisering och verksamhetsutveckling, med kopplingar till ekonomi, hållbarhet och organisationslärande. Att kunna använda stora datamängder för att förstå och utveckla turistdestinationer är mycket relevant i en tid när digitaliseringen påverkar hela samhället och konkurrensen om besökare är hård. Kunskap om besökarnas beteende, preferenser och upplevelser gör det möjligt att skapa bättre tjänster, marknadsföra sig smartare och använda resurser mer effektivt. Detta är viktigt både för den enskilda destinationens framgång och för att kunna utveckla mer hållbar turism.
Resultat och slutsatser
DMIS-Åre samlar in, lagrar och analyserar stora mängder data från olika källor: webbsökningar, bokningar, kundfeedback (t.ex. enkäter, e-recensioner), samt användargenererat innehåll från sociala medier. Systemet möjliggör realtidsanalyser och benchmarking för både destinationens ledning (DMO) och enskilda aktörer (t.ex. hotell, aktivitetsbolag). Analysen omfattar hela kundresan: från webb-navigering och bokning (pre-trip), till feedback och recensioner efter besöket (post-trip). Dataanalysen bygger på metoder som OLAP (Online Analytical Processing), data mining och maskininlärning för att hitta mönster, segmentera kunder och identifiera trender. Systemet är designat för att stödja både individuell och kollektiv lärandeprocess bland destinationens aktörer, vilket stärker innovationsförmågan och samarbetet. Integritet och dataskydd hanteras genom att känsliga kunddata lagras minimalt och att aktörer endast får tillgång till aggregerad och anonymiserad information.
Huvudfynden visar att kunskapsinfrastrukturen DMIS-Åre möjliggör insamling av både strukturerad (t.ex. bokningsdata, enkätsvar) och ostrukturerad data (t.ex. fria textomdömen från sociala medier) i ett centralt datalager, vilket gör det möjligt att analysera och jämföra information från olika aktörer och perspektiv. Forskarna har utvecklat ett antal nyckelindikatorer för att mäta destinationens ekonomiska resultat (t.ex. bokningar, försäljning), kundbeteende (t.ex. webbtrafik, bokningsmönster) och kundupplevelse (t.ex. nöjdhet, lojalitet, värde för pengarna). Genom dashboards och OLAP-analys kan användare snabbt få överblick över viktiga nyckeltal, se trender över tid och bryta ner data på olika kundsegment, produkter eller marknader. Systemet kan hantera både traditionella enkäter och användargenererat innehåll (t.ex. recensioner på TripAdvisor och Booking.com). Textanalys och maskininlärning används för att klassificera feedback som positiv, negativ eller neutral och koppla den till olika delar av destinationens erbjudande. Genom att samla och analysera data på detta sätt får destinationens aktörer bättre förståelse för kundernas behov och beteenden, vilket gör det lättare att anpassa och utveckla produkter och tjänster.
I praktiken innebär detta att Åre och dess aktörer kan bli mer datadrivna i sitt arbete. Istället för att fatta beslut baserat på magkänsla eller enbart på traditionella gästundersökningar, kan man nu använda stora mängder data för att snabbt upptäcka trender, identifiera problem och hitta nya möjligheter. Systemet möjliggör också benchmarking, det vill säga att olika aktörer kan jämföra sina resultat med genomsnittet för destinationen (på ett anonymiserat sätt), vilket kan driva på förbättringsarbete och innovation. Resultaten visar att det är fullt möjligt att bygga och använda en sådan kunskapsinfrastruktur även på en mindre ort som Åre, och att det ger konkreta fördelar för både stora och små aktörer.
Forskarna drar slutsatsen att en välutvecklad datainfrastruktur och analyskapacitet är avgörande för framtidens turistdestinationer. Genom att använda big data och avancerad analys kan destinationer bli mer flexibla, innovativa och kundorienterade. Det möjliggör snabbare anpassning till förändringar på marknaden och bättre förståelse för vad som faktiskt skapar värde för gästerna. För beslutsfattare och företag inom turism innebär detta att det är viktigt att samla in och dela data mellan olika aktörer för att få en helhetsbild, att investera i analysverktyg och kompetens ger bättre beslutsunderlag och kan bidra till ökad konkurrenskraft, att kundfeedback, både från enkäter och sociala medier, bör användas systematiskt för att förbättra erbjudandet, samt att datadrivet lärande och innovation kan göra destinationen mer attraktiv och hållbar på lång sikt. Forskarna pekar också på framtida utveckling, till exempel att integrera realtidsdata (t.ex. via mobiltelefoner och QR-koder) för att ännu snabbare kunna reagera på gästers behov och önskemål.
Praktiska råd för företag och destinationer
Övergripande tillämpbarhet:
Forskningen är mycket praktiskt användbar för destinationer, hotellkedjor, aktivitetsbolag och andra aktörer som vill arbeta mer datadrivet. Modellen och systemet är särskilt relevant för destinationer med många olika aktörer och stora datamängder, men principerna kan även tillämpas på mindre företag som vill dra nytta av kunddata och digitalisering.
Strategiska rekommendationer:
- Utveckla en datadriven kultur: Skapa strukturer och processer där insamling och analys av kunddata är en naturlig del av verksamheten. Detta möjliggör snabbare och mer välgrundade beslut, samt ökad anpassning till kundernas behov.
- Bygg gemensamma kunskapsplattformar: Samarbeta med andra aktörer på destinationen för att skapa gemensamma datalager och analysverktyg. Detta ger bättre helhetsbild av kundresan och möjliggör benchmarking och samordnad utveckling.
- Fokusera på hela kundresan: Analysera data från såväl pre-trip (webbsök, bokning) som post-trip (feedback, recensioner) för att förstå och påverka kundens upplevelse och lojalitet i varje steg.
Operativa rekommendationer:
- Implementera BI- och analysverktyg: Investera i system för datalagring, analys och visualisering (t.ex. dashboards, OLAP). Börja med de viktigaste datakällorna: bokningssystem, webbanalys, kundundersökningar och recensioner.
- Använd segmentering och prediktion: Utnyttja data mining och maskininlärning för att segmentera kunder, förutse efterfrågan och identifiera nya affärsmöjligheter eller risker (t.ex. avbokningstrender).
- Mät och följ upp nyckeltal: Skapa och följ upp indikatorer för ekonomisk prestation (t.ex. beläggning, intäkter), kundbeteende (t.ex. bokningskanaler, längd på vistelse) och kundupplevelse (t.ex. nöjdhet, lojalitet, sentiment i recensioner).
Implementeringsförslag:
- Starta i liten skala: Börja med att samla in och analysera data från ett par nyckelområden (t.ex. bokningar och kundfeedback) och bygg ut systemet stegvis.
- Använd standardiserade verktyg och processer: Välj BI-verktyg som kan integreras med befintliga system och som erbjuder flexibilitet för olika användare (t.ex. olika dashboards för ledning, marknad, drift).
- Utbilda personal och skapa tvärfunktionella team: Säkerställ att medarbetare har kompetens att tolka och använda analysresultat i det dagliga arbetet. Anordna workshops där olika avdelningar samarbetar kring dataanalys och förbättringsarbete.
- Samarbeta kring datadelning och integritet: Sätt upp tydliga regler för datadelning, anonymisering och integritetsskydd så att alla aktörer känner sig trygga och vill bidra med sina data.
Exempel på framgångsrik tillämpning:
Åre har genom DMIS-Åre kunnat identifiera nya kundsegment, förstå vilka aktiviteter och erbjudanden som driver bokningar och lojalitet, samt snabbt upptäcka och åtgärda problem genom realtidsfeedback från gäster och sociala medier. Detta har lett till ökad kundnöjdhet, effektivare marknadsföring och bättre samarbete mellan aktörer.
Genom att arbeta systematiskt med big data och Business Intelligence kan turistdestinationer och företag skapa en lärande organisation där besluten baseras på fakta och aktuell kunskap om kunden. Det ger bättre förståelse för kundresan, snabbare anpassning till förändringar och ökad konkurrenskraft – både på individ- och destinationsnivå.
Forskning: "Big data analytics for knowledge generation in tourism destinations – A case from Sweden"
Forskare: Matthias Fuchs, Wolfram Höpken och Maria Lexhagen
Lärosäten: Mittuniversitetet, Östersund, Sverige och University of Applied Sciences Ravensburg-Weingarten, Tyskland