Análisis Turísticos sobre datos de transacciones electrónicas
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El documento analiza las transacciones electrónicas de BBVA y su impacto en el turismo, destacando el desarrollo de análisis de datos para entender patrones de comportamiento de los usuarios. Se enfoca en la recopilación de datos anónimos y su uso para crear informes y herramientas interactivas que ayudan a comprender las interacciones de los turistas en Argentina y otros países. Además, resalta la importancia de la analítica avanzada y la automatización en la provisión de insights para el sector turístico.
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agregados [vía
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(agregaciones de
datos “en crudo”)
informes ad-hoc
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- 4. -Actividad de tarjetas BBVA en todo tipo de TPVs: ·Visión sobre el 100% de la actividad con tarjeta BBVA: importe, lugar y categoría, frecuencia de uso, repeticiones en un mismo lugar e itinerarios. ·Origen (código postal de residencia de los usuarios de tarjeta BBVA) ·Datos directos: género, edad, poder adquisitivo. ·Datos inferidos: segmentación según patrones de comportamiento, preferencias e intereses (sin desarrollar) -Actividad de tarjetas de todo tipo de entidades en TPVs: ·Visión parcial de su actividad: importe, lugar y categoría, escasas repeticiones, dificultad para trazar itinerarios. ·Origen (país) B=TPVs BBVA A=Clientes BBVA Terminales en puntos de venta Usuariosdetarjeta X% 100% Y% 100% ► La lectura de la huella digital anónima de pagos permite interpretar las interacciones de los turistas, sus áreas y actividades de interés Visión sobre el 27% de las transacciones electrónicas en Argentina (AUB)=X+Y-X·Y
- 5. Formas de compartir resultados provisión de datos agregados [vía servicios API] (agregaciones de datos “en crudo”) informes ad-hoc y artículos científios herramientas interactivas (desarrollo de sw) + - escalabilidad automatización requiere capacidades de análisis y desarrollo en el receptor de los datos máximo rigor estadístico
- 7. Análisis ad-hoc/Investigación: definición del entorno habitual de los turistas nacionales agrupaciones de municipios que definen el entorno habitual para cada uno de los 24 millones de clientes (anónimos) de España y México
- 8. Con big data se puede ir de lo micro a lo macro: htamaño de muestra hechos alta resolución (S, t) icoste ágil disponibilidad y alta recurrencia
- 9. 9 Gracias por su atención [email protected]
Notas del editor
- #3: BBVA has a strong link to cities: day by day, second by second, we deal with a time ordered flow of geopositioned data: not only commercial transacions, but money transfers, communications, etc. and we can turn it into useful information that constitute the foundation for better internal and external decision taking processes