Fill 1 Fill 1

Monitor Bezoekersstromen uitgelegd #2 – Voorspellen van bezoekers

Group 10 3 november 2021

Het aanleggen van nieuwe routes, het ontwikkelen van aanbod voor toeristen, het inroosteren van personeel, de inkoop van goederen en het wel of niet informeren van bewoners en/of bezoekers over de verwachte drukte: zonder data nemen we beslissingen met betrekking tot de vrijetijdseconomie op ons onderbuikgevoel. Voor gemeentes en provincies, maar ook voor ondernemers, bewoners en bezoekers heeft het tal van voordelen om een nauwkeurig beeld te hebben van de verwachte drukte op een bepaalde plek op een bepaald moment. Dankzij de data die we verzamelen met de monitor bezoekersstromen kunnen we realistische voorspellingen doen voor de vrijetijdseconomie in Overijssel. Dat doen we in een dashboard. Zo gaan we te werk:

Tellingen en andere gegevens
In een vorig artikel legden we uit hoe we historische en actuele data verzamelen over bezoekersaantallen en -gedrag. We zoeken naar bestaande data, zoals verkeerstellingen, en verzamelen zelf data, zo specifiek mogelijk zonder daarbij de privacy van bezoekers te schenden. We combineren deze met andere relevante gegevens die bezoekersaantallen kunnen beïnvloeden. Denk aan weersvoorspellingen, vakantieperiodes in zowel Nederland, Duitsland als België en geplande evenementen. Wat al deze data en informatie zeggen over het aantal bezoekers in een regio, wordt al jaren bijgehouden. Je kunt je dus voorstellen dat er een flinke bak aan gegevens bestaat.

Voorspellen met machine learning
Al die gegevens zorgen ervoor dat je ook het aantal bezoekers in de toekomst kunt voorspellen. Studenten Data Science van Windesheim hebben in 2020 een Artifical Intelligence model ontwikkeld dat op basis van data uitvoorgaande jaren zichzelf leert om voorspellingen te doen. Deze voorspellingen waren in eerste instantie gericht op Giethoorn als pilot. In een dashboard voorspelt het systeem op basis van een algoritme de bezoekersaantallen voor de komende week. Een langere periode is ook mogelijk, maar hoe dichterbij je kijkt, hoe beter de voorspellingen zijn. Dit geldt immers ook voor weersvoorspellingen. De voorspellingen worden vergeleken met de uiteindelijke real-time data. Het ontwikkelde model wordt inmiddels door het bedrijf Metricks verder ontwikkeld en in andere gebieden toegepast.

Hoewel het voorspellingsmodel en het dashboard primair gebouwd zijn voor het zomerseizoen had het ook nut bij de schaatsperiode van afgelopen februari. Het crisisteam in de Weeribben-Wieden heeft de monitordata van de zomer kunnen toepassen om verkeersdrukte te reguleren met verkeersregelaars.

Lees ook:

De Stentor – Drukte in schaatswalhalla Kop van Overijssel, toch is burgemeester Bats blij
RTV Oost – Burgemeester Steenwijkerland over druk schaatsweekend

Wellicht ook interessant

Onderzoek
MarketingOost lanceert eerste datahub in de vrijetijdseconomie
Blogs
Een beetje reuring graag
Contact
Fill 1