Hoe Amsterdam met predictive analytics de bezoekersstroom in goede banen leidt

Amsterdam zit met een luxeprobleem: het heeft zich de afgelopen jaren op succesvolle wijze weten te presenteren als een compacte, internationale wereldstad, maar dient de aanwas van bezoekers wel te verwerken. De vele mensen die dagelijks via de poortjes van Amsterdam CS en de tourbussen op het Damrak uitwaaieren over de binnenstad, hebben verschillende reisdoelen, voorkeuren, looproutes en dagindelingen. Amsterdam Marketing probeert daarom samen met IBM te achterhalen wie de bezoekers precies zijn, waar ze zich ophouden en hoe ze beter bediend kunnen worden om hen zo een optimale ‘Amsterdam experience’ te bieden. De toepassing van nieuwe technologie maakt dat mogelijk.

Deze blog is geschreven in samenwerking met Olivier Ponti, manager research bij Amsterdam Marketing. Hij gaat op 9 juni tijdens IBM Connect dieper in op de mogelijkheden die technologie de stad te bieden heeft.

In het bedrijfsleven is het gebruik van big data en analytics al wijdverspreid. Zo zijn in de logistieke sector leverprocessen tot in de puntjes geautomatiseerd dankzij de inzet van grote hoeveelheden data, die precies weergeven waar een individuele goederenvrachtwagen zich bevindt. Ook voor steden biedt dergelijke technologie uitkomst. Amsterdam doet er alles aan om bezoekers te traceren, prognoses af te leveren over hun aantallen en de belangrijkste knelpunten in kaart te brengen. Daarvoor wordt geput uit onder meer de omvangrijke databases van het CBS, Amsterdam Marketing en de Gemeente Amsterdam. In combinatie met de gegevens van toeristische trekpleisters en musea levert dat een schat aan informatie op. Kennis die gebruikt kan worden om bezoekers beter te spreiden over de dag, maar op termijn ook om te kunnen anticiperen op toekomstige pieken.

Meer zakelijke bezoekers dankzij vaste kamerprijzen

Amsterdam concurreert op regelmatige basis met andere Europese steden om grote congressen naar de stad te halen. Met succes, zo blijkt uit de 900.000 dagverblijven van congresbezoekers die het afgelopen jaar huisvestte. Om een goede ‘bid‘ te kunnen maken, is het essentieel dat betrokken partijen als de evenementenbranche, hotelsector en Amsterdam zelf nauw samenwerken om een optimaal pakket te kunnen overleggen. Een belangrijke factor in de uiteindelijke beslissing voor een stad vormt de accommodatieprijs, omdat exposanten en deelnemers deze zelf moeten regelen en betalen en deze rondom de congresmaanden in het voor- en najaar vaak buitengewoon hoog zijn.

Dankzij data over de bezettingsgraden van nabijgelegen hotels en het aantal congressen waar Amsterdam de komende jaren naar meedingt, heeft Amsterdam Marketing samen met Amsterdam RAI en hoteliers het nieuwe I amsterdam approved-label ontwikkeld. Een label dat zakenhotels een bezettingsgraad van minimaal 65 procent garandeert terwijl duizenden congresbezoekers een vooraf afgesproken kamerprijs geboden wordt, ongeacht het boekingsmoment. De inzet van dergelijke voorspellende technologie, predictive analytics genaamd, vergroot de Amsterdamse kansen in de concurrentiestrijd met andere populaire bestemmingen als Londen, Parijs en Barcelona.

Bezoekersstromen voorspellen met predictive analytics

Amsterdam is een voorloper in Europa met de toepassing van predictive analytics op bezoekersstromen. Samen met IBM zoekt Amsterdam Marketing uit hoe data ingezet kunnen worden om dagelijkse pieken in bezoekersaantallen te voorspellen. Daarbij wordt nauwkeurig gesegmenteerd: hoe verhouden de activiteiten van de zakelijke congresbezoeker zich tot die van de Chinese tourbusreizigers die de hoofdstad voor een dagdeel meepakken?

De I amsterdam City Card, de dagpas voor toeristen, biedt voor dit doel een rijke bron aan informatie. Bij de ingangspoortjes van het Van Gogh Museum, de Hermitage, Hortus Botanicus en vele andere toeristische trekpleisters worden bij het scannen van de passen data verzameld. Hiermee kan Amsterdam Marketing een optimalisatieslag maken in het voorspellen van a) welk type bezoekers naar welke plek gaan en b) welk patroon er in die bezoeken te vinden is. Wanneer toeristen aangeven op een bepaalde dag het Van Gogh Museum te willen bezoeken, kunnen zij met deze kennis geadviseerd worden iets later in de middag de wachtrij in te stappen.

Om van Amsterdam een groeibestendige stad te maken waarbij de aantrekkingskracht voor zowel toeristen, bewoners als forensen bewaard blijft, kan de slimme inzet van technologie uitkomst bieden. Met predictive analytics wordt hier een eerste stap toe gezet, zodat Amsterdam zich in de toekomst met andere Europese hoofdsteden kan blijven meten.