Anticipando el flujo turístico a través de la IA: predicción de ventas de la Valencia Tourist Card
En esta ocasión, y nuevamente en colaboración con Visit Valencia y como parte del proyecto Citcom.ai, nuestro equipo de investigación del IDAL (Intelligent Data Analysis Laboratory) de la Universidad de Valencia ha trabajado en un caso de uso centrado en uno de los elementos clave del turismo en la ciudad: la Valencia Tourist Card (VTC). Estas tarjetas no solo facilitan la movilidad urbana y el acceso a museos o actividades, sino que también generan un registro diario de ventas que, analizado adecuadamente, puede convertirse en una herramienta estratégica para la gestión turística.
Por tanto, el objetivo del proyecto era claro: aprovechar dichos datos históricos de ventas de las VTC y aplicar una herramienta basada en IA desarrollada por nuestro equipo para predecir cuántas tarjetas se venderán en el futuro, no solo en términos generales, sino también desglosado por zonas específicas de la ciudad.
Contar con estas predicciones abre la puerta a anticiparse a la demanda real y actuar en consecuencia: planificar campañas de marketing con mayor precisión, reforzar servicios allí donde será necesario, lanzar ofertas adaptadas o ajustar recursos según los flujos previstos. En definitiva, una forma de adelantarse a las necesidades del visitante y mejorar su experiencia desde el primer momento.
Del dato histórico al modelo predictivo
Para poder hacerlo, se analizó una serie temporal de 730 días, que recoge ventas durante dos años completos. De ese conjunto, 584 días se utilizaron para entrenar el modelo —es decir, para que aprendiera los patrones de comportamiento de las ventas—, mientras que los 146 días restantes se reservaron como conjunto de prueba, lo que permite comprobar si el modelo es capaz de predecir correctamente situaciones que nunca ha visto. Esta separación es fundamental para evaluar si las predicciones son fiables antes de pensar en una aplicación real.
Aunque el proyecto se apoya en técnicas avanzadas de predicción temporal, la idea central es sencilla: si entendemos cómo evolucionan las ventas día a día, teniendo en cuenta factores de marketing y otros elementos que influyen en la demanda, podemos generar una estimación bastante ajustada de lo que pasará en el futuro inmediato.
Los primeros resultados muestran que las predicciones siguen de forma razonable la evolución real de las ventas, especialmente en los periodos marcados por patrones estables o repetitivos. Esto abre la puerta a utilizar estas técnicas como apoyo en la planificación turística, ayudando a evitar saturaciones, mejorar la distribución de recursos y adaptar la oferta a los flujos previstos de visitantes.
Este caso de uso demuestra, una vez más, el potencial de la Inteligencia Artificial para impulsar un turismo más coordinado, eficiente y orientado a las necesidades reales de la ciudad y sus visitantes. Si quieres aprender más sobre esta herramienta, o crees que una similar podría ser útil para tu proyecto o negocio, ¡contáctanos!
Los autores agradecen la financiación de la Conselleria d’Innovació, Indústria, Comerç i Turisme (Generalitat Valenciana) en el marco del Acuerdo de Subvención nº101100728, dentro del proyecto Citcom.ai de la Comisión Europea.