mercado online pasajes aéreos Proyección de pasajeros vía Aérea desde y hacia Arica

Anteriormente hemos hecho proyecciones de escenarios futuros en cuanto a Alojamientos, Pasajes o Actividades, a través del seguimiento de las búsquedas en Google.

Presentamos una forma alternativa de hacer proyecciones con foco en Arica y Parinacota. Usaremos las estadísticas oficiales de traslado de pasajeros vía aérea y la Demanda Turística Online.

Buscamos una correlación estadística entre las dos variables que permita proyectar la cantidad de pasajeros que salen o ingresan desde el aeropuerto Chacalluta, en los próximos 6 meses.

Proyección pasajeros por Aeropuerto Internacional Chacalluta

– Mediante el diseño e implementación de metodología relacionada con la proyección de resultados, buscamos facilitar el análisis de los datos disponibles.

– En el caso de la proyección de pasajeros que viajan vía aérea desde y hacia la ciudad de Arica, podemos encontrar relación entre dos variables:

1. Pasajeros entre ciudades por línea aérea.
2. Flujo de visitas a sitios web dentro de la demanda turística online.

– Finalmente, utilizamos otros indicadores y fórmulas para proyectar la cantidad de pasajeros que saldrán o ingresarán al Aeropuerto Internacional Chacalluta en los próximos 6 meses.

¿Qué es la correlación entre variables?
  • La correlación es una medida estadística que indica el grado de asociación entre dos variables. es decir hasta qué punto dos variables están relacionadas linealmente (esto es, cambian conjuntamente a una tasa constante). Es una herramienta común para describir relaciones simples sin hacer afirmaciones sobre causa y efecto.
¿Cómo se mide la correlación?
  • El coeficiente de correlación de la muestra, r, cuantifica la intensidad de la relación. Los valores pueden varias entre -1 a 1 y es un indicador de la fuerza de la relación variables
¿Cuáles son algunas limitaciones del análisis de correlación?
  • La correlación no toma en cuenta la presencia o afluencia de otras variables aparte de las dos que se exploran. Es importante saber que la correlación no nos informa sobre causas y efectos. 
Ejemplos de correlación entre variables
  • En cierto rango de edad: a mayor edad, mayor estatura. 
  • Los años de antigüedad de la licencia de conducir y la cantidad de infracciones cometidas.
  • A mayor cantidad de visitas a Mercado Libre, mayor cantidad de ventas ecommerce.

– Previamente, hemos construido la demanda turística online considerando 21 sitios web en 4 categorías: pasajes, alojamientos, agencias de viajes online y sitios web informativos (puedes acceder al informe completo AQUÍ ). Usaremos esas definiciones para efectos del presente análisis.

– En la práctica, analizamos 3 escenarios, para ello dividimos la demanda turística online total en segmentos:

Demanda turística online total.
Demanda online de pasajes aéreos.
Segmento de la demanda turística online.

– Para el caso de pasajes aéreos, consideramos el flujo de visitas a los sitios web de las 3 compañías que operan en y hacia la ciudad de Arica: Latam Airlines, JetSmart y Sky Airline, diferenciando por los distintos tipos de fuentes de origen.

– En las siguientes visualizaciones queremos destacar

Flujo de visitas por fuentes de origen.
Proyección de visitas en para 6 meses futuros,

Haz clic en las pestañas siguientes y accede a la información.

– Accedimos a las estadísticas que entrega el Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones, a través de la JAC (Junta de Aeronáutica Civil). En este caso utilizamos el informe “Pares de ciudades por líneas aéreas (nacional), que informa de vuelos de salida y entrada por pares de ciudades y línea aérea. 

– Puedes acceder al informe que hemos preparado “Pasajeros trasladados a Arica por línea aérea” donde puedes ver el detalle por línea aérea y su evolución en el tiempo,  desglose por ciudades, segmentación entre vuelos de salida e ingreso, y el impacto de las rutas regionales que cubre Jetsmart.

– En la siguiente visualización se muestra la tendencia de pasajeros transportados desde enero/2020 a marzo/2022.

Calcularemos el coeficiente de correlación de Pearson (r) e interpretaremos los resultados para cada serie de datos:

  • Queremos determinar si hay una relación entre el flujo de visitas a sitios web, y la cantidad de pasajeros transportados (identificaremos como r) al aeropuerto de Arica. 
  • Usaremos la siguiente fórmula:

donde: X = visitas web / Y = Pasajeros Transportados / N = tamaño de la muestra ( nº meses que estamos considerando).

Estos son los resultados, para cada serie de datos:

 Arica y ParinacotaMercado Aéreo Todo ChileDemanda Turística Online 21 sitios
Coeficiente de correlación r-0,4880,4830,839

Aplicaremos los resultados para proyectar las llegadas y salidas de pasajeros por el aeropuerto Chacalluta en los próximos 6 meses.

Podemos interpretar el resultado de r, de acuerdo a los siguientes indicadores:

  1. Fuerza de la relación: definiremos una relación fuerte si r está entre 1 y 0,5 (sea negativo o positivo)
  2. Sentido de la relación: de acuerdo si varían en el mismo sentido (positivo) o inverso (negativo).

De acuerdo a nuestros resultados, estos son sus interpretaciones:

 Arica y ParinacotaMercado Aéreo Todo ChileDemanda Turística Online 21 sitios
Coeficiente de correlación r-0,4880,4830,839
Fuerza de la relación entre variablesfuertefuertefuerte
Sentido de la relaciónnegativapositivapositiva

 

  • Encontramos una fuerte relación cuando asociamos a la demanda turística online total, considerando los 21 sitios.
  • Encontramos también una idea intuitiva en los resultados, que es la compra de un pasaje también incluye una búsqueda en 360º que considera desde alojamientos, hasta actividades e información general.

Con los resultados obtenidos, y mediante regresión lineal, podemos proyectar las llegada de pasajeros a Chacalluta, mediante la siguiente fórmula:

Y = a + bX
Y = Pasajeros Transportados
X = Visitas 21 sitios web
a=(Suma(Y)/N)-(b*(Suma(X)/N)
b=(N*(Suma(XY))-((Suma(X)(Suma(Y))) / (N*((Suma(X^2))-(Suma(X))^2))
Ecuación para la proyección de resultados
   Y = 0,0035 X+ 15,638 

Estas son las proyecciones para los próximos 6 meses:

 Proyección Pasajeros TransportadosMáxima Proyección Pasajeros TransportadosMínima Proyección Pasajeros Transportados
abr-2243.907  
may-2246.89646.89646.896
jun-2248.23067.42229.039
jul-2248.20773.18923.226
ago-2240.71670.37811.053
sept-2247.17280.87013.473
oct-2248.23086.24510.216
nov-2248.20789.4496.966
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