Destinazioni turistiche come network

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Enzo Petrucci
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1 5 e 6 settembre 2013 La Salle, Aosta 26 novembre 2013 Aosta Destinazioni turistiche come network Tripodi C., Università della Valle d Aosta e SDA Bocconi Turci L., Università della Valle d Aosta e Oxford Brookes University Business School, UK

, Università della Valle d Aosta e SDA Bocconi Turci L.

2 Reti efficienti nelle destinazioni turistiche Che struttura hanno? Come funzionano? Individuare possibili strategie per migliorare l attrattività e i risultati di una destinazione

3 Destination Management Network Analysis Dalla strategia aziendale alla strategia della destinazione Dall analisi di singole variabili all analisi dell intero network Formulation Execution Dalla governance aziendale alla governance della destinazione Performance

variabili all analisi dell intero network Formulation Execution

4 Il focus dell analisi si sposta dalle caratteristiche individuali alle proprietà strutturali delle reti, che si suppone influenzino il comportamento individuale Analisi globale delle relazioni al posto della categorizzazione Analisi dell intera rete di relazioni Metodi analitici statistici specifici, che tengono conto della natura relazionale delle strutture di rete (Wellmann, 1988: p.20)

relazioni al posto della categorizzazione Analisi dell intera rete di relazioni Metodi analitici

5 Sociologia o Pochi lavori: focus su network di consumatori di servizi turistici Scienze politiche (es. Pforr, 2006) o Analisi di policy networks, flussi di informazioni e processi decisionali o Uso prevalente di metodi qualitativi Management pubblico o Marketing della destinazione; focus su network efficaci o Uso prevalente di case-studies o Molti lavori (es. Grängsjö et al., 2006)

Pforr, 2006) o Analisi di policy networks, flussi di informazioni e processi decisionali o Uso

6 Fisica o Qualche lavoro recente (es.. Cooper, Scott et al., 2009; da Fontoura Costa and Baggio, 2009; Baggio and Cooper, 2010; Baggio, Scott et al., 2010; Baggio, 2011) o Misure sviluppate nell ambito della fisica vengono applicate ai network della destinazione o Per esempio, Baggio (2011) misura quantitativamente la collaborazione e la cooperazione nel network di operatori turistici dell isola d Elba: l indice di modularità individua una ben distinta struttura modulare nascosta

, 2010; Baggio, 2011) o Misure sviluppate nell ambito della fisica vengono applicate ai network della destinazione o Per

7 Destinazione: Cervinia e la Valtournenche, Valle d Aosta Brand storico del turismo alpino italiano Forti fattori di attrazione (360 km di piste da sci; range di altitudine: 1524m-3883m; 150 piste, di cui 20 aperte anche in estate) 3500 letti in 60 strutture, prevalentemente piccoli hotel a gestione familiare Si trova a fare i conti con una competizione sempre più dura e una riduzione piuttosto marcata di presenze di turisti italiani

anche in estate) 3500 letti in 60 strutture, prevalentemente piccoli hotel a gestione familiare Si trova a

8 Italiani Stranieri Totale

9 Presenze Arrivi Permanenza media 4,1 4,3 4,2 3,8 3,9 3,8 3,7 3,6 3,6 3,4 3,5 3,3 3,

000 - Presenze Arrivi Permanenza media 4,1 4,3 4,2 3,8 3,9

10 Presenze Arrivi Permanenza media 5,7 6,0 6,5 6,1 6,1 6,0 6,0 6,0 6,3 6,1 6,1 5,9 5,

6,1 6,0 6,0 6,0 6,3 6,1 6,1 5,9 5,8 2000 2001 2002

11 Mappare il policy network e il network inter- organizzativo nella destinazione Focus su due livelli d analisi: 1. livello intra-nodi (persone) 2. livello inter-nodi (organizzazioni) Mappare cinque strati di network: 1. network reputazionale 2. network di comunicazioni 3. network di collaborazioni 4. network finanziario 5. interlocking network

livello inter-nodi (organizzazioni) Mappare cinque strati di network: 1.

12 Livello intra-nodi: o o o o Età Istruzione livello di apertura all estero ruoli in altre organizzazioni nella destinazione interlocking network Livello inter-nodi: o o o policy-makers (regione, comuni) associazioni di categoria (hotel, scuole di sci, guide alpine) stakeholder privati (impianti a fune, hotel, scuole di sci, golf club)

o o policy-makers (regione, comuni) associazioni di categoria (hotel, scuole di

13 1. Network reputazionale Soggetti che svolgono un ruolo importante nella definizione e implementazione di politiche turistiche 2. Network di comunicazioni (pesato e diretto) Informazioni ricevute e inviate 3. Network di collaborazioni (pesato) 4. Network finanziario (pesato) Flussi finanziari a monte e a valle 5. Interlocking network Stesso individuo presente in più organizzazioni

Network di comunicazioni (pesato e diretto) Informazioni ricevute e inviate 3.

14 Universo: 76 soggetti _ policy-makers e associazioni di categoria _ stakeholder privati membri del consorzio Cervino Tourism Management Dati raccolti: 21 soggetti (27%) _ policy-makers: 1/9 _ stakeholder privati: 20/67 Obiettivo: 100%

Cervino Tourism Management Dati raccolti: 21 soggetti

19 Riguardo ai dati raccolti finora, i collegamenti verticali fra istituzioni e stakeholder privati sono fortemente predominanti rispetto ai collegamenti orizzontali fra stakeholder privati Gli stakeholder privati, in special modo gli hotel, tendono a stabilire relazioni di collaborazione e a scambiare informazioni quasi esclusivamente con istituzioni e solo se necessario

privati Gli stakeholder privati, in special modo gli hotel, tendono a stabilire relazioni di

20 Completare la raccolta dati Caratterizzare a livello quantitativo i diversi network Collegare la dimensione intra-nodi e quella inter-nodi Ripetere l analisi per una destinazione alpina di successo Ripetere l analisi per la stessa destinazione a distanza di qualche anno

inter-nodi Ripetere l analisi per una destinazione alpina di

21 Alford, P. (1998). Positioning the destination product - Can regional tourist boards learn from private sector practice? Journal of Travel and Tourism Marketing, 7(2), Baggio, R. (2006). Complex systems, information technologies and tourism: a network point of view. Information Technology and Tourism, 8(1), Berry, F., Brower, R., Choi, S. O., Goa, W. X., Jang, H., Kwon, M., et al. (2004). Three traditions of network research: What the public management research agenda can learn from other research communities. Public Administration Review, 64(5), Baggio, R. (2006). Complex systems, information technologies and tourism: a network point of view. Information Technology and Tourism, 8(1), Baggio, R. (2007). The web graph of a tourism system. Physica A, 379(2), Baggio, R., Scott, N., & Cooper, C. (2010). Network science - a review with a focus on tourism. Annals of Tourism Research, 37, Cross, R., Borgatti, S. P., & Parker, A. (2002). Making invisible work visible: Using social network analysis to support strategic collaboration. California Management Review, 44(2), Dredge, D. (2006). Networks, conflict and collaborative communities. Journal of Sustainable Tourism, 14(6), Halme, M. (2001). Learning for sustainable development in tourism networks. Business Strategy and the Environment, 10(2),

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