Introduzione: innovazione digitale al servizio del settore turistico

Nell'era digitale, l'intelligenza artificiale (IA) si afferma come un potente strumento per rivoluzionare il settore del turismo. L'analisi di dati complessi permette di ottenere informazioni preziose che possono essere utilizzate per ottimizzare la gestione delle attività turistiche e massimizzare il valore per gli operatori e i clienti.

L'IA, con la sua capacità di analizzare enormi quantità di dati e di apprendere autonomamente, rappresenta una forza rivoluzionaria in grado di trasformare ogni aspetto del viaggio, dalla pianificazione alla prenotazione, dall'esperienza in loco al ritorno a casa.

Il settore turistico è caratterizzato da un'elevata complessità e da una forte concorrenza. La sfida per gli operatori è quella di comprendere le esigenze dei clienti e di offrire loro esperienze personalizzate e memorabili.

I potenziali fini applicativi basati sul caso di studio sul tema riportato possono essere diversi, ad esempio:

• L'analisi di dati storici, come il numero di visitatori, le prenotazioni alberghiere e i dati di volo, può essere utilizzata per prevedere la domanda turistica in determinate località e periodi.
• La conoscenza dei profili dei clienti, come la provenienza, l'età, il sesso, gli interessi e le abitudini di viaggio, permetterebbe di personalizzare le offerte e i servizi turistici.

Ma come funziona in concreto l'IA nel settore turistico? Uno dei metodi più utilizzati è il machine learning, che permette all'algoritmo di apprendere autonomamente dai dati. In questo modo, l'algoritmo è in grado di migliorare le proprie prestazioni nel tempo, diventando sempre più preciso e affidabile.

Una soluzione realizzata da Exprivia

Exprivia ha svolto un ruolo importante nello sviluppo di un progetto innovativo che utilizza l'analisi di dati complessi per massimizzare il valore nel settore turistico.

Tra le attività considerate cruciali sin dalle prime analisi di progetto, l’identificazione dei fattori chiave ai fini di una previsione diventa obbligatoria, in quanto è necessario individuare quali sono le caratteristiche che possono maggiormente influenzare il flusso di visitatori passanti in un’area d’interesse come: eventi in corso nel luogo oggetto di analisi, temperature medie, quantità di neve al suolo nel caso di località sciistiche ma soprattutto la categoria dei turisti e i loro fini di passaggio in quell’area.

Per realizzare questo progetto, è stato fondamentale conoscere a fondo il target di riferimento, ragion per cui la scelta è ricaduta su un approfondito profiling dei turisti individuando coloro che possiedono caratteristiche comuni, come la provenienza, l'età, il sesso, il reddito e le abitudini di viaggio. Il clustering è l’esempio di un’ottima tecnica di ML applicata con efficacia a tale scopo, in quanto appresenta un metodo di analisi statistica volto a raggruppare i turisti in base a similarità e schemi intrinsechi. L'obiettivo principale è suddividere un insieme di dati in sottogruppi, denominati cluster, omogenei al loro interno e distinti tra loro.

Il passo successivo è stato quelli di classificare i passanti in base al loro comportamento, distinguendo tra persone che si trovavano nella località sciistica per lavoro o diversamente per motivi di studio o per semplice svago.

La raccolta di dati sugli eventi (come fiere, concerti, sagre, ecc.), sulle temperature e precipitazioni invece risultano dei fattori correlati importanti al fine dell’individuazione di un significativo spostamento turistico in chiave previsionale. A tal scopo il metodo più efficace si è rivelato quello di costruire una tavola completa di informazioni sugli eventi già svolti e in programma mediante Web Scraping utilizzando come riferimento i siti comunali. Infine, individuare la correlazione è stato possibile utilizzando la regressione multipla, algoritmo sufficiente a dare una visione più completa dei fattori che influenzano un fenomeno.

A seguito dell’utilizzo del machine learning in questo progetto, i vantaggi individuati sono diversi e numerosi:

• Migliore pianificazione delle attività: Gli operatori turistici possono pianificare al meglio le proprie attività, ottimizzando le risorse umane e finanziarie.
• Gestione efficiente delle scorte: La previsione del numero di visitatori permette di gestire in modo efficiente le scorte di prodotti alimentari, bevande e materiale sportivo.
• Migliore qualità del servizio: Conoscendo in anticipo il numero di visitatori, è possibile migliorare la qualità del servizio offerto, evitando code e disagi.
• Marketing mirato: L'analisi dei profili dei turisti permette di sviluppare campagne di marketing mirate a specifici segmenti di clientela.
• Sviluppo di nuovi prodotti e servizi: L'IA può aiutare a identificare le esigenze dei turisti e a sviluppare nuovi prodotti e servizi per soddisfare queste esigenze.

I risultati del progetto offrono spunti interessanti per ulteriori ricerche e applicazioni in diversi ambiti:

• Ottimizzare la gestione di diverse tipologie di attività turistiche: Alberghi, ristoranti, compagnie aeree e altri operatori turistici potrebbero utilizzare l'IA per migliorare la propria efficienza e redditività.
• Sviluppare nuove strategie di marketing turistico: L'IA può aiutare a identificare i target di riferimento e a creare campagne marketing personalizzate.
• Pianificare lo sviluppo di infrastrutture turistiche: L'IA può essere utilizzata per stimare la domanda di infrastrutture turistiche, come aeroporti, strade e hotel.
• Promuovere un turismo sostenibile: L'IA può aiutare a gestire i flussi turistici in modo sostenibile, minimizzando l'impatto ambientale e sociale del turismo.

L'utilizzo di sistemi di IA per prevedere i flussi turistici si è rivelato sufficientemente affidabile e preciso: in un futuro non troppo lontano, l'IA potrebbe rivoluzionare il settore turistico. L'analisi di dati e l'utilizzo di algoritmi intelligenti possono aiutare gli operatori turistici a ottimizzare la gestione delle attività, a migliorare l'esperienza del cliente e a massimizzare il valore.