Previsioni di spesa: l’AI applicata al turismo secondo Mastercard

L’utilizzo dei pagamenti digitali può fornire agli operatori e alle destinazioni gli strumenti necessari per prevedere le capacità di spesa nella stagione successiva. “La chiave del nostro approccio è il focus su casi d’uso concreti, strettamente allineati alla value chain dei pagamenti per supportare il raggiungimento di Kpi specifici” spiega Saverio Mucci, vice president government industry lead Mastercard.

In questo ambito l’AI viene utilizzata, in particolare, nella customer acquisition per conoscere e anticipare il comportamento di spesa degli utilizzatori delle carte, e nella custom analytics costruendo analisi ad hoc e modelli previsionali. “Il turismo è uno dei principali contesti in cui Mastercard opera con un Osservatorio di spesa dedicato, fornendo una visione completa della domanda sia nazionale che internazionale” prosegue Mucci.

L’AI, infatti, viene utilizzata in sei ambiti specifici come: analisi e previsione della speso turistico entro e oltre confine, ma anche a seconda della regione o del Cap e per categorie merceologiche, consente anche la valutazione dell’impatto economico di un evento o un investimento infrastrutturale, il monitoraggio di campagne di marketing turistiche e commerciale, infine l’impatto economico dell’overtoutism.

L’analisi dei dati di BI Hbenchmark e dell’indice di spesa Mastercard conferma la forte correlazione tra la redditività del settore hospitality e questo indice in destinazioni specifiche. “Analizziamo il RevPar e l’indice di spesa Mastercard, la correlazione tra due variabili nell’analisi delle serie storiche misura la forza e la direzione della loro relazione nel tempo e questo può essere utilizzato per fare previsioni future. Analizzando le serie storiche del RevPar e sfruttando le correlazioni tra le variabili, è stato addestrato un modello di AI capace di prevedere i valori futuri dell’indice di spesa”.

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