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Mobilità elettrica e Turismo. Analisi dell’effetto dell’infrastruttura di ricarica sulle performance delle strutture ricettive Airbnb = Electric Mobility and Tourism: Analysis of the Charging Infrastructure effect on Airbnb Accommodation Performance

Davide Cali'

Mobilità elettrica e Turismo. Analisi dell’effetto dell’infrastruttura di ricarica sulle performance delle strutture ricettive Airbnb = Electric Mobility and Tourism: Analysis of the Charging Infrastructure effect on Airbnb Accommodation Performance.

Rel. Giulio Zotteri, Francesco Luigi Milone. Politecnico di Torino, NON SPECIFICATO, 2024

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Abstract:

Il presente studio esamina l’impatto che la transizione da veicoli endotermici a veicoli a propulsione elettrica potrebbe avere nel settore turistico. L’obiettivo è di determinare se la presenza di punti di ricarica per veicoli elettrici in vicinanza ad un alloggio turistico possa generare un vantaggio competitivo a tali strutture. In particolare, si intende individuare ed esaminare le eventuali correlazioni tra l’infrastruttura di ricarica dei veicoli elettrici e le performance delle strutture ricettive presenti sulla piattaforma Airbnb. All’inizio di questo documento si analizza la mobilità elettrica, che comprende la dimensione del mercato, i suoi driver e le barriere all’adozione, insieme all’infrastruttura di ricarica e alle implicazioni di questa rivoluzione nel settore turistico. Inoltre, sono delineate le caratteristiche della piattaforma Airbnb. Sono presenti approfondimenti specificatamente per l’Italia, in quanto le analisi di questo elaborato e le successive osservazioni sono limitate al contesto italiano. I dati utilizzati includono le performance degli Airbnb in Italia nel 2022, ottenuti da AirDNA, e i dati sulla presenza di punti di ricarica EVSE nelle vicinanze degli alloggi, ottenuti dalla piattaforma Eco-movement. È stato considerato il numero di EVSE entro sei diverse distanze dalla struttura ricettiva: 50, 100, 200, 500, 1000 e 2000 metri. I dati in questione sono stati elaborati attraverso delle statistiche descrittive, volte ad ottenere delle prime osservazioni sul contesto, e attraverso delle analisi di regressione multipla per superarne i limiti delle prime analisi e approfondire le osservazioni. Le analisi descrittive indicano che le tipologie di alloggio che presentano percentualmente più di frequente almeno un punto di ricarica sono Shared room e Hotel room. Inoltre, si osserva che le strutture ricettive che possono contenere un numero ridotto di ospiti hanno una maggiore probabilità di avere un punto di ricarica nelle vicinanze. Le strutture con almeno un EVSE, nelle diverse distanze di analisi, presentano in media maggiori ricavi e un maggior tasso di occupazione rispetto alla media del campione. Dalle analisi di regressione si rileva una relazione positiva tra le performance degli Airbnb (Reservation Days, Avarage Daily Rate e Revenue Active Night, Revenues e Occupation Rate) e il numero di punti di ricarica presenti entro la distanza di 200 metri dalla struttura. Inoltre, sembra che le strutture di tipo luxury beneficiano maggiormente della presenta di EVSE entro 200 metri rispetto alle strutture budget. In particolare, la presenza di punti di ricarica per veicoli elettrici permette alle strutture ricettive luxury di catturare maggiore domanda, mentre per il segmento budget di applicare prezzi per notte in media più elevati. Le implicazioni suggeriscono che potrebbe essere vantaggioso posizionarsi in vicinanza di infrastrutture di ricarica elettrica. Gli host potrebbero anche valutare la possibilità di installare un punto di ricarica nella propria struttura ricettiva. Tuttavia, le analisi condotte hanno rilevato che la vicinanza non è un fattore estremante importante; gli EVSE presenti per distanze inferiori ad 100 non hanno un impatto significativo sulle performance, mentre influenzano in modo significativo quelli posizionati tra 100 e i 200 metri. Considerando l'incremento della quota di mercato dell'elettrico che nei prossimi anni la presenza di un servizio di ricarica assumerà una maggior rilevanza sulle performance degli Airbnb.

Relatori: Giulio Zotteri, Francesco Luigi Milone
Anno accademico: 2023/24
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 82
Soggetti:
Corso di laurea: NON SPECIFICATO
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE
Aziende collaboratrici: NON SPECIFICATO
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/31395
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