Effetti della pandemia di Covid-19 sulla customer base di AirBnb = Effects of the Covid-19 pandemic on AirBnb's customer base

Il turismo, in termini economici, è tra le industrie più rilevanti al mondo. In un paese come l’Italia, in virtù delle proprie caratteristiche endogene, questa affermazione trova ancora più fondamento, basti pensare che prima della crisi sanitaria causata dal Covid-19 il settore turistico rappresentava il 13,2% dell’intero prodotto interno lordo nazionale, e il 14,9% dell’occupazione totale. Il mercato del turismo è molto variegato in termini di stakeholder coinvolti, ma senza dubbio possiamo individuare nelle piattaforme digitali il fenomeno più dirompente e capace di cambiare il paradigma dell’intero settore. Per piattaforma digitale si intende una infrastruttura in grado di stabilire interconnessione tra sistemi diversi ed esporli agli utenti attraverso interfacce semplificate ed integrate (portali), comunemente un’app o un sito web. Delle molte aziende che si occupano di turismo nell’ambito della sharing economy, Airbnb è una delle più note, anche nel nostro Paese, con un impatto stimato di oltre 6 milardi di Euro. All’inizio del 2020 con l’insorgere della crisi sanitaria causata dal virus sars Covid19 assistiamo ad un evento drammatico, capace di sconvolgere le vite, cambiare le percezioni e far collassare interi settori ed economie, un vero cigno nero. L’epidemia di Coronavirus ha avuto un impatto dirompente sul turismo e in particolare su una realtà come AirBnb, che basa non solo il proprio business ma anche i propri valori sull’incontro e la condivisione tra le persone. Questa tesi di ricerca si divide essenzialmente in due parti principali: inizialmente si cercherà di analizzare i caratteri della customer base di AirBnb, cercando di trovare dei cluster con comportamenti omogenei. Successivamente il focus si sposterà verso lo studio degli effetti della pandemia sulla customer base analizzata. Questa ricerca analizzerà un Dataset comprendente le prenotazioni verso l’Italia pervenute su AirBnb negli anni 2019, 2020 e 2021. Per rispondere alle ipotesi ri ricerca, lo studio in oggetto ricorre all’uso della statistica descrittiva e di analisi predittive mediante regressioni. La letteratura scientifica esistente si basa nella maggioranza dei casi su sondaggi o gruppi di popolazione limitati, le metodologie adoperate per questo lavoro al contrario si avvalgono dell’analisi empirica di un Dataset rilevante (circa 5 milioni di prenotazioni) e con il time range adatto a studiarne le differenze pre e post pandemia. Grazie a una opportuna selezione dei dati e delle variabili di interesse si cercherà di individuare dei macro-trend, scaturiti anche seguito della pandemia, riguardo le caratteristiche dei viaggiatori, oltre che eventuali differenze riguardo il flusso degli spostamenti verso l’Italia. Infine, il focus si sposterà sull’analisi dei pernottamenti presso i comuni denominati come “Borghi Italiani”, anche in questo caso saranno studiate le differenze significative pre e post pandemia, in termini di viaggiatori e drivers d’interesse. Questo studio può essere utile ad un operatore del settore per individuare i nuovi trend del turismo e comprendere gli effetti che uno shock esogeno di domanda/offerta può avere sui comportamenti del consumatore, in modo da adattare e rafforzare la propria strategia di business.