In questa tesi sono state analizzate le amenities offerte dagli Airbnb torinesi per valutarne l’impatto a livello di circoscrizione. In particolare, si è scelto di racchiudere le centinaia di dotazioni presenti nel database AirDNA riguardante la città di Torino e dintorni tra il 2017 e il 2024, in modo univoco in quattordici categorie rappresentative così da agevolare l’indagine e l’interpretazione dei risultati. Ciò che si evince dalle analisi di regressione con metodo OLS, è che in ogni circoscrizione le categorie impattano in modo differente sulle misure di performance OCC e RevPAR, suggerendo diverse necessità degli ospiti a seconda della zona scelta.