AI för platsbaserad turism: från Kråksjö till city

Det är lätt att tro att säsongsförlängning är den stora knappen att trycka på i svensk besöksnäring. Men många som försökt vet hur det låter i praktiken: “Det är nästan som sommar i september.” Gästen är inte dum. De ser att badbryggan är tom och att kvällarna blir mörka.

Det som faktiskt fungerar bättre är att skapa nya skäl att resa, byggda på det som redan finns på platsen. Det kan vara en liten ort som Kråksjö, en stadskärna som kämpar mot externhandel – eller en godisbutik i centrala Stockholm som plötsligt blir en reseanledning. Och här blir AI mer än en trend: AI kan hjälpa oss förstå varför en plats drar människor, förutse vad som kan bli nästa dragplåster och paketera erbjudanden som känns personliga utan att bli påträngande.

I den här delen av serien AI inom turism och besöksnäring går vi från krönikans kärna – “utgå från platsen” – till en konkret arbetsmetod: hur du använder AI för att hitta, testa och skala platsbaserade idéer.

Utgå från platsen – men gör det datadrivet

Att “utgå från platsen” är ett råd som ofta blir en floskel. Den praktiska utmaningen är att platser består av tusen detaljer: historia, dofter, människor, logistik, restauranger, evenemang, rykten, TikTok-trender, vädermönster och allt däremellan.

AI är bra på att hitta mönster i just den sortens komplexitet. Inte för att ersätta lokalkännedom, utan för att förstärka den.

Tre nivåer av platsidentitet som AI kan analysera

1. Det uttalade – det platsen säger att den är (varumärkesplattform, slogan, prioriterade målgrupper).
2. Det upplevda – det gäster faktiskt säger (recensioner, sociala medier, kundtjänstärenden, NPS-kommentarer).
3. Det observerade – det människor gör (söktrender, bokningsmönster, rörelsedata, evenemangstryck, kö-toppar).

När de här tre inte stämmer överens blir det dyrt. Marknadsföringen lockar fel. Utbudet känns spretigt. Personalen får hantera förväntningskrockar.

En enkel AI-insikt som ofta ger snabb effekt: tematisk textanalys av recensioner och sociala inlägg för att se vilka ord gäster spontant kopplar till platsen. Ofta är det mer träffsäkert än interna workshops.

En plats som inte går att beskriva med gästernas egna ord är svår att sälja utan rabatt.

Från “företeelse” till reseanledning: lär av godistrenden

Svenskt lösgodis har blivit en företeelse som lever sitt eget liv internationellt. När turister packar tiotals kilo i resväskan har vi lämnat “kul souvenir” och gått in i “mål-driven resa”. Då är en konceptbutik i city inte bara retail – den är en attraktion.

Det intressanta för dig som jobbar med destination, hotell, aktivitet eller handel är inte godiset i sig. Det är mekanismen:

• En tydlig produkt (lösgodis)
• Ett socialt beteende (handplocka, filma, dela, ta med hem)
• En stark identitet kopplad till Sverige
• En fysisk plats som kan bli ett “måste” på resan

Så kan AI hjälpa dig hitta nästa “godisögonblick”

AI kan förutse vilka lokala företeelser som har potential att bli reseanledningar genom att kombinera signaler från flera källor:

• Sökdata (vilka ord ökar snabbt?)
• Socialt engagemang (vilka teman delas, sparas och kopieras?)
• Recensionsmönster (vad hyllas konsekvent?)
• Bokningsdata (vilka paket konverterar bättre än snittet?)

Praktiskt innebär det att du kan bygga en lista på 10–20 “kandidater” i din kommun eller region: en lokal mattradition, en unik butik, en vandringssträcka, ett museum med oväntat starka omdömen, en bastukultur, en naturföreteelse.

Personifierad marknadsföring utan att kännas “creepy”

De flesta gör fel här. De går direkt på hyperpersonaliserade annonser.

Bättre väg: låt AI skapa personifierade erbjudanden baserat på intention, inte individ.

Exempel:

• “Weekend i Stockholm för foodies” (inkluderar godisupplevelse som en av flera stopp)
• “Familjevänliga citypauser i december” (kombinerar butik, skridsko, julmarknad)
• “Svenska smaker att ta med hem” (kombinerar delikatessbutik, provning, shoppingkarta)

Du säljer ett tema. Inte en personprofil.

Stadskärnan: AI kan hjälpa dig vinna mot externhandeln

Krönikan sätter fingret på en smärtsam observation: en stad kan vara nästan tom i centrum mitt i julhandeln, medan externhandelsområdet är fullt.

Det här är inte bara en handelsfråga. Det är en destinationsfråga. En levande stadskärna skapar trygghet, stämning, spontanköp, restaurangbesök och fler övernattningar.

Vad AI kan göra som Excel inte klarar

AI kan koppla ihop “mjuka” och “hårda” data:

• Fotfall per timme och zon
• Evenemangskalender och trafikpåverkan
• Recensionsteman per kvarter (mat, service, pris, atmosfär)
• Väder och säsongsvariation
• Parkering, kollektivtrafik och gångstråk

Målet är att svara på en konkret fråga:

Varför väljer människor bort centrum – och vad får dem att stanna när de väl kommer dit?

Tre AI-drivna åtgärder som brukar ge effekt snabbt

1. Matcha utbud efter beteenden, inte efter branscher

   • AI-klustring kan visa att besökare som gillar “mysiga caféer” ofta också söker “lokal design” och “barnvänliga stopp”. Då kan du bygga en runda i centrum istället för enskilda kampanjer.

2. Prognoser för bemanning och öppettider

   • Med prognoser per timme minskar du läget där det är “dött” när gästen väl kommer. Det är en av de dyraste upplevelserna: att vilja konsumera men mötas av stängt.

3. Testa mikro-event med snabb feedbackloop

   • Små format (30–90 minuter) kan A/B-testas: levande musik, pop-up-provningar, guidningar, barnspår. AI kan analysera respons i realtid via sociala signaler och försäljning.

Evenemangens kraft: från “stora drag” till smarta kedjeeffekter

Stora evenemang fungerar som tillväxtmotorer eftersom de skapar koncentrerad efterfrågan. Men det är inte själva matchen eller konserten som maximerar värdet – det är kedjan av val runtomkring: boende, mat, transport, shopping, extra upplevelser.

Här är min tydliga ståndpunkt: de som vinner på evenemang framåt är de som kopplar ihop aktörerna med gemensamma data och en gemensam plan. Inte de som hoppas på “spillover”.

Så använder du AI för att skapa “summa större än delarna”

• Efterfrågeprognoser: förutse tryck per dygn och område så att hotell, restauranger och transporter kan dimensionera rätt.
• Dynamisk paketering: skapa paket som anpassas efter resesällskap (familj, kompisgäng, corporate) och tid (före/efter event).
• Rekommendationer på plats: “Om du gillade X, gå till Y inom 10 min gångavstånd”. Bygger på anonymiserade mönster, inte personlig övervakning.

Mini-Q&A: vanliga frågor jag får om AI och evenemang

Behöver man stora datalager för att börja? Nej. Börja med det du redan har: bokningar, webbsök internt, recensioner och evenemangskalender.

Är detta bara för storstäder? Nej. Mindre orter har ofta enklare “systembild”, vilket gör insiktsarbetet snabbare. Det som saknas är ofta tid och metod.

En praktisk 30-dagars plan: så kommer du igång

Om du vill göra “utgå från platsen” operativt, utan att fastna i workshops som aldrig landar, fungerar den här planen bra.

Vecka 1: Samla signaler och definiera en fråga

• Välj en tydlig fråga, till exempel: “Vad kan bli vår nya reseanledning i lågsäsong?”
• Samla 3 datatyper: recensioner, webb/bokningsdata, sociala omnämnanden.

Vecka 2: Låt AI hitta mönster (och låt människor tolka)

• Tematisera kommentarer: vad är det som återkommer?
• Identifiera 5–10 “platsstyrkor” och 5–10 “friktioner” (det som stör upplevelsen).

Vecka 3: Bygg två testbara koncept

• Koncept A: “företeelse” (som godistrenden) paketerad i en upplevelse
• Koncept B: “platskänsla” (stadskärna/natur/historia) paketerad i en rutt

Vecka 4: Testa, mät, förbättra

• Sätt 3 mätetal: konvertering, gästnöjdhet (kort enkät), intäkt per gäst
• Kör test i liten skala, justera, kör igen

AI gör det lättare att välja vilka idéer som ska testas först. Det är ofta den viktigaste vinsten.

Nästa steg: gör platsen tydligare än algoritmen

“Gräv där ni står” är fortfarande det mest träffsäkra rådet i besöksnäringen. Men 2026 räcker det inte att gräva – du behöver också sortera fynden, se mönster och våga välja.

AI ger en ovanligt praktisk fördel här: den hjälper dig att se vad som redan fungerar, vad som håller på att växa och vad som faktiskt skaver i upplevelsen. Använd det för att skapa nya säsonger på riktigt – inte genom att låtsas att september är juli.

Om du skulle välja en enda sak att göra efter att ha läst detta: plocka fram 500 senaste recensionerna för din plats (boende, aktiviteter, restauranger) och låt AI sammanfatta vad gäster älskar – i deras egna ord. Där börjar en platsbaserad strategi som går att sälja.

Vilken lokal företeelse i din destination skulle kunna bli nästa “måste” – om ni bara paketerade den rätt och lät data visa vägen?