AI för vinterturism: så skalar du boende i norr

First Camp har skrivit avtal om att förvärva Camp Ripan i Kiruna – en anläggning med camping, stugor med hotellstandard, spa, restaurang och ett stort aktivitetsutbud. Affären (med planerat tillträde under fjärde kvartalet 2025) handlar förstås om fler bäddar och starkare närvaro norr om polcirkeln. Men jag tycker att den säger något ännu mer praktiskt för hela branschen:

Vinterturism går inte att ”springa ikapp” med bara fler sängar och fler annonser. När efterfrågan är internationell, säsongen är kort och gästernas förväntningar är höga, blir förmågan att fatta rätt beslut i rätt tid minst lika viktig som själva produkten.

I vår serie AI inom turism och besöksnäring tittar vi på hur AI faktiskt kan användas i vardagen – inte som buzzwords, utan som verktyg för att sälja mer, planera smartare och skapa en jämnare gästupplevelse. Camp Ripan-affären är ett perfekt case för att prata om hur AI kan stötta expansion, intäktsoptimering och kundupplevelse i vinterdestinationer.

Varför vintersatsningar kräver AI-stöd (på riktigt)

Vinterturism i norra Sverige drivs av tre saker: internationell efterfrågan, naturbaserade upplevelser och året-runt-resande. Det låter stabilt – men operativt är det ofta tvärtom. Volymerna kan svänga snabbt, bokningsmönstren skiljer sig mellan marknader, och en enda störning (flyg, tåg, väder, utrustning) kan skapa kedjeeffekter.

För en aktör som First Camp, som växer genom förvärv och driver ett stort destinationsnät, blir utmaningen tydlig:

• Hur sätter vi rätt pris per natt när efterfrågan ändras vecka för vecka?
• Hur säkerställer vi att nya destinationer får samma nivå av gästnöjdhet som de etablerade?
• Hur marknadsför vi Kiruna smartare i december än i april – utan att bränna budget?

AI är som bäst när den tar hand om mönsterigenkänningen i allt det här. Inte för att ersätta människor, utan för att ge drift, revenue och marknad bättre beslutsunderlag.

Ett konkret exempel från vinterresor

En arktisk destination kan ha flera “micro-säsonger” inom samma vinter: jul/nyår, sportlov, norrskenspeak, konferensperioder, och perioder där tyskt bokningsbeteende skiljer sig från amerikanskt.

Det mänskliga ögat ser det i efterhand. AI-modeller ser det tidigt – och kan föreslå justeringar i pris, paketering och kampanjer medan det fortfarande går att påverka.

AI för bokningsoptimering: från beläggning till lönsamhet

Bokningsoptimering i besöksnäringen handlar inte bara om att fylla kalendern. Det handlar om rätt gästmix, rätt kanal, rätt pris och rätt längd på vistelsen. I vinterdestinationer blir det extra viktigt eftersom kapaciteten är begränsad och många gäster bokar upplevelser som kräver planering.

1) Efterfrågeprognoser som driver hela planeringen

Det mest underskattade värdet med AI är att det kan koppla ihop signaler som annars ligger i olika system:

• historiska bokningsdata
• prisnivåer och beläggning
• sökbeteenden (på sajt och i kampanjer)
• avbokningsmönster
• evenemang och skolledigheter

Resultatet blir en prognos per datum och segment. Den prognosen kan sedan styra allt från bemanning till vilka paket som ska ligga högst i bokningsflödet.

En bra prognos är inte den som har “rätt siffror”, utan den som gör att du hinner agera innan veckan är förstörd.

2) Dynamisk prissättning utan att tappa förtroende

Många inom boende drar öronen åt sig när man pratar om dynamisk prissättning. Rimligt. Gäster märker när prislogiken känns slumpmässig.

AI-baserad prissättning funkar när den följer tydliga principer:

• priset förändras för att efterfrågan förändras, inte för att “man kan”
• du jobbar med prisgolv och pristak per produkt
• du skiljer på veckodagar, vistelselängd och paket

För en anläggning som Camp Ripan (med boende + spa + restaurang + aktiviteter) är nästa nivå att låta AI hjälpa till med paketpriser: vilka kombinationer säljer bäst i januari, och vilka bör få en push i mars?

3) Kanalstyrning: fler direktbokningar utan att tappa räckvidd

Expansionsfaser tenderar att öka beroendet av externa kanaler. Det kan vara nödvändigt för internationell synlighet – men dyrt.

AI kan stötta kanalstyrning genom att:

• förutsäga vilka datum som ändå kommer sälja slut (och då minska rabatter)
• identifiera datum med risk för “svackor” (och då aktivera kampanjer)
• föreslå när du ska prioritera direktbokning genom paketering och merförsäljning

Praktiskt mål: högre nettorevPAR (intäkt per tillgängligt rum/stuga efter distributionskostnad), inte bara hög beläggning.

AI som gör gästupplevelsen jämn – även när du växer

Vid förvärv är den stora risken sällan att man saknar vision. Risken är att man tappar det som redan fungerar: tonläget, servicenivån, det lokala hantverket.

Här kan AI bidra med något väldigt konkret: standardisering utan att bli stelbent.

Personalisering före ankomst (det är här pengarna finns)

De flesta merförsäljningsmöjligheter händer innan incheckning:

• transfer och ankomstlogistik
• aktivitetsbokningar
• spa-tider
• bord i restaurangen
• utrustningshyra

Med AI-stödd segmentering kan du trigga relevanta erbjudanden baserat på beteende:

• barnfamiljer får sportlovspaket och tidigare middagsbokningar
• par får spa-fönster och lugnare aktivitetstider
• internationella gäster får tydliga guider om kläder, ljusförhållanden och transport

Det fina? Det kräver inte mer manuell handpåläggning – det kräver bättre timing.

Service i realtid: upptäck problem innan recensionen

Gästnöjdhet är en hård valuta i Kiruna. Många gäster kommer långt, betalar mycket, och förväntar sig att allt flyter.

AI kan användas för att tidigt upptäcka friktion genom att analysera:

• feedback i enkäter (fritext)
• chatt- och mejlärenden
• driftavvikelser (t.ex. temperatur, städstatus, underhåll)

Målet är enkelt: åtgärda på plats, inte i efterhand.

Recensioner är en eftersläpande indikator. Drift- och dialogdata är ledande indikatorer.

AI i marknadsstrategi: sälj vinter utan att skrika “norrsken”

Kiruna är en av Nordens mest internationellt efterfrågade orter. Men konkurrensen är också knivskarp – både inom Sverige och mot finska Lappland och norska alternativ.

AI kan hjälpa marknadsteam att bli mer träffsäkra på tre nivåer.

1) Budskap per marknad – inte bara per språk

“Översättning” räcker inte. Tyska gäster kan värdera planering, tydlighet och hållbarhet annorlunda än amerikanska gäster som ofta vill maxa upplevelser på kort tid.

Med AI-stödd analys av kampanjresultat kan du:

• identifiera vilka teman som driver klick och bokning per marknad
• hitta vilka frågor som stoppar köp (t.ex. transport, kyla, utrustning)
• bygga innehåll som faktiskt svarar på invändningar

2) Kreativ testning i liten skala

En praktisk modell jag gillar:

1. ta fram 6–10 kreativa varianter (bild/film + rubrik + erbjudande)
2. kör små tester i 72–96 timmar
3. låt AI hjälpa till att tolka mönster snabbare (vilka segment svarar på vad)
4. skala vinnarna, pausa resten

Det här minskar risken för att du lägger vinterbudgeten på “fel känsla”.

3) Prognosstyrd kampanjplan

I stället för att planera kampanjer efter kalendern kan du planera efter prognos:

• om AI indikerar att vecka 6 blir full ändå → spara budget
• om vecka 11 ser svag ut i en viss marknad → flytta tryck dit

Det blir mindre brandkårsutryckningar, mer styrning.

Checklista: så använder du AI när du tar över en ny anläggning

Förvärv och integration är när AI ger som mest ROI, eftersom du snabbt måste skapa överblick. Här är en konkret start (30–60 dagar) som funkar för boende i vinterdestinationer.

1. Datakartering på en sida: PMS, bokningsmotor, channel manager, POS, aktivitetsbokning, kundtjänst.
2. En gemensam KPI-modell: beläggning, ADR, revPAR, nettorevPAR, avbokningsgrad, NPS/gästbetyg.
3. Efterfrågeprognos per segment: minst 12 veckor fram, uppdaterad dagligen/veckovis.
4. Prisregler + guardrails: prisgolv/tak och tydliga triggers.
5. Försäljningspaket: 3–5 paketeringar som AI kan rekommendera beroende på datum.
6. Gästkommunikation: automatiserade (men mänskliga) flöden för pre-arrival och under vistelsen.
7. Feedback-loop: fånga fritext, klassificera ärenden, skapa åtgärdslistor för drift.

Det här kräver inte perfekta system. Det kräver att du börjar mäta samma saker och vågar prioritera.

Vanliga frågor jag får om AI i boende och vinterturism

Behöver vi stora datamängder för att komma igång?

Nej. Du behöver rätt data och en tydlig affärsfråga. För pris och beläggning räcker ofta 12–24 månaders historik för en första modell.

Kommer AI göra upplevelsen opersonlig?

Inte om du använder AI för att bli bättre på tajming och relevans. Det opersonliga uppstår när automatisering saknar kontext.

Vad är den snabbaste vinsten?

För de flesta vinteranläggningar: pre-arrival merförsäljning (aktiviteter, spa, middag) och minskade avbokningar genom bättre kommunikation och villkorsstyrning.

Vad Camp Ripan-affären signalerar för branschen 2026

First Camps förvärv av Camp Ripan (med en rapporterad årlig omsättning nära 90 miljoner kronor) visar att kampen om vintergästen trappas upp. Och det är inte bara en kamp om bäddar.

Det är en kamp om precision: rätt pris, rätt paket, rätt service, rätt budskap – och att kunna skala det utan att tappa själen i destinationen.

Om du jobbar med boende, aktiviteter eller destinationsutveckling i norra Sverige är frågan du bör bära med dig in i 2026 inte “ska vi använda AI?”. Den är mer krävande än så:

Vilket beslut vill vi kunna ta snabbare än våra konkurrenter – och vilken data krävs för att göra det varje vecka?