Platsbaserad AI i turism: så blir platsen din motor

Julhandeln är i full gång, men i många städer är kontrasten brutal: tomma huvudgator och proppfulla externhandelsområden. Samtidigt kan en enda företeelse – som svenskarnas relation till godis eller fika – plötsligt bli en reseanledning som drar internationella besökare till en specifik adress. Det här är inte “turismmagi”. Det är platsens logik, förstärkt av beteenden, flöden och tajming.

Jakob Norrbys krönika om att utgå från platsen fångar exakt den verklighet som svensk besöksnäring brottas med just nu (2025-12-21): vi behöver skapa nya säsonger, nya anledningar att åka, och nya sätt att bygga stadskärnor och evenemang som faktiskt bär. Min tydliga ståndpunkt: många försöker fortfarande marknadsföra platsen som en broschyr, när den borde styras som ett system.

Det är här platsbaserad AI kommer in. Inte som ett “tech-projekt”, utan som ett praktiskt sätt att förstå vad som händer i Kråksjö, i en stadskärna eller i centrala Stockholm – och att agera snabbare än magkänslan.

Platsbaserad AI: från “känsla” till styrning

Platsbaserad AI handlar om att använda data kopplad till geografi för att fatta bättre beslut i turism och besöksnäring. Poängen är enkel: rätt budskap, rätt erbjudande och rätt kapacitet – på rätt plats och rätt tid.

I praktiken betyder det att du kan:

• förutse efterfrågan i ett område (t.ex. “helgen efter löning”, “sportlovsvecka”, “konsertkvällar”)
• matcha besökare med relevanta upplevelser utifrån var de faktiskt befinner sig
• optimera öppettider, bemanning och lager när flödena ändras
• styra kampanjer mot mikro-områden (inte bara “hela kommunen”)

Det som gör detta extra aktuellt i december är att säsongstopparna är dyra att missa. Varje felbemannad dag, felpaketerad helg eller felriktad kampanj blir en direkt läcka i intäkter.

Vilken data behövs?

Du kommer längre än många tror med data som redan finns:

1. Bokningar och beläggning (boende, aktiviteter, restaurang)
2. Kassadata och produktmix (vad säljer när, och till vilka?)
3. Sök- och webbdata (vilka sidor, vilka språk, vilka söktermer)
4. Evenemangskalender (lokala och regionala effekter)
5. Rörelsedata/footfall (från sensorer eller aggregerad mobil data)

AI är inte “magin” här. Magin är att du får en tydlig, uppdaterad bild av platsen som marknad.

Skapa nya säsonger: AI som kompass, inte megafon

Att förlänga säsonger är ofta en kamp mot verkligheten. Som krönikan påpekar: gästen köper inte “det är fortfarande sommar” om vädret och känslan säger något annat. Det som fungerar bättre är att skapa nya säsonger – alltså nya skäl att komma.

Platsbaserad AI hjälper dig att hitta de där nya skälen genom att identifiera mönster och luckor:

• När finns kapacitet men låg efterfrågan?
• Vilka målgrupper söker liknande upplevelser just då?
• Vilka aktiviteter kan paketeras om så att de matchar säsongens känsla?

Exempel: från “lågsäsong” till temaveckor

Jag har sett att destinationer som lyckas ofta arbetar i tematiska fönster snarare än “säsong”. Med AI-stöd kan du designa fönster som:

• Smak-helger (lokal mat, hantverk, provningar)
• Ljus- och vintermys (promenader, bastu, kulturkvällar)
• Familjeformat (kortare aktiviteter, enkel logistik)

AI:n bidrar genom att peka ut vilka kombinationer som har störst sannolikhet att sälja för just din plats – baserat på faktiska beteenden, inte trender på konferensslides.

Företeelser som reseanledning: godis, fika och nästa “svenska grej”

Krönikan lyfter något som är större än det låter: vissa kulturella beteenden blir exportvaror. Fika är ett känt exempel. Nu ser vi en internationell dragning till svenskt godis, där besökare kan köpa lösgodis på nivåer som påverkar resväskans viktgränser.

Det intressanta för dig i besöksnäringen är inte själva godiset. Det är mekanismen:

När en företeelse blir en identitetsmarkör kan den bli en geografisk dragare.

Så använder du platsbaserad AI för att “spinna” utan att gissa

AI kan hjälpa dig att svara på tre frågor som annars blir rena chansningar:

1. Vad associerar människor med vår plats – på riktigt?
   • via sökfraser, recensioner, sociala omnämnanden och språk
2. Vilka målgrupper reagerar på vilken företeelse?
   • t.ex. internationella weekendresenärer vs. regionala dagbesökare
3. Vilken plats i platsen funkar bäst?
   • inte “staden”, utan kvarter, stråk, knutpunkter

Konkreta åtgärder som ofta ger effekt:

• skapa mikropaket: “45 minuter + provpåse + karta till två närliggande stopp”
• bygg rutter: “3 stopp i centrum” istället för “en butik”
• anpassa språk och timing: olika budskap på svenska, engelska, tyska beroende på period

Det här gör att du kan rida på en företeelse utan att bli beroende av hype.

Stadskärnan vs externhandel: AI för levande stråk

Att en stadskärna kan vara folktom mitt i julhandeln medan externhandeln är full är ett styrningsproblem – inte bara ett “handelsskifte”. Stadskärnan är en upplevelseprodukt: den kräver blandning, flöde och anledning.

Platsbaserad AI kan hjälpa kommuner, destinationsbolag och cityföreningar att arbeta mer precist med tre saker:

1) Flöden: var tappar vi folk?

Med footfall-data och enkla värmekartor kan du se:

• vilka stråk som fungerar
• var människor vänder
• vilka tider det dör

Det gör diskussionen mindre politisk och mer praktisk: “Den här gatan behöver inte fler affischer. Den behöver en anledning mellan 16:30 och 19:00.”

2) Mix: vad ska ligga bredvid vad?

Stadskärnor som fungerar har ofta en mix där:

• mat och dryck skapar uppehållstid
• unika butiker skapar identitet
• kedjor skapar trygghet och basflöde

AI kan stötta genom att analysera transaktionsmönster och föreslå kluster som driver korsköp och längre vistelser.

3) Aktivering: små evenemang med stor effekt

Alla kan inte boka världsartister. Men alla kan arbeta med återkommande aktiveringar:

• kvällsöppet kopplat till en tydlig anledning
• “smaka på”-rundor
• vinterpromenader med stopp

Här kan AI hjälpa till att välja datum och tider med hög sannolikhet att fungera, genom att väga in lön, skolkalender, väderhistorik, regionala evenemang och bokningsläge.

Evenemangens kraft: så bygger du en maskin runt en arena

Stockholm lyfts i krönikan som exempel på hur evenemang blir tillväxtmotor. Jag håller med, men jag vill göra det ännu mer konkret: stora evenemang är inte bara biljetter. De är logistik, kapacitet och upplevelsekedja.

Platsbaserad AI gör tre saker bättre än traditionell planering:

Prognoser som går att agera på

Du kan skapa prognoser för:

• hotellbeläggning per zon
• tryck på kollektivtrafik och taxi
• toppar på restauranger och barer
• efterfrågan på “före/efter”-upplevelser

När prognosen är zonbaserad kan du styra åtgärder lokalt: extra öppettider i rätt kvarter, tillfälliga pop-ups där de behövs, och tydligare besöksinformation.

Personal, lager och öppettider – utan panik

Många aktörer bemannar “på känn” och hamnar i samma mönster: för mycket personal när det är lugnt, för lite när det smäller. Med AI-stödd efterfrågeprognos kan du planera:

• antal medarbetare per timme
• varuflöden (t.ex. snabbmat, souvenirer, godis)
• köhantering och bokningsslottar

Upplevelsen blir mer sammanhållen

När evenemanget är slut avgörs mycket av sista timmen: hittar gästen hem, hittar de en sen middag, känns staden välkomnande?

Platsbaserad AI kan trigga rätt information i rätt ögonblick: “Du är nära X, öppet till 01:00, 8 minuter att gå, bokningsbar kö.”

Praktisk checklista: kom igång på 30 dagar

Du behöver inte börja med en stor AI-upphandling. Börja med en skarp fråga och en mätbar effekt.

1. Välj ett område (stadskärna, arenaområde, skidanläggning, by)
2. Sätt ett mål (t.ex. +10% omsättning vardagskvällar, -15% kötid, +20% bokningar i skuldersäsong)
3. Samla 3 datakällor (bokning, kassadata, webb/sök eller footfall)
4. Bygg en enkel dashboard (veckovis uppföljning räcker i början)
5. Testa en åtgärd i liten skala (en rutt, ett mikropaket, ett kvällsevent)
6. Mät, justera, repetera (det är här vinsten kommer)

En destination som lär sig snabbare än sina konkurrenter vinner, även om den är mindre.

Nästa steg för “AI inom turism och besöksnäring”

Den röda tråden i vår serie om AI inom turism och besöksnäring är att AI blir mest värdefull när den kopplas till verkliga beslut: vad vi säljer, när vi har öppet, hur vi skapar flöde och hur vi gör platsen tydligare för besökaren.

Att utgå från platsen är inte en slogan. Det är en metod. Och platsbaserad AI är ett sätt att göra metoden konsekvent – oavsett om du jobbar med en liten ort som kämpar för helårsturism eller en storstad som ska få tusentals människor att trivas samtidigt.

Vill du att din plats ska vara en broschyr eller en motor? Vad skulle hända om ni valde en enda zon och började mäta, testa och förbättra redan innan Q1 2026 drar igång?