10 novembre 2026
Stazione Leopolda, Firenze
Faita Federcamping
Evento concluso
Il 10 novembre HBenchmark ha partecipato a BTO – Be Travel Onlife 2026, alla Stazione Leopolda di Firenze, nel panel “Open Air Tribes”. Il confronto è stato moderato da Enrico Paoli, Direttore Faita Federcamping Toscana. Sono intervenuti Alberto Granzotto, Presidente Faita Federcamping, Alessandro Tortelli, Direttore Scientifico del Centro Studi Turistici di Firenze, e Lia Dal Cappello, Project & Account Manager per il settore Open Air di HBenchmark.
Dal panel è emerso un quadro comune: il turismo all’aria aperta cresce, ma cambia il modo in cui gli ospiti scelgono, prenotano e vivono la vacanza. Per leggere il mercato le presenze non bastano più. Servono anche la provenienza degli ospiti, la durata dei soggiorni, il ritmo delle prenotazioni e il valore delle diverse tipologie di alloggio.
Alessandro Tortelli ha ricordato che in Toscana l’Open Air supera i 10 milioni di pernottamenti l’anno e che i mercati esteri valgono il 44% delle presenze del comparto. Alberto Granzotto ha descritto un settore nazionale di circa 2.600 strutture e 74 milioni di presenze. Secondo Granzotto, l’offerta si è trasformata grazie agli investimenti delle imprese in case mobili, lodge e glamping.
Lia Dal Cappello ha presentato i dati della stagione 2026 del campione Faita Toscana, Isola d’Elba compresa, frutto della collaborazione tra HBenchmark e Faita Federcamping. Tra marzo e settembre l’occupazione ha raggiunto il 61,8%, con 1,8 punti in più rispetto al 2025. Nella settimana dal 10 al 16 agosto, però, è stata inferiore di 4,1 punti all’anno precedente: una media positiva può nascondere criticità su singoli periodi.
Anche il prezzo va letto insieme all’occupazione. Per le mobile home, due settimane con la stessa occupazione del 57% hanno registrato ricavi medi molto diversi: 106 € nella prima settimana di giugno e 82 € a metà settembre. Per questo occupazione, prezzo, mercato di provenienza e anticipo di prenotazione vanno analizzati insieme.
Accumulare più dati non basta: bisogna trasformare quelli già disponibili in indicazioni operative. Per esempio, quando modificare una tariffa, quale prodotto spingere, su quale mercato concentrarsi.
Gli agenti AI di OpenAir-AI Insight osservano il pickup della struttura e del compset, lo incrociano con prezzo e occupazione e suggeriscono una decisione. Un esempio: alzare progressivamente le tariffe quando si vende più del mercato ma a un prezzo inferiore. Perché le raccomandazioni siano affidabili, l’intelligenza artificiale deve lavorare su dati attendibili e completi, come i dati di prenotazione raccolti direttamente dai PMS delle strutture.
Lia ha mostrato anche due esempi: l’osservatorio regionale del Veneto e l’osservatorio di destinazione di Cavallino-Treporti. Le stesse informazioni, in forma anonima e aggregata, possono orientare anche le strategie di marketing delle destinazioni.
Dal confronto è emersa una prospettiva comune: il futuro dell’Open Air dipende dalla capacità di unire identità e innovazione. Significa conoscere meglio la domanda, usare i dati nelle decisioni e proporre un’offerta legata al territorio.
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