Yapay zekânın seyahat sektöründeki etkisi, seyahat planlamasından destinasyon seçimine ve tüketicilerin harcama dağılımına kadar genişledi. Mastercard Economics Institute’un (Mastercard Ekonomi Enstitüsü-MEI) ABD’li kart sahiplerinin anonimleştirilmiş harcama verileri üzerinden yaptığı analiz, tüketici yapay zekâ hizmetlerine abone olanlarla olmayanlar arasında özellikle seyahat kategorilerinde belirgin bir farklılaşma olduğunu ortaya koydu. Araştırmada tüketici yapay zekâ hizmetlerine ödeme yapan ABD’li kart sahipleri “yapay zekâ aboneleri” olarak tanımlandı. Bu gruptaki tüketicilerin harcamaları yapay zekâ abonesi olmayan kart sahipleriyle karşılaştırıldı. Ancak iki grup arasındaki gelir, yaş ve eğitim farklılıklarının sonuçları etkileyebileceği dikkate alındı. Yapay zekâ araçlarının yüksek gelirli ve yüksek eğitim seviyesine sahip tüketiciler tarafından daha yaygın kullanılması, doğrudan yapılacak bir harcama karşılaştırmasının gelir etkisini de içerebileceği anlamına geldi. Bu etkiyi azaltmak amacıyla MEI, market ve restoran harcamaları benzer seviyelerde bulunan kart sahiplerinden eşleştirilmiş bir örneklem oluşturdu. Kurum, bu yöntemin gelir farklılığını azaltmasına rağmen tamamen ortadan kaldırmadığının da altını çizdi.

Konaklamada Harcama Payı Yaklaşık İki Katına Çıktı

Analizde iki grup arasındaki en belirgin farklılaşma konaklama harcamalarında görüldü. Yapay zekâ abonelerinin toplam kart harcamaları içerisinde konaklamaya ayırdığı payın dağılımı, kontrol grubuna kıyasla daha yüksek seviyelerde yoğunlaştı. Yapay zekâ abonelerinin konaklama için ayırdığı ortalama harcama payı, yapay zekâ abonesi olmayan karşılaştırma grubunun yaklaşık iki katına çıktı. Kruvaziyer harcamalarında da yapay zekâ aboneleri lehine bir farklılaşma tespit edildi ancak bu fark konaklamaya göre daha sınırlı kaldı. Araç kiralamada iki grup arasındaki ayrışma minimum seviyede gerçekleşti. Market harcamalarının dağılımı ise iki grupta büyük ölçüde benzer kaldı. Bu farklılık, yapay zekânın isteğe bağlı harcamalar ile ihtiyaç temelli harcamalar üzerindeki potansiyel etkisini gündeme getirdi. Market alışverişleri ağırlıklı olarak rutin ihtiyaçlardan kaynaklanırken, konaklama ve kruvaziyer gibi kategorilerde tüketicilerin karşısında daha geniş bir seçenek kümesi bulundu. Yapay zekâ araçları destinasyon, fiyat ve konaklama alternatiflerinin araştırılmasını kolaylaştırdı ve tüketicilerin daha fazla seçeneği değerlendirebilmesine imkan sağladı. MEI, yapay zekâ abonelerinin bu araçları daha geniş bir seyahat seçeneği havuzunu araştırmak amacıyla kullanmasının, söz konusu kategorilerdeki deneme eğilimini ve harcamaları artırmış olabileceğini değerlendirdi. Bununla birlikte araştırma, yapay zekâ kullanımının seyahat harcamalarını artırdığı yönünde doğrudan bir nedensellik ortaya koymadı. Gelir, yaş ve eğitim gibi demografik ve ekonomik farklılıkların sonuçlar üzerinde etkili olabileceği belirtildi.

Yapay Zekâ Kullanıcılarının Destinasyon Tercihleri De Ayrıştı

Araştırmanın ikinci bölümünde yapay zekâ abonelerinin yalnızca seyahate ayırdıkları bütçe değil, ziyaret ettikleri destinasyonların dağılımı da incelendi. MEI, Avrupa’da yapay zekâ abonelerinin ziyaretçi harcamaları içerisinde orantısız biçimde yüksek pay aldığı destinasyonları belirledi. Hesaplamada otel, restoran ve rekreasyon harcamaları dikkate alındı. Araştırmada bir destinasyonun “yapay zekâ destekli gezginler tarafından orantısız biçimde yönlendirildiğinin” kabul edilmesi için yapay zekâ abonelerinin söz konusu destinasyondaki ziyaretçi harcamalarından aldığı payın, yapay zekâ abonelerinin küresel ziyaretçi harcamalarındaki payının en az iki katına ulaşması kriteri kullanıldı. Bu yöntemle belirlenen destinasyonlar daha sonra internet üzerindeki içerikleri açısından incelendi. Editoryal yayınların miktarı, seyahat platformları ve forumlardaki içerik yoğunluğu ile destinasyonların “hidden gem” (gizli cevher), “underrated” (hak ettiği ilgiyi görmeyen) veya daha popüler bir bölgenin “alternative to” (alternatifi) olarak konumlandırılması değerlendirmeye dahil edildi. Analiz sonucunda destinasyonlar kültür ve tarih, gastronomi ve şarap, spor ve plaj olmak üzere dört ana grupta sınıflandırıldı.

Kültür ve tarih kategorisinde en belirgin ayrışma Almanya’nın Leipzig kentinde kaydedildi. ABD’li ziyaretçilerin Leipzig’deki harcamalarının yüzde 31’i yapay zekâ abonesi kart sahiplerinden geldi. Bu oran Fransa’nın Carcassonne kentinde yüzde 24, Slovenya’nın Postojna bölgesinde yüzde 18 ve Fransa’nın Metz kentinde yüzde 17 olarak hesaplandı. Gastronomi ve şarap kategorisinde ise İtalya’nın Orvieto kenti ilk sırada yer aldı. Orvieto’daki ziyaretçi harcamalarının yüzde 23’ü yapay zekâ abonelerinden kaynaklandı. Fransa’nın Burgonya bölgesindeki Beaune’da oran yüzde 16 oldu. Spor kategorisinde İtalya Dolomitleri öne çıktı. Yapay zekâ abonelerinin ziyaretçi harcamalarındaki payı Pinzolo ve Brunico’da yüzde 18, İsviçre’nin Saanen bölgesinde ise yüzde 17 olarak kaydedildi.

Plaj Destinasyonlarında Oran Yüzde 41’e Ulaştı

Araştırmadaki en yüksek oranlardan biri plaj turizminde kaydedildi. İspanya’nın Costa de la Luz bölgesindeki Conil de la Frontera’da yapay zekâ aboneleri ABD’li ziyaretçilerin harcamalarının yüzde 41’ini oluşturdu. Yunanistan’ın Patmos Adası ve İtalya’nın Pantelleria Adası’nda oran yüzde 18, Yunanistan’ın Andros Adası’nda ise yüzde 16 olarak gerçekleşti. MEI’nin değerlendirmesinde bu destinasyonların ortak özelliklerinden birinin tek bir turizm ürününe bağlı kalmamaları olduğu belirtildi. Plaj destinasyonlarında dahi gastronomi, tarih, mimari ve kültür gibi tamamlayıcı deneyimlerin öne çıktığı kaydedildi.

“Destination Dupe” Eğilimi Öne Çıktı

Analizde öne çıkan bir diğer unsur, “destination dupe” (alternatif destinasyon) olarak adlandırılan rotalar oldu. Bu kavram, yoğun talep gören veya yüksek fiyat seviyelerine sahip bir turizm merkezine benzer özellikler sunan alternatif destinasyonları ifade ediyor. Raporda Utrecht, Amsterdam’ın; Toulouse, Paris’in; Patmos ve Antiparos ise Mykonos’un alternatifi olarak değerlendirildi. Orvieto da Roma ve Floransa arasındaki alternatif İtalya rotalarından biri olarak gösterildi. MEI, yapay zekâ tarafından üretilen seyahat önerilerinde “underrated” (hak ettiği ilgiyi görmeyen), “hidden gem” (gizli cevher) ve “alternative to” (alternatifi) gibi sınıflandırmaların daha az bilinen destinasyonların görünürlüğünü artırabildiğine dikkat çekti. Bu eğilim turizm talebinin coğrafi dağılımı açısından da yeni bir dinamik ortaya çıkardı. Yapay zekâ araçlarının tüketicinin arama maliyetini düşürmesi, geleneksel olarak yüksek talep alan merkezlerin dışında kalan destinasyonların da tüketicinin tercih setine dahil edilmesini kolaylaştırdı.

Çeşme “Luxury Arbitrage” Listesinde Yer Aldı

Raporda yapay zekâ kullanıcılarının destinasyon tercihlerinde “luxury arbitrage” (lüks arbitrajı) olarak tanımlanan başka bir eğilim de tespit edildi. Bu yaklaşımda tüketicilerin premium seyahat deneyiminden vazgeçmeden, benzer nitelikleri görece daha avantajlı fiyat-değer dengesiyle sunan destinasyonlara yöneldiği belirtildi. Özellikle St. Tropez, Cannes ve Gstaad gibi yüksek fiyatlı turizm merkezlerinin çevresindeki veya bunlara alternatif gösterilen destinasyonlar bu kapsamda değerlendirildi. Sahil turizminde Forte dei Marmi, Antibes, Grimaud, Monte Argentario, Moltrasio, Formentera ve Çeşme öne çıktı. Dağ turizminde ise Saanen, Verbier, Kitzbühel, Morzine, Courchevel ve Crans-Montana aynı eğilim kapsamında sıralandı. Böylece Türkiye’den Çeşme, yapay zekâ kullanıcılarının premium sahil deneyimi açısından değerlendirdiği destinasyonlar arasında yer aldı.

Az Bilinen Destinasyonlar Talep Havuzuna Girdi

Araştırmanın sonuçları yapay zekâ aboneliği ile seyahat davranışları arasında iki temel ayrışma ortaya koydu. Birincisi, yapay zekâ abonelerinin toplam harcamaları içerisinde seyahate ve özellikle konaklamaya daha yüksek pay ayırması oldu. İkincisi ise bu grubun harcamalarının belirli alternatif ve deneyim odaklı destinasyonlarda daha yüksek yoğunlaşması olarak kaydedildi. Ancak bulgular, yapay zekâ kullanımının daha fazla seyahat harcamasına veya belirli destinasyonların tercih edilmesine doğrudan neden olduğunu göstermedi. Araştırmada yapay zekâ kullanıcılarının gelir, eğitim ve yaş profillerindeki farklılıkların sonuçların bir bölümünü açıklayabileceğine dikkat çekildi. Buna karşılık rapor, yapay zekânın seyahat ekonomisindeki olası etkisinin arama ve keşif maliyetlerinin azalması üzerinden gerçekleşmiş olabileceğini ortaya koydu. Daha geniş destinasyon ve konaklama seçeneklerinin daha düşük araştırma maliyetiyle karşılaştırılabilmesi tüketicinin tercih setini genişletirken, daha az bilinen destinasyonların da talep havuzuna girmesine imkan sağladı. Bu çerçevede araştırma, yapay zekânın turizm üzerindeki etkisinin yalnızca seyahat planlama sürecinin hızlanmasıyla sınırlı kalmadığını ortaya koydu. Yapay zekâ abonelerinin seyahate ayırdığı bütçenin daha yüksek olması ve harcamalarının alternatif destinasyonlarda yoğunlaşması, yapay zekânın turizm talebinin harcama kompozisyonu ve coğrafi dağılımıyla ilişkili yeni bir değişken haline geldiğine işaret etti.