СберАналитика провела исследование туристического потока Дальневосточного региона с помощью собственного аналитического продукта «Панель ʺТуризмʺ». Об основных трендах было рассказано в рамках Восточного экономического форума.
Лидером по туристической лояльности в 2022 году стал Приморский край — почти для каждого второго туриста, посетившего регион, поездка была повторной.
Основную часть туристического потока составили гости из Хабаровского края (32,4%), 10% — москвичи, 8,6% — жители Подмосковья.
Чаще остальных Приморский край посещали туристы в возрасте 35-44 года (31%), на втором месте — путешественники в возрасте от 25 до 34 лет, реже всего — пенсионеры старше 65 лет (5%). Мужчины приезжали на Дальний Восток чаще, чем женщины, 53% и 47% соответственно.
Половина всех расходов туристов приходится на продовольственные и непродовольственные товары, 19% — траты на кафе и рестораны, по 9% — на развлечения и услуги.
Устойчивую динамику по приросту туристов за первые два квартала в 2022 году показывают три региона: Приморский край, Магаданская область и Камчатка. В среднем туристов здесь на 5% больше, чем в 2021 году.
Лидером по продолжительности поездки в 2022 году стала Республика Саха. В регион, где расположен полюс холода Северного полушария, в среднем туристы приезжают на 8 дней. Для сравнения — в Приморский и Камчатский край примерно на 7 дней, а в Магаданскую область на 6 дней.
Анатолий Попов, заместитель Председателя Правления Сбербанка:
«Исследования СберАналитики показывают, что интерес к внутреннему туризму растёт с каждым годом, и Дальний Восток — один из драйверов этого роста. Жители страны открывают для себя новые уголки России, с их уникальной природой, архитектурой и историей. А задача региональных властей — сделать пребывание гостей комфортным и запоминающимся. Помощь в этом оказывает наша аналитическая панель ʺТуризмʺ, которая помогает руководству субъектов РФ и бизнесу развивать отрасль и туристическую инфраструктуру».
Полный перечень исследуемых параметров панели «Туризм» доступен в демоотчёте на сайте СберАналитики. Информация агрегируется и структурируется на основе анализа большого массива обезличенных данных о тратах туристов. Применение собственных запатентованных алгоритмов обработки информации (№№ 2766156, 2766548, 2767465, 2770568, 2771000) и моделей машинного обучения обеспечивает высокую точность и широкое покрытие платформы.
