Камчатка 28 августа: казаки на полуострове и посёлок Медвежка
08:50
Авито Путешествия: 25% туристов готовы двигать даты поездки на 2–5 дней
27 августа, 20:55
Погода на Камчатке 28 августа: дожди и сильный ветер
27 августа, 20:00
Новые требования ФНС к кассовым чекам начнут работать на Камчатке с 1 сентября
27 августа, 20:00
"Премия имени Арсеньева — это честный срез литературной жизни региона" — Павел Жданов
27 августа, 18:15
Фотовыставка к конкурсу "Дальний Восток – Земля приключений" открылась во Владивостоке
27 августа, 17:57
В аварии в Мильковском округе на Камчатке пострадал ребёнок 
27 августа, 17:50
Ирина Яровая вручила благодарственное письмо участнику проекта "Герои Камчатки"
27 августа, 17:42
В систему учета мусоровозов внесены данные о 25 тысяч спецмашин - РЭО
27 августа, 17:33
Каждый пятый россиянин поддерживает желание детей получить высшее образование за границей
27 августа, 17:20
Легкоатлетический забег "Борись и побеждай" откроет ВЭФ
27 августа, 16:50
Циклон принесет на Камчатку сильный дождь и ураганный ветер
27 августа, 16:47
Т2 предоставляет безлимитный трафик на популярные маркетплейсы
27 августа, 16:30
"Собери ребёнка в школу": дети мкрн Горизонт столицы Камчатки получили наборы от "ЕР"
27 августа, 16:12
Сторонники "ЕР" организуют на Камчатке военизированную эстафету "Дорога Победителей"
27 августа, 15:09

Сбер: за пять лет внутренний турпоток в России вырос на 32%

В 2023 году он составил рекордные 153 млн человек
17 июня 2024, 14:05 Общество
Москва сити, видовая, туристы Илья Аверьянов, ИА PrimaMedia
Москва сити, видовая, туристы
Фото: Илья Аверьянов, ИА PrimaMedia
Нашли опечатку?
Ctrl+Enter

С 2019 года внутренний туристический поток в России вырос на 32% — со 116 до 153 млн человек в год. Такие данные получены в результате исследования СберАналитики о развитии туристической отрасли. Для анализа использовались обезличенные ретроспективные данные о турпотоках и тратах отдыхающих в различных регионах страны.

Главными центрами притяжения туристов все эти годы остаются Москва, Московская область, Краснодарский край, Санкт-Петербург, Ленинградская область и Республика Татарстан. Эти же регионы лидируют и в структуре трат туристов.

Наилучшую динамику за эти годы показали регионы Северного Кавказа: здесь турпоток вырос на 87% больше, чем в среднем по стране. И именно сюда едет больше всего молодёжи.

Средний возраст туриста в России — 44,6 лет. Чаще всего путешествуют россияне от 30 до 50 лет (52%). Доля туристов старше 60 лет за пять лет увеличилась и в 2023 году достигла 14%.

Совокупные расходы отдыхающих с 2019 года выросли в 1,8 раза, составив 1,8 трлн рублей. Люди готовы тратить больше на общепит, развлечения и отели. Именно на объекты размещения приходится около трети всех расходов в отпуске.

В среднем за пять лет исследования путешественники закладывали на поездку по России 6,4 дня. Однако в 2023 году типичная продолжительность поездки составила 5,6 дня, то есть этот показатель постепенно сокращается, а вот количество поездок растёт.

Станислав Карташов, вице-президент, директор дивизиона "Корпоративные клиенты 360" Сбербанка:

"Аналитическая панель ″Туризм″ СберАналитики показывает потенциал регионов и помогает их развивать — повышать привлекательность и получать дополнительные доходы. Мы видим, что с каждым годом отдых в России набирает популярность. В пандемийном 2020 году отпуск в стране провели 92 млн граждан, в 2021-м и 2022-м — 115 млн, а в 2023-м — 153 млн, это абсолютный рекорд за все пять лет наблюдений. Полагаем, что и в этом году внутренний туризм порадует нас позитивной динамикой".

Исследование проводилось с помощью аналитической панели "Туризм" с января 2019 года по апрель 2024 года.

Решения СберАналитики строятся на агрегированной обезличенной информации о потребностях и предпочтениях 108,6 млн покупателей и 6 млн юридических лиц. Используются данные из более 70 внутренних и внешних источников, что позволяет детально анализировать различные рынки с учётом их отраслевой и региональной специфики. Высокую точность при широком покрытии обеспечивает применение собственных запатентованных алгоритмов обработки информации (№№ 2766156, 2766548, 2767465, 2770568, 2771000, 2022667422) и моделей машинного обучения.

16842
18
112