Согласно исследованию СберАналитики, внутренний туристический поток в России с 2019 года увеличился на 32%, с 116 млн до 153 млн человек ежегодно. Для анализа использовались обезличенные ретроспективные данные о туристических потоках и расходах отдыхающих по разным регионам страны.
Как говорится в исследовании регионами-лидерами, куда едут туристы стали Москва, Московская область, Краснодарский край, Санкт-Петербург, Ленинградская область и Республика Татарстан. Эти локации также лидируют по объему расходов туристов.
Северный Кавказ продемонстрировал наиболее значительную динамику роста — здесь турпоток увеличился на 87% по сравнению с общероссийским показателем. Этот регион особенно популярен среди молодежи.
Средний возраст российского туриста составляет 44,6 лет. Чаще всего путешествуют люди в возрасте от 30 до 50 лет (52%). За последние пять лет доля туристов старше 60 лет выросла до 14%.
С 2019 года совокупные расходы туристов увеличились в 1,8 раза, достигнув 1,8 трлн рублей. Люди готовы больше тратить на рестораны, развлечения и отели, причем на размещение приходится около трети всех отпускных расходов.
Средняя продолжительность поездки по России за последние пять лет составляла 6,4 дня, однако в 2023 году она сократилась до 5,6 дня, хотя количество поездок возросло.
Станислав Карташов, вице-президент и директор дивизиона «Корпоративные клиенты 360» Сбербанка, отметил, что аналитическая панель «Туризм» от СберАналитики помогает регионам развивать свою привлекательность и получать дополнительные доходы. Он подчеркнул, что с каждым годом отдых в России становится все популярнее. В пандемийном 2020 году внутри страны отдыхали 92 млн человек, в 2021 и 2022 годах — по 115 млн, а в 2023 году — рекордные 153 млн. Карташов выразил надежду, что в этом году внутрироссийский туризм также покажет положительную динамику.
Исследование проводилось с января 2019 года по апрель 2024 года с помощью аналитической панели «Туризм». СберАналитика использует агрегированную обезличенную информацию о предпочтениях 108,6 млн покупателей и 6 млн юридических лиц, полученную из более чем 70 внутренних и внешних источников. Высокая точность анализа обеспечивается собственными запатентованными алгоритмами обработки информации и моделями машинного обучения.
