Этим летом кировчане решили отдохнуть в России, а не за рубежом. Наибольшей популярностью пользовались Москва, а также граничащие с Кировской областью регионы - Нижегородская область, Татарстан, Марий-Эл, Удмуртия. Об этом рассказали в МТС, аналитики которой с помощью геоаналитической платформы GeoEffect проанализировала туристические предпочтения жителей и гостей Кировской области летом 2022 года.
Помимо этого, республики Кавказа также пользовались повышенным спросом. Кировчан привлекали Дагестан, Калмыкия, Северная Осетия. В сравнении с 2021 годом количество поездок выросло в два раза.
Продолжительность отдыха жителей Кировской области несколько сократилась - если раньше кировчане отдыхали неделю, то в этом году среднее количество дней отдыха составило от трёх до пяти дней. Это связано с тем, что раньше чаще путешествовали за границу, а сейчас - по России.
Туристический сезон для самого Кирова прошёл примерно так же, как и в прошлом. К нам ехали из: Сыктывкара, Казани, Екатеринбурга, Нижнего Новгорода, Уфы, а также традиционно из Москвы и Санкт-Петербурга. В топ-10 городов, жители которых чаще всего посещали Кировскую область, вошли жители Югры. Путешественники в основном едут в регион для участия в крупных мероприятиях, в частности, Великорецкий крестный ход, фестиваль авторской песни «Гринландия». Больше всего туристов — около 60% от общего числа — приезжают в регион на железнодорожном транспорте и авто.
Директор филиала МТС в Кировской области Алексей Пахомов рассказал следующую информацию:
- Технология Big Data лежит в основе геоаналитической платформы GeoEffect. Она позволяет оценивать туристический поток в регион и будет полезна для развития гостевой, развлекательной, дорожной инфраструктуры. Геоаналитика позволяет оценить объем турпотока, понять, какие гости приезжают в регион и в какое время, что больше всего привлекает туристов. Объективные данные помогут развивать регион максимально эффективно, а значит делать его более привлекательным для туристов и комфортным для жителей. Мы сами используем возможности Big Data для развития инфраструктуры связи: просчитываем вероятную нагрузку на сеть, исходя из потенциального количества пользователей и их активности. Эти данные помогают нам в принятии решений о строительстве новых базовых станций в определенных локациях.
