СберАналитика и «Платформа ОФД»: в первые пять месяцев 2024 года в путешествия по России отправились 56,2 млн россиян
08 июля 2024
Эксперты СберАналитики и «Платформы ОФД» изучили путешествия россиян в январе-мае 2024 года. Так, за первые пять месяцев 56,2 млн человек отправились в путешествие по стране. Турпоток вырос на 21% по сравнению с аналогичным периодом 2023 года.

-
Больше всех туристов приняли Московская область (16,5%) и Москва (15,4%). При этом сами жители столичной агломерации предпочитают для поездок Санкт-Петербург, Владимирскую, Калужскую, Тульскую и Тверскую области, а также Краснодарский край.
-
Почти половина трат путешественников приходится на четыре региона – Москву (17,3%), Московскую область (14,4%), Санкт-Петербург (7,8%) и Краснодарский край (7,2%). Всего отдыхающие потратили с начала года 660 млрд рублей на сферу путешествий (билеты, гостиницы, рестораны и пр.).
-
По данным компании «Платформа ОФД», на фоне общего роста потребительской уверенности, россияне увеличили траты в секторе HoReCa, в том числе на путешествия. Так, одним из бенефициаров спроса стал Краснодарский край, в частности, Сочи. В этом регионе, как отмечают эксперты, активно развивается сервис и туристическая инфраструктура, соответственно, растет востребованность мест размещения – как крупных гостиниц, так и различных малых форматов отелей и глэмпингов. Благодаря хорошей автотранспортной доступности, многие приезжают сюда на машинах из других регионов.
-
По сравнению с январем-маем 2023 года средний чек на услуги турагентств вырос на 22% и составил 63 тысяч рублей. Число покупок по сравнению с прошлым годом увеличилось на 13%.
-
При этом средний чек на бронирование гостиниц, отелей и домов отдыха составил 6,1 тыс. рублей, что на 9% выше, чем в прошлом году, число покупок выросло на 12%.
-
В топе покупок бронирование и проживание в двухместных номерах, SPA-отдых и прокат прогулочного транспорта.
-
По данным экспертов СберАналитики, средний возраст российского туриста – 43 года. Более половины путешественников – мужчины и женщины в возрасте от 30 до 49 лет. Первые предпочитают регионы с более суровым климатом – Якутию, ХМАО и Магаданскую область, а женщины выбирают для путешествий Калининградскую область, Санкт-Петербург и Москву.
-
Зависят предпочтения отдыхающих и от их дохода. Так, Дальний восток выбирают туристы с доходом более 120 тыс. Доля таких путешественников в турпотоке на Дальний Восток составляет 30%.
-
На фоне роста потребительской уверенности, отмечают эксперты «Платформы ОФД», многие россияне вновь выбирают более комфортные условия отдыха и курортные форматы. С развитием инфраструктуры внутреннего туризма, появлением новых и улучшением текущих туристических локаций появилось и больше вариантов для «ленивого» отдыха.
-
Сегмент любителей походных форматов, туристических маршрутов, кэмпингов и других видов самостоятельного активного отдыха развивается за счет тех, кто распробовал формат. Такие путешественники уже имеют соответствующее снаряжение и это влияет на спрос «походных» товаров.
-
Так, средний чек на спальный мешок (2,9 тыс. рублей) по сравнению с прошлым годом упал на 2%, а число покупок снизилось на 7%. Туристическую палатку (3,5 тыс. рублей) стали меньше покупать на 9%.
-
По мнению экспертов СберАналитики турпоток по итогам 2024 года может стать рекордным и превысить 160 млн турпоездок в течение года.
-
Исследование СберАналитики было подготовлено с помощью аналитической панели «Туризм».
-
__________________________________________________________________
-
«Платформа ОФД» - крупнейший оператор фискальных данных страны, ежедневно обрабатывает 60 млн кассовых чеков, с более 1,1 млн онлайн-касс в России.
-
Исследования СберАналитики строятся на агрегированной обезличенной информации о потребностях и предпочтениях 109 млн покупателей и 6 млн юрлиц, а также данных из более 70 внутренних и внешних источников, что позволяет детально анализировать различные рынки с учётом их отраслевой и региональной специфики.
-
Применение собственных запатентованных алгоритмов обработки информации (NN 2766156, 2766548, 2767465, 2770568, 2771000, 2795902) и моделей машинного обучения обеспечивает высокую точность и широкое покрытие сервиса.