Персонализация туризма в России: большие данные и будущее отдыха – это уже не просто тренд, а насущная необходимость, определяющая развитие отрасли в 2025 году и далее. Российский туристический рынок переживает период активного роста, особенно внутреннего туризма, достигшего исторического максимума в 2024 году (рост 18% год к году, по данным МТС Travel). Этот рост подпитывается не только общим интересом к путешествиям, но и стремлением к более индивидуальному и комфортному отдыху.
В 2025 году мы наблюдаем явную тенденцию к персонализации предложений, что подтверждается данными туроператора Алеан о повышенном спросе на санаторные путевки в Ставропольском крае, обусловленном ростом внимания россиян к своему здоровью и популярностью лечебного туризма (входит в топ-3 востребованных видов отдыха). Параллельно развивается автомобильный туризм, поддерживаемый доступными предложениями и государственной концепцией развития инфраструктуры для автопутешественников.
Ожидается увеличение числа иностранных туристов в России летом 2025 года на 20-25% (по оценкам Ассоциации Туроператоров), при этом у ряда компаний наблюдается рост заказов от иностранцев в 2,4 раза. Все эти факторы указывают на необходимость использования больших данных для создания уникальных туристических продуктов, отвечающих индивидуальным потребностям каждого путешественника. Анализ рынка, проводимый РБК, прогнозирует дальнейшее развитие рынка до 2028 года, подчеркивая важность маркетинговых исследований и адаптации к меняющимся трендам.
Ключевые слова: персонализация туризма, большие данные, российский туризм 2025, ИИ, цифровой туризм.
1. Российский туристический рынок в 2025 году: текущее состояние и ключевые тренды
Российский туристический рынок в 2025 году демонстрирует уверенный рост, обусловленный несколькими ключевыми факторами. Во-первых, внутренний турпоток достиг исторического максимума в 2024 году, увеличившись на 18% по сравнению с предыдущим годом (данные МТС Travel). Этот тренд сохраняется и в 2025 году, поддерживаемый стремлением россиян к доступным и безопасным путешествиям внутри страны.
Во-вторых, наблюдается значительный рост интереса к определенным регионам. Краснодарский край лидирует по темпам роста (86% в 2024 году), что связано с общим увеличением спроса и ростом продолжительности отдыха. Северо-Кавказский федеральный округ, особенно Ставропольский край, также пользуется популярностью, благодаря развитию лечебного туризма и повышенному вниманию россиян к своему здоровью. Лечебный туризм входит в топ-3 востребованных видов отдыха в России (по данным Роскачества).
В-третьих, активно развивается автомобильный туризм, чему способствовало появление доступных предложений на базе российских автомобилей и принятие в 2024 году соответствующей концепции развития инфраструктуры. Средняя стоимость перелета по России в 2024 году составила 13 965 рублей, что на 27% выше, чем годом ранее (Яндекс Путешествия), что стимулирует развитие альтернативных видов транспорта.
Крупные операторы, такие как СберАналитика и МегаФон, играют важную роль в анализе туристических потоков и предоставлении данных для персонализации предложений. Ожидается увеличение количества иностранных туристов в России летом 2025 года на 20-25%, что потребует адаптации инфраструктуры и сервисов к потребностям международного рынка.
Ключевые тренды 2025 года: внутренний туризм, автомобильный туризм, лечебный туризм, персонализация предложений, рост спроса на отдых в Краснодарском крае и Северо-Кавказском федеральном округе.
2. Большие данные в персонализации туризма: сбор, анализ и применение
Сбор данных о туристах осуществляется различными способами. Сотовые операторы предоставляют обезличенную информацию о геолокации и перемещениях, позволяя анализировать туристические потоки и предпочтения. Данные о покупках (авиабилеты, отели, экскурсии) собираются через онлайн-сервисы и туристические агентства, формируя профиль интересов каждого путешественника. Анализ активности в социальных сетях также предоставляет ценную информацию о предпочтениях и увлечениях.
Анализ этих данных осуществляется с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Алгоритмы позволяют выявлять закономерности, прогнозировать спрос и создавать персонализированные предложения. Например, анализ данных о предыдущих поездках может показать, что турист предпочитает активный отдых на природе, что позволит предложить ему туры в Крым с пешими маршрутами или сплавами по рекам.
Применение больших данных в персонализации туризма позволяет создавать уникальные туристические продукты, адаптированные под индивидуальные потребности. Авиакомпания United Airlines, например, использует данные о предпочтениях пассажиров для предложения персонализированных развлечений во время полета и специальных предложений на будущие путешествия. Российские операторы также активно внедряют подобные практики, предлагая туры, основанные на интересах, возрасте и бюджете туристов.
СберАналитика и МегаФон предоставляют инструменты для анализа больших данных, помогая туристическим компаниям оптимизировать свои предложения и повысить лояльность клиентов. Анализ туристических потоков позволяет выявлять популярные направления и предлагать туры, соответствующие текущему спросу. Геолокация туристов используется для предоставления информации о ближайших достопримечательностях и интересных местах.
Ключевые аспекты: сбор данных о геолокации, покупках, активности в соцсетях; анализ с использованием машинного обучения и ИИ; создание персонализированных предложений.
3. Технологии, лежащие в основе персонализированного туризма
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение являются ключевыми технологиями персонализации. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных о туристах, выявляя скрытые закономерности и предсказывая их предпочтения. ИИ используется для создания чат-ботов, предоставляющих персонализированные рекомендации и поддержку в режиме реального времени.
Дополненная реальность (AR) открывает новые возможности для интерактивного туризма. AR-приложения позволяют туристам видеть виртуальные объекты, наложенные на реальный мир, например, исторические реконструкции или информацию о достопримечательностях. Это обогащает опыт путешествия и делает его более запоминающимся.
Цифровые гиды, основанные на технологиях геолокации и ИИ, предоставляют персонализированную информацию о ближайших достопримечательностях, ресторанах и развлечениях. Они адаптируются к интересам туриста и предлагают маршруты, соответствующие его предпочтениям. Такие гиды могут быть интегрированы в мобильные приложения или носимые устройства.
Нейросети используются для анализа изображений и видео, позволяя идентифицировать объекты и места, представляющие интерес для туриста. Например, нейросеть может определить, что турист интересуется архитектурой, и предложить ему туры по историческим городам. Технологии анализа тональности текста позволяют оценить отзывы туристов и улучшить качество обслуживания.
Преимущества: повышение лояльности клиентов, увеличение продаж, улучшение качества обслуживания, создание уникального туристического опыта. Ключевые технологии: ИИ, машинное обучение, AR, цифровые гиды, нейросети.
Проблемы и риски персонализации туризма на основе больших данных
Конфиденциальность данных – одна из главных проблем. Сбор и хранение больших объемов персональной информации о туристах требует соблюдения строгих мер безопасности и соответствия законодательству о защите данных. Утечки данных могут привести к серьезным репутационным и финансовым потерям.
Предвзятость алгоритмов. Алгоритмы машинного обучения могут быть предвзятыми, если они обучаются на нерепрезентативных данных. Это может привести к дискриминации определенных групп туристов или к неточным рекомендациям. Важно обеспечить прозрачность и справедливость алгоритмов.
Зависимость от технологий. Чрезмерная зависимость от технологий может привести к сбоям в работе сервисов и ухудшению качества обслуживания. Необходимо иметь резервные системы и планы действий на случай непредвиденных обстоятельств.
Этические вопросы. Использование больших данных для манипулирования туристами или навязывания им определенных продуктов и услуг является неэтичным. Важно соблюдать принципы честности и прозрачности.
Риск «пузыря фильтров». Персонализированные рекомендации могут ограничивать выбор туриста, предлагая ему только те варианты, которые соответствуют его прошлым предпочтениям. Это может привести к потере новых впечатлений и ограничению кругозора. Решение: баланс между персонализацией и предоставлением разнообразных вариантов.