Разработка цифрового профиля туристов Пензенской области на основе геоаналитических данных платформы «ГеоЭффект» ПАО «МТС»
https://doi.org/10.46554/1993-0453-2023-8-226-35-45
Аннотация
Цифровизация клиентского опыта, повсеместное распространение цифровых туристских сервисов, развитие технологий сбора, обработки и анализа геоаналитических данных, появление моделей и инструментов пространственного анализа дают возможность получать большие объемы разнородных данных о потребительском поведении клиентов, привязанных к местности, что актуально для туристской индустрии с целью исследования структуры туристских потоков территорий. Цель исследования – построение на основе геоаналитических данных цифровой платформы «ГеоЭффект» ПАО «МТС» цифрового профиля туристов Пензенской области, который может быть использован для выработки управленческих решений туристскими администрациями и бизнесом в целях развития регионального туризма. В работе были использованы методы сбора, обработки и анализа цифровых геоаналитических данных цифровой платформы «ГеоЭффект» оператора сотовой связи ПАО «МТС» о туристских потоках Пензенской области, методы сравнения и обобщения информации, анализа и синтеза. На основе полученных геоаналитических данных цифровой платформы «ГеоЭффект» ПАО «МТС» были проанализированы туристские потоки Пензенской области, построен цифровой профиль туристов, выявлены посещаемые локации.
Об авторе
С. В. Зинченко
Пензенский государственный университет
Россия
Россия
Светлана Владимировна Зинченко – кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры «Маркетинг, коммерция и сфера обслуживания»
Пенза
Список литературы
1. Радченко Т.А., Банникова К.А., Кочеткова Н.М. Развитие туриндустрии: геоаналитические данные как инструмент принятия решений // Вопросы государственного и муниципального управления. 2022. № 3. С. 193–218. doi:10.17323/1999-5431-2022-0-3-193-218.
2. Щепетова И.В., Скоробогатых И.А. Анализ клиентского опыта и экстра-сервис как конкурентное преимущество компании в секторе HoReCa // Практический маркетинг. 2021. № 11 (297). С. 32–41. doi:10.24412/2071-3762-2021-11297-32-41.
3. Желнина З.Ю. Потенциал цифровой аналитики в исследовании феномена микротуризма // Общество: политика, экономика, право. 2021. № 5 (94). С. 47–53. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/po-tentsial-tsifrovoy-analitiki-v-issledovanii-fenomena-mikroturizma (дата обращения: 08.09.2023).
4. Абдунурова А.А., Разакова Д.И., Давлетова М.Г. Глобальный портрет современного туриста: тревелтренды в маркетинге // Вестник университета «Туран». 2022. № 1. С. 166–173. URL: https://doi.org/10.46914/1562-2959-2022-1-1-166-173 (дата обращения: 08.09.2023).
5. Коновалова Е.Е., Макушева О.Н. Портрет потребителя гостиничного продукта: взгляд через призму времен // Сервис Plus. 2022. Т. 16, № 2. С. 129–141. doi:10.5281/zenodo.6964566. URL: https://cyber-leninka.ru/article/n/portret-potrebitelya-gostinichnogo-produkta-vzglyad-cherez-prizmu-vremen (дата обращения: 08.09.2023).
6. Кошурникова Ю.Е. Разработка портрета современного туриста как основа клиентоориентированности туристского продукта // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2-2. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=22851 (дата обращения: 08.09.2023).
7. Матвеевская А.С. Цифровые технологии международного туризма: мировой опыт // Россия в глобальном мире. 2022. № 22 (45). С. 31–41. doi:10.48612/rg/RGW.22.3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovye-tehnologii-mezhdunarodnogo-turizma-mirovoy-opyt-1 (дата обращения: 08.09.2023).
8. Долженко Р.А. Анализ данных сотовых сетей при изучении населения // Вестник ОмГУ. Серия: Экономика. 2021. Т. 19, № 1. С. 58–69. doi:10.24147/1812-3988.2021.19(1).58-69. URL: https://cyber-leninka.ru/article/n/analiz-dannyh-sotovyh-setey-pri-izuchenii-naseleniya (дата обращения: 08.09.2023).
9. Гамидуллаева Л.А., Финогеев А.Г. Методы управления жизненным циклом туристского продукта в регионе // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2023. № 2. С. 25–41. doi:10.21685/2227-8486-2023-2-2.
10. Гамидуллаева Л.А., Финогеев А.Г. Методические подходы к управлению развитием отраслевых экосистем (на примере туристской индустрии) // π-Economy. 2023. Т. 16, № 2. С. 7–23. doi:10.18721/JE.16201.
11. Feasibility study on the use of mobile positioning data for tourism statistics : consolidated report Eurostat contract No. 30501.2012. 001-2012.452 / Ahas R., Armoogum J., Esko S. [et al.]. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/747990/6225717/MPConsolidated-report.pdf (дата обращения: 08.09.2023).
12. Yallop A., Seraphin H. Big data and analytics in tourism and hospitality: opportunities and risks // Journal of Tourism Futures. 2020. URL: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/JTF-10-2019-0108/full/html (дата обращения: 08.09.2023).
13. Assessing the quality of mobile phone data as a source of statistics, paper for the European Conference on quality in official statistics Q2016 / De Meersman F., Seynaeve G., Debusschere M. [et al.]. 2016. URL: https://cros-legacy.ec.europa.eu/system/files/assessing_the_quality_of_mobile_phone_data_as_a_source_of_statistics_q2016.pdf (дата обращения: 08.09.2023).
14. Grassini L., Dugheri G. Mobile phone data and tourism statistics: a broken promise? // National Accounting Review. 2021. Vol. 3, Issue 1. Pp. 50–68. doi:10.3934/ NAR.2021002.
15. Peng X., Huang Zh. A novel popular tourist attraction discovering approach based on geo-tagged social media big data // ISPRS International Journal of Geo-Information. 2017. Vol. 216, No. 6. URL: https://doi.org/10.3390/ijgi6070216 (дата обращения: 08.09.2023).
16. Развитию внутреннего туризма помогут большие данные. URL: https://rg.ru/2020/09/09/razvitiiu-vnutrennego-turizma-pomogut-bolshie-dannye.html (дата обращения: 08.09.2023).
17. Цифровой туризм. URL: https://gov.megafon.ru/products/cifrovoj-turizm (дата обращения: 08.08.2023).
18. В России создадут цифровой профиль туриста. URL: https://www.rbc.ru/technology_and_media/05/04/2021/6065c1079a79477f70e6d9c3 (дата обращения: 08.09.2023).
19. СберАналитика : [портал профессиональной аналитики]. URL: https://sberanalytics.ru (дата обращения: 08.09.2023).
20. СберИндекс : [сайт]. URL: https://sberindex.ru/ru (дата обращения: 08.08.2023).
21. Profi.Travel : [сайт]. URL: https://welcome.profi.travel/analytics (дата обращения: 08.09.2023).
22. Tourism statistics: early adopters of big data? / European Union. Luxembourg : Publications Office of the European Union, 2017. 31 p. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3888793/8234206/KS-TC-17-004-EN-N.pdf (дата обращения: 08.09.2023).
23. Destination X: where to next? What leisure travelers want in a COVID-19 world. URL: https://ama-deus.com/en/insights/research-report/destination-x-where-to-next (дата обращения: 08.09.2023).
24. La nuova indagine sulla domanda turistica / Istituto Nazionale di Statistica. 2018. URL: https://www.istat.it/it/files//2018/10/La-nuova-indagine-sulla-domanda-turistica.pdf (дата обращения: 08.09.2023).
25. UN Global Platform. Data for the world. A global collaboration to harness the power of data for better lives. URL: https://unstats.un.org/bigdata/un-global-platform.cshtml (дата обращения: 08.09.2023).
26. European statistical system (ESS) : [сайт]. URL: https://cros-legacy.ec.europa.eu/content/essnet-big-data-1_en (дата обращения: 08.09.2023).
27. Траектории конкурентоспособности науки, социальной сферы и экономики: монография / И.В. Кузнецова, Е.Г. Жулина, О.Е. Ваганова [и др.] ; под общ. ред. Е.Г. Жулиной. Энгельс : ИНИРПК, 2022. 105 с.
28. ГеоЭффект. МТС Поддержка : [сайт]. URL: https://support.mts.ru/mts-tsmr (дата обращения: 08.09.2023).
29. Данные и цифровые платформы как фактор роста отрасли туризма в России / Tourism Economics. URL: https://s3.amazonaws.com/tourism-economics/craft/Google-Russia-Final-Small-Russian.pdf (дата обращения: 08.09.2023).
30. Гамидуллаева Л.А., Зинченко С.В. Стратегические направления преобразований туристской индустрии Пензенской области в ответ на глобальный тренд цифровой трансформации // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2023. № 6 (224). С. 27–38. doi:10.46554/1993-0453-2023-6-224-27-38.
Рецензия
Для цитирования:
Зинченко С.В. Разработка цифрового профиля туристов Пензенской области на основе геоаналитических данных платформы «ГеоЭффект» ПАО «МТС». Вестник Самарского государственного экономического университета. 2023;(8):35-45. https://doi.org/10.46554/1993-0453-2023-8-226-35-45
For citation:
Zinchenko S.V. Development of a digital profile of tourists in the Penza region based on geoanalytical data from the GeoEffect platform of MTS PJSC. Vestnik of Samara State University of Economics. 2023;(8):35-45. (In Russ.) https://doi.org/10.46554/1993-0453-2023-8-226-35-45
Просмотров:
4
Послать статью по эл. почте 