Rozbor potřeb ukazatelů a výstupů statistiky příjezdového cestovního ruchu (PCR) Září 2013

Rozbor potřeb ukazatelů a výstupů statistiky příjezdového cestovního ruchu (PCR) Září 2013

KPMG Česká republika, s.r.o. Pobřežní 1a 186 00 Praha 8 Czech Republic

Tel +420 222 123 101 Fax +420 222 123 100

Ing. Michal Janeba pověřený zastupováním funkce ředitele odboru Ministerstvo pro místní rozvoj ČR odbor cestovního ruchu Staroměstské nám. 6 110 15 Praha 1

Důležité upozornění Práci na studii jsme započali 18. července 2013 a ukončili 30. září 2013. Od tohoto data jsme neučinili jakékoliv aktualizace této zprávy o jakékoliv další události či okolnosti.

v souladu se zadáním projektu specifikovaným v objednacím listě ze dne 18. července 2013 Vám předkládáme závěry studie Rozbor potřeb ukazatelů a výstupů statistiky příjezdového cestovního ruchu .

V průběhu přípravy této studie jsme používali primární i sekundární zdroje informací. Primární zdroje představovaly především informace zjištěné strukturovanými rozhovory se zástupci Ministerstva pro místní rozvoj, Asociace hotelů a restaurací, Asociace cestovních kanceláří, s hoteliéry, se zástupci Pražské informační služby, centrál cestovního ruchu a Přírodovědné fakulty Univerzity Karlovy v Praze. Zároveň využíváme výsledků dotazníkových šetření provedených mezi hotely a cestovními kancelářemi.

Studie je rozdělena na dvě hlavní části, část analytickou a část návrhovou. Analytická část zkoumá současné ukazatele příjezdového cestovního ruchu, jejich praktické využití a best practice v rámci statistiky příjezdového cestovního ruchu ve světě. Součástí analytické částí je také identifikace v současnosti nevyužívaných ukazatelů příjezdového cestovního ruchu.

Sekundární sběr informací čerpal z dat Českého statistického úřadu (ČSÚ), dokumentů poskytnutých klientem a dostupných vědeckých prací. Zdroje pro konkrétní data vždy uvádíme v relevantní části dokumentu. V neposlední řadě jsme využili databází a zkušeností odborníků společnosti KPMG, a to jak v České republice, tak v zahraničí.

V Praze, 7. října 2013 Vážený pane řediteli,

Návrhová část studie přímo vychází ze závěrů analytické části. Naleznete v ní zpracovaný návrh nové optimální struktury ukazatelů příjezdového cestovního ruchu, která bude využitelná v budoucí praxi. Zároveň v této části uvádíme nástin koncepce struktury ukazatelů příjezdového cestovního ruchu s ohledem na prostorové a časové hledisko. V případě Vašich dotazů prosím neváhejte kontaktovat buď přímo mne, nebo kolegu Ondřeje Špačka ([email protected]), který je za tuto zakázku zodpovědný. S pozdravem

Tento dokument se odkazuje na „Analýzu KPMG“; jedná se o případy, kdy jsme provedli určité analytické procedury na základě dostupných informací, abychom byli schopni prezentovat výsledná data. Nicméně nelze vyloučit případné nesrovnalosti či zkreslení informací způsobené záměrným poskytnutím nepravdivých dat zdrojovými subjekty. Je nutné poznamenat, že tato práce nebyla předmětem auditu a neobsahuje tak stanovisko nezávislého auditora. Musíme zdůraznit, že naše doporučení a závěry vycházejí z aktuální situace monitoringu příjezdového cestovního ruchu. V případě změny výchozích předpokladů doporučujeme zvážit aktualizaci zde uváděných závěrů. Pro bližší informace týkající se omezení našich závěrů se prosím obraťte na osobu zodpovědnou za tento dokument.

Zdeněk Tůma Partner © 2013 KPMG Česká republika, s.r.o., a Czech limited liability company and a member firm of the KPMG network of independent member firms affiliated with KPMG International Cooperative (“KPMG International“), a Swiss entity. All rights reserved. Printed in the Czech Republic.

Obchodní rejstřík vedený Městským soudem v Praze oddíl C, vložka 326. IČ 00553115 DIČ CZ699001996

Tento dokument je určen pouze pro účely adresáta a neměl by být citován či jinak zmiňován, ať už jako celek nebo jeho část, bez předchozího písemného souhlasu KPMG, kromě případů souvisejících s vlastní realizací předmětného projektu.

Obsah Str. Vašimi kontaktními osobami ve společnosti

KPMG zodpovědnými za tento dokument jsou:

Seznam použitých zkratek

3

Manažerské shrnutí

4

Popis nevyužívaných dat/ukazatelů

29

Úvod do problematiky

6

Zhodnocení nevyužívaných ukazatelů PCR

30

A. Současné ukazatele PCR v ČR

8

Návrh nové struktury ukazatelů PCR

31

Závěr kapitoly

32

Dokumenty zabývající se statistikou PCR

10

Partner

Struktura stávajících ukazatelů

11

KPMG Česká republika, s.r.o.

Kategorie cílových uživatelů

12

Tel: + 420 222 123 390

Intenzita využívání ukazatelů PCR

13

Fax: + 420 222 123 100

Výsledky dotazníkového šetření (CK/CA, hotely)

16

[email protected]

Požadavky cílových uživatelů na ukazatele PCR

18

Závěr kapitoly

19

Zdeněk Tůma

Ondřej Špaček Manager KPMG Česká republika, s.r.o. Tel: + 420 222 123 668 Fax: + 420 222 123 100 [email protected]

Str.

B. Analýza „best practice“ v rámci statistiky PCR

C. Nevyužívané ukazatele PCR

D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR

20

Využití geolokačních dat mobilních operátorů

22

Využití dat provozovatelů sítě platebních karet

23

Využití sociálních sítí

24

Monitorování příjezdového cestovního ruchu v Itálii

25

Závěr kapitoly

26

© 2013 KPMG Česká republika, s.r.o., a Czech limited liability company and a member firm of the KPMG network of independent member firms affiliated with KPMG International Cooperative (“KPMG International“), a Swiss entity. All rights reserved. Printed in the Czech Republic.

27

33

Přístup KPMG při návrhu koncepce

34

Navrhované cílové skupiny a jejich potřeby

36

Navrhovaný reporting

37

Navrhovaná struktura dat a ukazatelů PCR

38

Navrhované způsoby sběru dat

39

Navrhovaní dodavatelé a zdroje dat

40

Závěr kapitoly

41

2

Seznam použitých zkratek

ADR

Average Daily Rate – Průměrná denní sazba

ATM

Automated teller machine – mezinárodní označení pro bankomat

CA

Cestovní agentura

CK

Cestovní kancelář

CR

Cestovní ruch

ČNB

Česká národní banka

ČR

Česká republika

ČSÚ

Český statistický úřad

DMO

Destination Management Organization

DPH

Daň z přidané hodnoty

EU

Evropská unie

HUZ

Hromadná ubytovací zařízení

IUZ

Individuální ubytovací zařízení

MMR

Ministerstvo pro místní rozvoj

PCR

Příjezdový cestovní ruch

RevPAR

Revenue per available room – Výnos na 1 dostupný pokoj

TSA

Tourism Satellite Account - Satelitní účet cestovního ruchu


3

Manažerské shrnutí

Manažerské shrnutí Zhodnocení současných ukazatelů PCR v ČR

Shrnutí analýzy „best practice“ v rámci statistiky PCR

Nevyužívané ukazatele PCR

Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR

•

Všechny v současnosti sledované ukazatele příjezdového cestovního ruchu jsou zainteresovanými stranami hodnoceny jako přínosné a žádný nelze označit za zbytečný či nevyužitelný. Pro potřeby další analýzy jsme současné ukazatele rozdělili do šesti skupin na základě jejich charakteristik – návštěvnostní, demografické, geografické marketingové, ukazatele využívaných služeb a finanční ukazatele.

•

Hlavním zdrojem dat je v současnosti dotazníkové šetření společnosti Stem/Mark doplněné o ukazatel Počty ubytovaných v HUZ zajišťovaný ČSÚ.

•

Byly identifikovány tři skupiny cílových uživatelů, z nichž každá má rozdílné potřeby na sledované ukazatele a data o PCR. Jedná se o skupinu složenou z ČSÚ/MMR/ Akademická sféry, dále Destination management organisations (tzv. DMO) a Komerční sféru. Současné ukazatele každé skupině přináší rozdílný užitek a jsou jimi využívány v rozdílné intenzitě.

•

Rozšířením statistiky PCR o geolokační data mobilních operátorů a dat provozovatelů sítě platebních karet je možné získat dodatečné informace způsobu a charakteristice pohybu účastníka PCR a jeho výdajích, včetně porovnání těchto výsledků v rozpadu na jednotlivé lokality.

•

Vzhledem k rozšířenosti a oblibě sociálních sítí mohou tyto sloužit jako doplňující zdroj dat pro monitorování cestovního ruchu, a to zejména v podobě měkkých dat, týkajících se oblíbenosti jednotlivých lokací a destinací, rozhodovací fáze příjezdového cestovního ruchu, spokojenosti s návštěvou apod.

•

Hlavním dnes nevyužívaným, ale zároveň velmi žádaným ukazatelem PCR, je sledování trajektorie účastníka PCR a charakter jeho pohybu po ČR.

•

Z analýzy potřeb zainteresovaných subjektů je patrný velký zájem také o detailní přehled týkající se spotřeby účastníků PCR zahrnující objem, strukturu a místo plateb.

•

Nově sledované ukazatele vyžadují nové metody sběru dat, které budou blíže specifikovány v dalších fázích projektu statistiky PCR. Nicméně již nyní je třeba přihlédnout ke skutečnosti, že tyto metody mají své limity a svá omezení v podobě izolovanosti dat.

•

Navrhujeme, aby nový koncept statistiky PCR byl složen z pěti vzájemně navazujících vrstev architektury komplexního řešení statisticky PCR (cílové skupiny a jejich potřeby, reporting, data a ukazatele, způsoby sběru dat a dodavatelé a zdroje dat). Vedle specifikování těchto hlavních vrstev je pro správnou funkčnost nového systému třeba definovat také oblast Governance, Metadat a Datové kvality, které prochází napříč navrženou strukturou.

•

Příjemci a uživatelé statistiky PCR by i nadále měly být tři hlavní skupiny – tj. MMR/ČSÚ/Akademická sféra, DMO a Komerční sféra. Každá tato skupina má však specifické potřeby, kterým je potřeba statistiku PCR přizpůsobit.

•

Součástí nového konceptu statistiky PCR by mělo být i rozšíření možností jakým jsou data sbírána a dále zpracovávána. Důležité bude rovněž navrhnout nové způsoby zpřístupnění a prezentace těchto dat.


5

Úvod do problematiky

Úvod

Tento dokument analyzuje a shrnuje současný stav potřeb ukazatelů a výstupů příjezdového cestovního ruchu a měl by sloužit jako vstup pro tvorbu dlouhodobé koncepce systému sběru statistických dat příjezdového cestovního ruchu a zkvalitnění informací pro zpracování Satelitního účtu cestovního ruchu ČR.

Na základě aktuálních podmínek a předpokladů pro realizaci sběru dat se v analytické části studie zabýváme rozborem potřeb ukazatelů a výstupů statistiky příjezdového cestovního ruchu (PCR) v následujících oblastech: •

Zhodnocení současných ukazatelů PCR v ČR, analýza jejich praktického užití

•

Analýza „best practice“ v rámci statistiky PCR v zahraničí

•

Identifikace v současnosti nevyužívaných ukazatelů PCR a návrh jejich nové optimální struktury, která bude využitelná v budoucí praxi

•

Koncepce struktury ukazatelů PCR, řešení prostorového a časového hlediska

Cílem této části projektu je: •

představit nový přístup k analýzám cestovního ruchu

•

vydefinovat případnou potřebu nových ukazatelů a

•

poukázat na nové trendy ve sběru informací/dat (např. možnost využití technologií pozičních dat, možnost využití dat z platebních operací pomocí platebních karet a další podpůrné zdroje dat)

V rámci návrhu nové koncepce ukazatelů PCR byla zohledňována klíčová rizika, jako například dlouhodobé omezování či snižování zdrojů na financování průzkumů, sběru dat a jejich zpracování nebo personální kapacitní omezení odboru cestovního ruchu na MMR ČR.


7

Část A

Současné ukazatele PCR v ČR


Zhodnocení současných ukazatelů PCR v ČR, analýza jejich praktického užití

V této kapitole se budeme věnovat: • Dokumenty zabývající se statistikou PCR A. Současné ukazatele PCR v ČR

• Strukturou stávajících ukazatelů • Kategoriemi cílových uživatelů • Intenzitou využívání ukazatelů PCR • Výsledky dotazníkového šetření (CK/CA, hotely)

• Požadavky cílových uživatelů na ukazatele PCR B. Analýza „best practice“ v rámci statistiky PCR v zahraničí


D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR Zdroj: Microsoft Office Picture Library


9


Dokumenty zabývající se statistikou příjezdového cestovního ruchu Příjezdovým cestovním ruchem se v ČR zabývá několik studií a analýz, které zároveň pracují se statistickými údaji z této oblasti.

Následující tabulka shrnuje studie a analýzy zabývající se příjezdovým cestovním ruchem, a to jak pravidelné studie, tak jednorázově publikované studie včetně roku jejich publikace. Pravidelně publikované studie

Vydavatel

Počet zahraničních turistů – Návštěvnost HUZ

ČSÚ

kvartálně

V současné době je primárním zdrojem informací Analýza příjezdového cestovního ruchu (Stem/Mark), pro kterou je hlavním vstupem údaj o Návštěvnosti HUZ (ČSÚ).

Analýza příjezdového cestovního ruchu

Stem/Mark

kvartálně

Nákupní chování turistů ze zemí mimo EU

Global Blue

kvartálně

Cestovní ruch v platební bilanci

Czech Tourism

kvartálně

Jednorázové studie

Vydavatel

Tyto dva hlavní zdroje informací o PCR lze doplnit informacemi o Nákupním chování turistů ze zemí mimo EU (na základě zpráv o vracení DPH dle TAX FREE programu) a Platební bilancí v cestovních ruchu (na základě dat z ČNB). V minulosti bylo též zpracováno několik jednorázových studií, které se tohoto tématu úzce dotýkají.

Návštěvnost turistických cílů

Czech Tourism

2012

Efektivita reklamní kampaně

Stem Mark

2011

Jak nás vnímají Rusové

Czech Tourism

2011

Česká republika – bezpečná destinace

Czech Tourism

2011

Vnímání České republiky z pohledu evropských návštěvníků a jejich cestovatelské zvyklosti

Ipsos Tambor

2011

Analýza potřeb uživatelů statistiky vybraných sektorů cestovního ruchu na území ČR

Aspectio

2010


Periodicita

Rok vydání

10


Struktura stávajících ukazatelů

Pro potřeby analýzy jsme

Návštěvnostní

Demografické

Geografické

současné ukazatele PCR

v ČR rozdělili do šesti skupin (viz diagram). Téměř všechny současné ukazatele jsou naplňovány průzkumem společnosti Stem/Mark, který je

prováděn na vzorku, který je určen metodou náhodného výběru. Dle ukazatele Počet zahraničních turistů (hostů) ubytovaných v HUZ, který je zajišťován ze strany ČSÚ na základě legislativního požadavku, je následně dle poměru jednotlivých typů návštěvníků PCR zjištěného terénním výzkumem Stem/Mark dopočítán

Typ návštěvníka (jednodenní návštěvník / zahraniční turista / tranzitující)

Pohlaví

Počet zahraničních turistů (nerezidentů) ubytovaných v HUZ

Věková skupina

Počet zahraničních turistů celkem

Stát trvalého pobytu

Počet přenocování zahraničních turistů

Navštívená místa

Marketingové

Využívané služby

Hlavní důvod návštěvy ČR Druh ubytování Spokojenost s návštěvou ČR

Navštívené kraje

Počet zahraničních návštěvníků v krajích

Počet zahraničních návštěvníků celkem (zahraničních turistů + jednodenních návštěvníků, tranzitujících) Forma návštěvy ČR (individuální vs. organizovaná/hromadná)

Informační zdroje využívané při plánování zahraničních cest Negativa v souvislosti s návštěvou ČR Turistické priority

Počet využívaných druhů ubytování

Neplacené ubytování - kde a proč zahraniční turista přespal

Finanční

Průměrné výdaje na osobu a den v Kč

Celkové výdaje zahraničních návštěvníků

Struktura výdajů zahraničních návštěvníků Podíl výdajů placených mimo a na území ČR

Hodnocení ČR jako turistické destinace Zaznamenání kampaně na podporu CR v zahraničí

Další využívané služby

Frekvence návštěv ČR Počet zahraničních turistů (nerezidentů) ubytovaných v IUZ

Důvod nezvolení ČR (u tranzitujících)

Počet jednodenních návštěvníků

celkový počet zahraničních návštěvníků ČR.

Počet tranzitujících


Data od ČSÚ

Data od Stem/Mark

11


Kategorie cílových uživatelů V rámci rozboru jsme identifikovali tři skupiny cílových uživatelů ukazatelů příjezdového cestovního ruchu.

Každá tato skupina má rozdílné potřeby na sledované ukazatele a data o PCR. Zároveň současné ukazatele přináší každé

ČSÚ/MMR/ Akademická sféra

skupině rozdílný užitek a jsou jimi využívány

Destination management organisations DMO (CzechTourism, organizace CR atd.)

Komerční sféra (CK/CA, hotely, restaurace apod.)

v rozdílné intenzitě. Zatímco veřejné instituce a akademickou sféru zajímají především návštěvnostní a demografické ukazatele v souhrnu, organizace zabývající se destinačním managementem využívají tyto ukazatele v členění dle regionů a uživatelé z komerční sféry zároveň zajímají i marketingové údaje.

Charakteristika: • hlavní odběratel dat • užití aplikace dat není v přímé souvislosti s komerčním úspěchem Využívaná data: • všechny návštěvnostní, demografické a finanční ukazatele • marketingové ukazatele jsou využívány pouze marginálně

Charakteristika: • sekundární odběratelé dat • využití dat k propagaci ČR a podpoře CR Využívaná data: • nejširší spektrum ukazatelů • nejdůležitější jsou geografické a regionální ukazatele a návštěvnostní a finanční ukazatele v rozpadu na jednotlivé kraje • marketingové ukazatele


Charakteristika: • sekundární odběratelé dat • využití dat v přímé souvislosti s komerčním úspěchem Využívaná data: • návštěvnostní a finanční ukazatele • marketingové ukazatele, využívané služby 12


Intenzita využívání ukazatelů PCR Na základě zhodnocení využívání současných zdrojů informací o příjezdovém cestovním ruchu lze říci, že poptávka po aktuálnějších a přesnějších ukazatelích je patrná u všech uživatelů. Tabulka shrnuje percepci míry užitku současných ukazatelů jednotlivými skupinami uživatelů. Mezi nejužitečnější návštěvnostní ukazatele lze zařadit typ návštěvníka, počet zahraničních turistů celkem a počet přenocování zahraničních turistů. Legenda tabulky:

Následující tabulka sumarizuje intenzitu využívání současných ukazatelů a míru jejich užitku.

Ukazatele

ČSÚ/ MMR/ Akad. sféra

DMO

Komerční sféra

Návštěvnostní Typ návštěvníka (jednodenní návštěvník / zahraniční turista / tranzitující) Počet zahraničních turistů (nerezidentů) ubytovaných v HUZ Počet zahraničních turistů (nerezidentů) ubytovaných v IUZ Počet zahraničních turistů celkem Počet jednodenních návštěvníků Počet tranzitujících Počet zahraničních návštěvníků celkem (zahraničních turistů + jednodenních návštěvníků, tranzitujících) Počet přenocování zahraničních turistů Frekvence návštěv ČR

Užitek:

Forma návštěvy ČR (individuální vs. organizovaná/hromadná) Nízký užitek

-

Demografické

Střední užitek

Pohlaví

Vysoký užitek

Věková skupina Stát trvalého pobytu


13



Všechny tři identifikované skupiny uživatelů mají

Ukazatele

z ukazatelů poskytovaných v současné době jiný užitek a využívají je v různé


DMO

Komerční sféra

Geografické

intenzitě. Z oblasti marketingových ukazatelů je považován za

Navštívená místa Navštívené kraje

nejužitečnější ukazatel hlavní důvod návštěvy ČR.

Počet zahraničních návštěvníků v krajích Marketingové Hlavní důvod návštěvy ČR Spokojenost s návštěvou ČR Negativa v souvislosti s návštěvou ČR

Legenda tabulky: Užitek:

Informační zdroje využívané při plánování zahraničních cest

Turistické priority Nízký užitek

Hodnocení ČR jako turistické destinace

Střední užitek

Zaznamenání kampaně na podporu CR v zahraničí

Vysoký užitek

Důvod nezvolení ČR (u tranzitujících)


14



Všechny skupiny uživatelů se shodly, že v současné

Ukazatele

době uváděné finanční ukazatele považují za vysoce užitečné. Konkrétně se jedná o průměrné výdaje

Komerční sféra

Druh ubytování Počet využívaných druhů ubytování

celkové výdaje zahraničních

Neplacené ubytování - kde a proč zahraniční turista přespal

struktura.

DMO


na osobu a den v Kč, návštěvníků a jejich


Finanční Průměrné výdaje na osobu a den v Kč Celkové výdaje zahraničních návštěvníků Struktura výdajů zahraničních návštěvníků Podíl výdajů placených mimo a na území ČR

Legenda tabulky: Užitek: Nízký užitek Střední užitek Vysoký užitek


15


Výsledky dotazníkového šetření (CK/CA, hotely) Za účelem zpřesnění výsledků analýzy byl vybranému vzorku hotelů a CK/CA zabývajících se příjezdovým CR zaslán dotazník pro hodnocení užitečnosti jednotlivých ukazatelů. Vzorek oslovených byl sestaven tak, aby zde byly zahrnuty subjekty napříč tržním spektrem.

Následující grafy zobrazují hodnocení užitečnosti jednotlivých ukazatelů dle typu respondenta a modus frekvence jejich sběru. Červenou barvou jsou označeny ukazatele, které tyto skupiny považují za částečně či velmi užitečné. Nicméně, vzhledem k nízké míře návratnosti, nelze výsledky brát jako reprezentativní, ale pouze ilustrativní.


16


Výsledky dotazníkového šetření (CK/CA, hotely) - pokračování

Z výsledků šetření je patrné, že komerční sféra

preferuje, kromě základních návštěvnostních dat, také ukazatele především z marketingové oblasti.


17


Požadavky cílových uživatelů na ukazatele PCR

Z osobních rozhovorů se zainteresovanými

stranami vyplynulo několik

ČSÚ/MMR/ Akademická sféra • důležitá návaznost a kontinuita v tvorbě TSA (navázání časových řad)

zjištění týkající se struktury

• agregátní vývoj a prognózy

a obsahu sledovaných

• měření efektivity nákladů vynaložených na podporu cestovního ruchu

ukazatelů a dat,včetně dalších požadavků a očekávání na statistiky příjezdového cestovního ruchu. Jejich shrnutí uvádíme na této straně.

Destination Management Organisation - DMO (CzechTourism, organizace CR atd.) • v rámci regionu je využitelnost dat spojená s dostupností jejich členění na regiony • využívání ukazatelů při plánování marketingových aktivit a při PR aktivitách • hodnocení úspěšnosti zahraničních kampaní

Komerční sféra • primární potřeba přesnějšího plánování (tomu současný způsob příliš nevyhovuje) • zájem o individuální vývoj jednotlivých segmentů (možnost porovnání s konkurencí) • zájem o data týkající se výdajů (předmět, regionální členění) a ukazatele z hotelnictví (ADR, RevPAR) • velký důraz na měkkou zpětnou vazbu (např. dle rezervačních a hodnotících portálů jako je TripAdvisor či HRS.de) • potřeba naučit se více pracovat s ukazateli CR s ohledem na druh podnikání


18


Závěr kapitoly

Závěry kapitoly: •

V současné době jsou primárním zdrojem informací výsledky terénního výzkumu příjezdového cestovního ruchu (Stem/Mark), pro kterou je hlavním vstupem údaj o Návštěvnosti HUZ poskytovaný ze strany ČSÚ.

•

Téměř všechny ukazatele jsou naplňovány současným průzkumem společností Stem/Mark, který je prováděn metodou náhodného výběru.

•

Dle ukazatele Počet zahraničních turistů (hostů) ubytovaných v HUZ, který je zajišťován ze strany ČSÚ na základě legislativního požadavku, je následně dle poměru jednotlivých typů návštěvníků PCR zjištěného terénním výzkumem Stem/Mark dopočítán celkový počet zahraničních návštěvníků ČR.

•

Byly identifikovány tři skupiny cílových uživatelů (ČSÚ/MMR/Akademická sféra, DMO a Komerční sféra), z nichž každá má rozdílné potřeby a požadavky na sledované ukazatele a data o PCR. Zároveň současné ukazatele přináší každé skupině rozdílný užitek a jsou jimi využívány v rozdílné intenzitě.

•

Mezi sledovanými ukazateli nebyl identifikován žádný, který by byl považován za zbytečný a nepotřebný.

Zdroj: Microsoft Office Picture Library


19

Část B

Analýza „best practice“ v rámci statistiky PCR

Rozbor potřeb ukazatelů a výstupů statistiky příjezdového cestovního ruchu (PCR)

Analýza „best practice“ v rámci statistiky PCR


V této kapitole se budeme věnovat: • Využití geolokačních dat mobilních operátorů B. Analýza „best practice“ v rámci statistiky PCR v zahraničí

• Využití dat provozovatelů sítě platebních karet • Využití sociálních sítí • Praxi monitorování příjezdového cestovního ruchu v Itálii





21


Využití geolokačních dat mobilních operátorů Poskytovatelé mobilních sítí generují každý den desítky terabajtů dat spojených s využíváním mobilních telefonů. Z těchto dat je možné získat i přibližnou polohu jednotlivých zařízení – umožňují tedy geolokaci a tím určení trajektorie pohybu dané osoby / přístroje. Tato data je možné využít pro sledování množství mobilních zařízení dle místa a času. Výběrem pouze zařízení se zahraniční SIM kartou je možné sledovat pouze účastníky příjezdového cestovního ruchu. V současnosti jsou geolokační data komerčně využívána například v Británii nebo Nizozemsku, kde jsou používána samosprávními celky, policií nebo retailery. Pilotní projekt v oblasti cestovního ruchu probíhá v Estonsku.

Využívání geolokačních (někdy též nazývaných „zbytkových“) dat poskytovatelů mobilních sítí má tato specifika a možnosti využití:

•

Data poskytují informace o geografických ukazatelích, tedy o počtu zahraničních turistů, kteří se připojili k místní síti, dobu jejich pobytu na území státu, četnostní analýzy návštěvnosti jednotlivých míst atd.

•

Geolokační data jsou schopna monitorovat trajektorii (celou trasu) pobytu zahraničního turisty, tedy poskytují návaznost mezi jednotlivými statistickými údaji návštěvnosti jednotlivých míst.

•

Dle charakteristiky chování účastníka mobilní sítě je možné provést segmentaci účastníků PCR dle jednotlivých typů - počet zahraničních turistů, počet jednodenních návštěvníků, počet tranzitujících a počet přenocování zahraničních turistů.

•

Díky velikost pokrytí je možné výrazně zlepšit a specifikovat znalost trendů v turistickém ruchu, vytvořit národní škálu umožňující srovnání jednotlivých destinací, lépe podpořit turistický ruch a zvýšit efektivitu či průběžně vyhodnocovat efektivitu podpory turistického ruchu.

•

Z důvodu ochrany osobních údajů je možné data poskytovat pouze v anonymizované a agregované formě. V případě zahraničních turistů tato data neumožňují monitorování demografických ukazatelů jako je pohlaví a věková skupina.

Ukázky výstupů

Monitoring hustoty davu během významné turistické události Zdroj:KPMG


Příklad vizualizace statistiky příjezdového CR v Estonsku Zdroj: MOVE2011 konference

Zdroj: MOVE2011 konference

22


Využití dat provozovatelů sítě platebních karet

Data provozovatelů sítě platebních karet umožňují

monitorovat výdaje

Data provozovatelů sítě platebních karet obsahují informace o výši transakce, času a místě transakce a typu transakce. Využití těchto dat má tato specifika a možnosti využití:

•

Na základě dat lze určit celkové či průměrné výdaje účastníků PCR během pobytu v ČR dle zvolené segmentace a typu transakce (platba u obchodníka či výběr z ATM).

•

Umožňují sledování jednotlivých lokalit dle počtu či objemu transakcí účastníků PCR – vytvářet tzv. „heat-mapy“ tj. určit místa s největší nebo nejmenší koncentrací těchto transakcí.

•

Z důvodu ochrany osobních údajů jsou data poskytována v agregované formě. Není tudíž možný rozpad na úroveň jednotlivce.

•

U domácích uživatelů platebních karet je možné data strukturovat podle demografických ukazatelů, tj. podle pohlaví a věkové skupiny. U zahraničních uživatelů platebních karet je třeba přihlédnout k legislativním a dalším omezením země vydání platební karty.

zahraničních návštěvníků během jejich pobytu v ČR a tím do určité míry doplnit finanční část statistiky PCR. Vedle samotné výše výdajů

je možné určit i místo, kde byla transakce provedena. Nicméně, při shromažďování a vyhodnocování dat je

Ilustrační ukázky výstupů

třeba přihlédnout k omezením plynoucím z ochrany osobních údajů. V současnosti jsou tato data komerčně využívána například ve Spojených státech amerických.

Velikost teček udává velikost celkových příjmů © 2013 KPMG Česká republika, s.r.o., a Czech limited liability company and a member firm of the KPMG network of independent member firms affiliated with KPMG International Cooperative (“KPMG International“), a Swiss entity. All rights reserved. Printed in the Czech Republic.

Příklad konkrétní animace v Nizozemsku

Zdroj:KPMG

23


Využití sociálních sítí

využít jako zdroj dat pro

S rostoucí popularitou sociálních sítí roste i množství dat těmito sítěmi generovaných. Přestože tato data znamenají pouze aktivní vzorek celkové populace a není možné závěry na nich vyvozené extrapolovat na celkovou populaci, představují tato data cenný zdroj kvalitativních dat, ve kterých je možné sledovat oblíbenost a popularitu jednotlivých turistických míst či způsob, jakým se informace o jednotlivých turistických destinacích šíří mezi lidmi. Sociální sítě navíc umožňují sledovat i základní demografické ukazatele uživatelů.

statistiku příjezdového

Mezi nejčastěji využívané sociální sítě patří Facebook, Google+, Twitter, Instagram, Flickr apod.

Vzhledem k rozšířenosti a oblibě využívání

sociálních sítí je možné je

cestovního ruchu. Tato data však pochází jen

Ilustrační ukázky výstupů

od aktivní menšiny, a proto

je lze využít pouze doplňkově. Představují však cenný zdroj kvalitativních dat o oblíbenosti jednotlivých destinací, o rozhodovací fázi PCR či

Příklad SW řešení analýzy sociálních sítí

spokojenosti s návštěvou. V současnosti jsou data ze sociálních sítí široce využívána v komerční sféře v západní Evropě a ve Spojených státech amerických.

Ilustrace a vizualizace analýzy sociálních sítí Analýza oblíbenosti na základě uploadování obrázku na Instagram

Četnost domácích vs. zahraničních příspěvků v New Yorku na portálu Flickr


Zdroj:KPMG, Flickr, instagram

24


Monitorování příjezdového cestovního ruchu v Itálii

Praxe v rámci statistiky příjezdového cestovního

ruchu ukazuje, že Itálie, stejně jako Česká republika, využívá především údajů z

Itálie v rámci statistiky příjezdového cestovního ruchu využívá údaje z Italského národního statistického úřadu (ISTAT), a to zejména statistika obsazenosti HUZ, Italského turistického klubu (TCI), dotazníku o mezinárodní turistice v Itálii Italské národní banky (BI) a Mezinárodního centra pro výzkum cestovního ruchu (CISET). Itálie, stejně jako všechny ostatní členské státy EU je na základě Direktivy Rady EU 95/57/EC z roku 1995 povinna poskytovat pravidelnou sadu informací srovnatelných turistických informací. V roce 2012 vstoupila v platnost nová regulace Evropského parlamentu a Rady EU 692/2011, zohledňující vývoj turistického trhu.

národního statistického úřadu, doplněné o informaci s italského turistického klubu a dotazníku o mezinárodní turistice v Itálii realizovaného italskou národní bankou. Vzhledem k významnému podílu cestovního ruchu na

Za cestovní ruch je v rámci státní správy zodpovědné Oddělení rozvoje a konkurenceschopnosti cestovního ruchu v rámci úřadu Předsedy vlády, spadající pod pravomoc Ministerstva cestovního ruchu. Vzhledem k signifikantnímu významu mezinárodní turistiky v italské platební bilanci v souvislosti s významem souvisejících výdajů v běžném účtu platební bilance, je pozornost v rámci monitoringu příjezdového ruchu věnována měření turistických výdajů.

Proto byla definována nová sada ukazatelů – Satelitní účet cestovního ruchu – která chápe turistické aktivity jako specifický druh poptávky, generující určitou úroveň spotřeby (výdajů) zboží a služeb dodávaných různorodým spektrem ekonomických sektorů. Satelitní účet cestovního ruchu umožňuje měřit přínosy cestovního ruchu pro národní hospodářství, a to jeho přímý vliv bez multiplikačních efektů.

italském hospodářství je tento sektor monitorován také pomocí satelitního účtu cestovního ruchu, který umožňuje měřit přínosy cestovního ruchu, nicméně bez zohlednění multiplikačního efektu.


25


Závěr kapitoly


Geolokační data poskytují informace o počtu zahraničních turistů, době jejich pobytu v ČR, ale jsou schopna monitorovat celou trasu pobytu zahraničního turisty. V současné době jsou geolokační data pro statistiku příjezdového, výjezdového a domácího cestovního ruchu využívána v Estonsku v rámci pilotního projektu EU (EUROSTAT ve spolupráci s Positium). V rámci ČR proběhl také pilotní projekt monitoringu vytipovaných lokalit UNESCO pod záštitou CzechTourism.

•

Data provozovatelů sítě platebních karet umožňují monitorovat příjezdový cestovní ruch z pohledu výdajů zahraničních turistů, a kromě samotné výše platby také místo, kde k platbě došlo.

•

Vzhledem k rozšířenosti a oblibě sociálních sítí mohou tyto sloužit jako zdroj dat pro monitorování cestovního ruchu, a to zejména v podobě měkkých dat, týkajících se oblíbenosti jednotlivých lokací a destinací, rozhodovací fáze příjezdového cestovního ruchu, spokojenosti s návštěvou apod.

•

Mezi doplňkové zdroje dat lze zařadit informace o SPZ pro monitoring cestovního ruchu například v podobě, v jaké je využíván ve Španělsku.

•

Z pozorovaných best practice stojí za zmínku rozsáhlý průzkum příjezdového cestovního ruchu v Nizozemsku, který je realizován dotazníkovým šetřením jednou za tři roky (tzv. „Focus on the incoming tourist; Inbound Tourism Research“)



26

Část C





B. Analýza „best practice“ v rámci statistiky PCR v zahraničí

Zdroj: czechtour.cz

V této kapitole se budeme věnovat: • Popisu nevyužívaných dat a ukazatelů PCR C. Nevyužívané ukazatele PCR

• Zhodnocení nevyužívaných ukazatelů PCR • Návrhu nové struktury nevyužívaných ukazatelů PCR



28


Popis nevyužívaných dat/ukazatelů

Na základě rozhovorů se zástupci

zainteresovaných stran,

Z provedené analýzy vyplynulo, že každý, v současné době publikovaný, ukazatel cestovního ruchu je považován zainteresovanými subjekty za důležitý. Určité výhrady byly vysloveny v případě detailních informací, či jejich agregace na lokální či regionální úrovni. Jako velmi přínosné byly označeny údaje týkající se trajektorie pohybu zahraničních i domácích návštěvníků / turistů či měkká data jakými jsou hodnocení kvality a oblíbenosti subjektů cestovního ruchu.

krátkého dotazníkového šetření a nezávislého posouzení KPMG jsme identifikovali několik oblastí statistických dat, které

Zpřesňující data by mohla být využívána především k přesnějšímu cílení marketingových aktivit komerčních subjektů a agentur zabývajících se destinačním managementem na segmenty zákazníků zahraničního trhu. Pro zástupce ČSÚ/MMR/ CzechTourism vidíme největší potenciál v získávání dodatečných informací o trajektorii zahraničního návštěvníka a jejímu dalšímu využití pro statistiky jednotlivých krajů, případně do budoucna je možné využití geolokačních dat i pro podporu domácího turismu.

nejsou v současné době sledovány, avšak mohly by poskytovat přínosné informace pro koncové

Nevyužívaná data/ukazatele, o které by bylo vhodné současné statistiky doplnit či rozšířit: •

ukazatele národního hospodářství a cestovního ruchu v členění na jednotlivé kraje

•

návštěvnost celostátně či regionálně významných míst/výletních cílů

Za nejpřínosnější lze

•

trajektorie zahraničního návštěvníka / turisty (statistika návštěvnosti jednotlivých regionů)

označit trajektorie pohybu

•

útrata zahraničního návštěvníka / turisty (nákupní koš)

zahraničního návštěvníka či

•

geografické určení plateb – kde účastníci PCR utrácejí

•

uživatelské hodnocení kvality využitého subjektu CR

•

uživatelské hodnocení oblíbenosti destinace, atrakce, navštívené pamětihodnosti apod.

•

finanční ukazatele v hotelnictví (např. RevPAR, ADR aj.)

a oblíbenosti subjektů CR

•

druh využívané dopravy (letecká, vlaková, auto atd.)

přímo uživateli.

•

další využívané služby (city tours, služby průvodce apod.)

uživatele statisticky PCR.

turisty, útratu zahraničního návštěvníka / turisty dle geografického členění či hodnocení kvality


29


Zhodnocení nevyužívaných ukazatelů PCR

Nové způsoby sběru dat znamenají možnost

sledovat další ukazatele PCR, které při současném způsobu sběru dat sledovat

Většinu v současné době nevyužívaných ukazatelů lze získat díky využití moderních technologií. Nicméně, tento způsob zjišťování a zpracování dat má určitá omezení, která lze odstranit například následným zpřesněním pomocí výběrového dotazníkového šetření, nastavením propracované metodiky zpracovávání a vyhodnocení dat s ohledem na chybovost a riziko zkreslení údajů, případně dopočtem nad stávajícími daty PCR.

Za hlavní limity nových datových zdrojů považujeme:

nelze. Tyto zdroje dat mají však své limity a omezení, které

je nutné při návrhu nové

Vzájemná provázanost dat Z technických i legislativních důvodů není možné vzájemně provázat data od mobilních operátorů či poskytovatelů platebních karet s dotazníkovým šetřením, ale je nutné na data pohlížet izolovaně a jejich rozpad je možný pouze dle jejich vlastních atributů, zpravidla země původu.

metodiky sběru dat brát v úvahu. Jedná se především o vzájemnou provázanost dat s demografickými ukazateli

Přesah pokrytí operátorů do zahraničí Geolokační data mohou poskytovat zkreslené informace v souvislosti s pokrytím českými mobilními sítěmi v příhraničních oblastech. Cizinec pohybující se v blízkosti státních hranic se tak může jevit jako návštěvník PCR opakovaně navštěvující ČR, přestože z pohledu statistiky PCR se o takového účastníka nejedná. Poskytnutá data je tedy nutné očistit od takovýchto odchylek.

respondentů, přesah a pokrytí mobilních operátorů do zahraničí a nákladovou stránku nových zdrojů dat a jejich zpracování.

Nákladovost nových zdrojů dat V porovnání s dotazníkovým šetřením jsou data od mobilních operátorů několikanásobně méně nákladná s větším pokrytím respondentů. Neposkytují však dostatečné množství informací, proto je nelze využít jako jediný zdroj, ale i nadále bude nutné tento zdroj doplnit o data z dotazníkových šetření. Ta však bude možné provádět výběrově ve významně menším rozsahu. Důležité bude rovněž zohlednit nákladovou stránku zpracování nově získaných dat .


30


Návrh nové struktury nevyužívaných ukazatelů PCR

Návštěvnostní

Ukazatele, které

Geografické

Marketingové


Finanční

doporučujeme do stávající

statistiky PCR zahrnout, Druh dopravy (letecká, vlaková apod.)

jsme začlenili do existující struktury ukazatelů PCR na

Trajektorie pohybu účastníků PCR

základě jejich Hustota návštěvnosti

charakteristiky. Schéma

Návštěvnost památek a turistických cílů


Geografické určení výdajů účastníků PCR

Podíl elektronického obchodování

vpravo uvádí pouze nově doplněné ukazatele v jejich

Druh dopravy (letecká, vlaková apod.)

odpovídajícím začlenění.

•

Jaký dopravní prostředek účastník PCR pro návštěvu ČR využil?

Trajektorie pohybu účastníků PCR •

Kde a jak se účastník PCR při návštěvě ČR pohyboval?

Hustota návštěvnosti

•

Kolik účastníků PCR bylo na určitém místě v určitém časovém období?

Návštěvnost památek a turistických cílů •

Kolik účastníků PCR navštívilo vybrané památky či turistické cíle?

Podíl elektronického obchodování •

Jaký byl podíl elektronických transakcí spojených s PCR vůči hotovostním transakcím?


•

Jaké další služby účastník PCR při návštěvě ČR využil? (průvodcovské služby, city tours aj.)

Geografické určení výdajů účastníků PCR •

Kde a v jakém objemu proběhly obchodní transakce účastníka PCR?


31


Závěr kapitoly


Hlavním dnes nevyužívaným, ale zároveň velmi žádaným ukazatelem PCR, je sledování trajektorie účastníka PCR a charakter jeho pohybu po ČR.

•

Velký zájem je také o detailní přehled týkající se spotřeby účastníků PCR zahrnující objem, strukturu a místo plateb.

•

Nově sledované ukazatele vyžadují nové metody sběru dat, které mají své limity a svá omezení například v podobě izolovanosti dat.

•

Do současné statistiky PCR doporučujeme zahrnout následující ukazatele: • • • • • • •

Druh dopravy (letecká, vlaková apod.) Trajektorie pohybu účastníků PCR Hustota návštěvnosti Návštěvnost památek a turistických cílů Podíl elektronického obchodování Další využívané služby Geografické určení výdajů účastníků PCR

Zdroj: czechtourism.com


32

Část D





B. Analýza „best practice“ v rámci statistiky PCR v zahraničí

Zdroj: zpravy.e15.cz


V této kapitole se budeme věnovat: • Přístupu KPMG při definování návrhu nové podoby statistiky PCR • Navrhovaným cílovým skupinám a jejich potřebám D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR

• Navrhovanému reportingu • Navrhované struktuře dat a ukazatelů PCR • Navrhovaným způsobům sběru dat • Navrhovaným dodavatelům a zdrojům dat


34


Přístup KPMG při návrhu koncepce struktury ukazatelů PCR

Při návrhu nové koncepce struktury ukazatelů CR byl

zohledněn komplexní přístup ke sběru, 1

zpracování a zveřejňování

Cílové skupiny a jejich potřeby Kdo je uživatelem dat a proč ho data zajímají?

dat týkajících se příjezdového cestovního 2

navazujících vrstev architektury komplexního řešení statisticky PCR.

Datová kvalita

definováno pět vzájemně

Metadata

V rámci tohoto přístupu bylo

Governance

ruchu.

Reporting Jak, kdy a v jaké formě jsou data publikována?

3

Data a ukazatele Jaká data/ukazatele sbíráme?

4

Vedle specifikování těchto

Způsoby sběru dat Z čeho jsou data sbírána?

hlavních vrstev je pro správnou funkčnost nového

5

systému nutné definovat

Dodavatelé a zdroje dat Od koho data získáváme?

také oblast Governance, Metadat a Datové kvality, které prochází napříč navrženou strukturou.


35


Navrhované cílové skupiny a jejich potřeby

1

Cílové skupiny a jejich potřeby

2

Reporting

3

Data a ukazatele

4

Způsoby sběru dat

5

Dodavatelé a zdroje dat

Na první úrovni Cílové skupiny a jejich potřeby jsou

definovány základní skupiny příjemců statistiky PCR, konkretizovány jejich potřeby a především specifikován hlavní přínos nové struktury. Navrhované cílové skupiny

ČSÚ/MMR/ Akademická sféra

odpovídají skupinám identifikovaným v etapě A.

Destination management organisations DMO (CzechTourism, organizace CR atd.)

Komerční sféra (CK/CA, hotely, restaurace apod.)

Cílové skupiny tedy zůstávají stejné jako jsou v současnosti, avšak je kladen důraz na specifika jejich potřeb.

Využívají data ke statistickému sledování vývoje jednotlivých makroekonomických ukazatelů. Zachování časové návaznosti hodnot ukazatelů je tedy jedna z prioritních potřeb na nový koncept tvorby statistiky PCR.

Na základě vývoje příjezdového cestovního ruchu plánují a vyhodnocují své, zejména propagační, aktivity. Statistika PCR pro ně představuje hlavní zdroj těchto informací a přesnost této statistiky má vliv na kladný výsledek činnosti této skupiny.


Kvalita a včasnost statistiky PCR má zásadní vliv na komerční výsledky hospodaření. Zástupci této skupiny zároveň potřebují spíše stručné závěry a analýzy příčin a následků, případně trendové křivky a predikce budoucího vývoje. Obsáhlé statistiky jsou pro ně příliš složité a nedokážou s nimi efektivně pracovat. 36


Navrhovaný reporting

V rámci druhé úrovně jsou určeny atributy reportů,

které mohou nabývat různých hodnot a které je nutné v rámci nového konceptu specifikovat. Jedná se především o


2

Reporting

3

Data a ukazatele

4

Způsoby sběru dat

5


Sbíraná a zpracovaná data jsou publikována ve formě reportů. Potřeba konkrétní podoby reportu se však liší dle účelu a cílového čtenáře. V rámci druhé úrovně jsou určeny atributy reportů, které mohou nabývat různých hodnot a které je nutné v rámci nového konceptu specifikovat. Jedná se především o následující oblasti: Granularita dat Míra detailu, v jaké potřebuje čtenář data vidět, např.: • zdrojová data (anonymizovaná s ohledem na ochranu osobních dat)

granularitu dat, frekvence

• předpočítaná data dle různé úrovně agregace

jejich publikace, formu a

• pouze agregovaná data

způsob zveřejnění dat.

1

Frekvence V jakých intervalech potřebuje čtenář nový report, zda • pravidelně (např. ve vazbě na sezónnost) či • ad hoc dle potřeby Forma V jakém formátu je report publikován, zda jako: • statický report (.pdf) – data lze pouze číst v předem připraveném formátu • dynamický report (.xls) – na data lze v omezené míře nahlížet dle vlastního pohledu (např. kontingenční tabulky) • on-line analytické prostředí – přímý přístup k datům s možností provádět vlastní analýzy dle potřeb Způsob Jak se čtenář k reportu dostane, zda • aktivně (pull) – sám si musí report dohledat, například na webu, nebo • pasivně (push) – report je potenciálnímu čtenáři zaslán přímo na email či v tištěné formě poštou


37


Navrhovaná struktura dat a ukazatelů PCR

Ve třetí úrovni je třeba stanovit konkrétní data

a ukazatele, které bude třeba sbírat a vyhodnocovat. Stávající struktura ukazatelů byla doplněna o nově identifikované ukazatele, které v současnosti nejsou sledovány, avšak dle vyjádření jednotlivých zainteresovaných stran, mohou být v PCR prospěšné. Každému ukazateli byla přiřazena priorita. Ukazatele

Návštěvnostní

Demografické

Typ návštěvníka (jednodenní návštěvník / zahraniční turista / tranzitující)

nadále sledovat, u ukazatelů s nízkou prioritou je třeba zvážit jejich přínos vůči nákladům

!

Počet zahraničních turistů celkem Počet přenocování zahraničních turistů Počet zahraničních návštěvníků celkem (zahraničních turistů + jednodenních návštěvníků, tranzitujících)

Hlavní důvod návštěvy ČR

Navštívená místa

! !

! ! !

Stát trvalého pobytu

Navštívené kraje

! !

Počet zahraničních návštěvníků v krajích

Spokojenost s návštěvou ČR

!

!

Forma návštěvy ČR (individuální vs. organizovaná/hromadná) Frekvence návštěv ČR

! !

Hustota návštěvnosti

Počet zahraničních turistů (nerezidentů) ubytovaných v IUZ Počet jednodenních návštěvníků Počet tranzitujících

na jejich získání. Druh dopravy (letecká, vlaková apod.)


2

Reporting

3

Data a ukazatele

4

Způsoby sběru dat

5


Finanční Průměrné výdaje na osobu a den v Kč

Druh ubytování

!

!

Informační zdroje využívané při plánování zahraničních cest Negativa v souvislosti s návštěvou ČR Turistické priority

Trajektorie pohybu účastníků PCR



Marketingové

Věková skupina

označené jako vysoce prioritní doporučujeme

Pohlaví

!

Počet zahraničních turistů (nerezidentů) ubytovaných v HUZ

Geografické

1

Počet využívaných druhů ubytování

Neplacené ubytování kde a proč zahraniční turista přespal

Hodnocení ČR jako turistické destinace

Zaznamenání kampaně na podporu CR v zahraničí


Celkové výdaje zahraničních návštěvníků Struktura výdajů zahraničních návštěvníků Podíl výdajů placených mimo a na území ČR

!

!

!

!

Geografické určení výdajů účastníků PCR

Důvod nezvolení ČR (u tranzitujících) Návštěvnost památek a turistických cílů Podíl elektronického obchodování

Legenda diagramu: Současný ukazatel

!

Nový ukazatel

Vysoká priorita Nižší priorita

38


Navrhované způsoby sběru dat

1


2

Reporting

3

Data a ukazatele

4

Způsoby sběru dat

5


se liší pro jednotlivé

Na čtvrté úrovni jsou popsány jednotlivé možnosti, jak potřebná statistická data sbírat. Možné způsoby sběru dat se liší pro jednotlivé ukazatele. Každý způsob má zároveň rozdílnou přesnost měření, pokrývá jiný podíl celkové populace a je také jinak nákladný. Mezi uvažované způsoby sběru dat jsme zahrnuli:

ukazatele. Zároveň každý

Geolokační data operátorů

Možné způsoby sběru dat

způsob má rozdílnou přesnost měření, pokrývá jiný podíl celkové populace a je také jinak nákladný. Mezi uvažované způsoby

sběru dat pro účely PCR jsme zařadili geolokační data operátorů, data provozovatelů sítě platebních karet, legislativní požadavky na poskytování dat (HUZ), dotazníková šetření, údaje z kamerových systémů, webové portály a mirror statistiku.

Tato data jsou v současnosti již operátory sbírána a je nutné pouze zajistit přístup k nim a jejich samotné zpracování do podoby požadovaných výstupů. Data provozovatelů sítě platebních karet Na základě těchto dat je možné sledovat potřebné ukazatele o charakteru výdajů účastníků PCR. Legislativní požadavky na poskytování dat V současné chvíli na základě legislativních požadavků probíhá zjišťování počtu ubytovaných v HUZ. Mohou však existovat i jiné oblasti, kde jsou data již sbírána na tomto základě a mohou mít vypovídající schopnost o PCR, například data spojená s vízovou povinností. Fyzická dotazníková šetření Sběr informací přímo od účastníků PCR formou rozhovorů a zaznamenáním do papírového dotazníků za účasti tazatele. Elektronická dotazníková šetření Sběr informací přímo od účastníků PCR elektronickou formou bez účasti tazatele. Zpracování záznamů z kamerových systémů Automatickým rozpoznáváním původu registračních značek vozidel na pozemních komunikacích je možné sledovat statistiky účastníků PCR využívajících osobní auto k návštěvě ČR. Moderní technologie umožňují také odhadnout počet osob ve vozidle. Přímý přístup k transakčním datům webových portálů

Poskytovatelé internetových služeb generují velké množství dat, nad kterými je možné provádět rozsáhlé kvalitativní či kvantitativní analýzy. Tato data však zahrnují vždy jen část populace, která využívá danou službu a výsledky těchto dat lze aplikovat opět pouze na tuto skupinu. Mirror statistika Touto metodou je možné ověřit přesnost statistiky na základě dat opačného charakteru. Například, pokud ČR v roce 2012 navštívilo 100 tisíc osob z Německa, měla by zároveň podobná hodnota (při předpokladu existence akceptovatelné chyby měření) figurovat v německé statistice o tom, kolik osob vycestovalo z Německa do České Republiky. Jedná se tedy o zpětnou kontrolu měření. Nicméně je důležité zohlednit rozdílnost systému zpracování statistických údajů v jednotlivých zemí.


39


Navrhovaní dodavatelé a zdroje dat

1


2

Reporting

3

Data a ukazatele

4

Způsoby sběru dat

5


Jednotlivá data je možné získávat z různých zdrojů a od různých poskytovatelů. Na poslední úrovni komplexního modelu jsou

určeni jednotliví

Na páté úrovni jsou určeni jednotliví poskytovatelé dat a specifikace, které ukazatele je možné na základě jejich dat sledovat. Mezi možnými poskytovateli dat pro potřeby PCR jsme identifikovali následující:

poskytovatelé dat a specifikace, které ukazatele je možné na základě jejich dat sledovat. V této skupině jsme jako

možné poskytovatele dat

Český statistický úřad •

veřejné správy, mobilní operátory, provozovatele sítě platebních karet, letiště a dopravce, webové rezervační systémy, hotely, příjezdové cestovní kanceláře a agentury, internetové vyhledávače, sociální sítě a zahraniční statistické úřady.

•

Výzkumné agentury (Stem/Mark aj.) •

identifikovali ČSÚ, výzkumné agentury, úřady

počty zahraničních turistů v HUZ

Hotely a asociace hotelů (např. AHR)

ucelené a detailní informace o účastnících PCR na základě řízených rozhovorů a fyzických dotazníkových šetření

Úřady veřejné správy (např. cizinecká policie, dopravní policie aj.) •

data vyplývající z vízových povinností, sledování pohybu zahraničních automobilů

Mobilní operátoři •

geolokační data spojená s účastníky PCR

Příjezdové CK/CA a asociace (např. AČCKA, ACKČR) •

data o platbách účastníků PCR

Letiště a dopravci •

data o charakteru dopravy účastníků PCR

data o charakteru účastníků PCR využívajících CK/CA a jejich služeb

Internetové vyhledávače (Google, Seznam aj.) •

data o nejčastěji vyhledávaných pojmech spojených s PCR a charakteru chování uživatelů

Sociální sítě •

Provozovatelé sítě platebních karet •

data o stavu ubytovacích kapacit, finanční ukazatele z hotelnictví, mohou sloužit i jako prostředník pro sběr dat dotazníkovým šetřením

data pro sledování měkké zpětné vazby účastníků PCR a jejich chování

Zahraniční statistické úřady •

data k případnému ověření statistiky PCR metodou mirror statistiky

Webové rezervační služby •

data o chování potenciálního účastníka PCR ve fázi rozhodování a kvalitativní data spojené s jeho návštěvou ČR


40


Závěr kapitoly


Nový koncept statistiky PCR byl měl být složen z pěti vzájemně navazujících vrstev architektury komplexního řešení statisticky PCR (cílové skupiny a jejich potřeby, reporting, data a ukazatele, způsoby sběru dat a dodavatelé a zdroje dat). Vedle specifikování těchto hlavních vrstev je pro správnou funkčnost nového systému třeba definovat také oblast Governance, Metadat a Datové kvality, které prochází napříč navrženou strukturou.

•

Příjemci a uživatelé statistiky PCR by i nadále měly být tři hlavní skupiny – tj. MMR/ČSÚ/Akademická sféra, DMO a Komerční sféra. Každá tato skupina má však specifické potřeby, kterým je potřeba statistiku PCR přizpůsobit.

•

Součástí nového konceptu statistiky PCR by mělo být i rozšíření možností jakým jsou data sbírána a dále zpracovávána. Důležité bude rovněž navrhnout nové způsoby zpřístupnění a prezentace těchto dat.

Zdroj: czechtourism.com © 2013 KPMG Česká republika, s.r.o., a Czech limited liability company and a member firm of the KPMG network of independent member firms affiliated with KPMG International Cooperative (“KPMG International“), a Swiss entity. All rights reserved. Printed in the Czech Republic.

41

© 2013 KPMG Česká republika, s.r.o., a Czech limited liability company and a member firm of the KPMG network of independent member firms affiliated with KPMG International Cooperative (“KPMG International“), a Swiss entity. All rights reserved. Printed in the Czech Republic. The KPMG name, logo and ‘cutting through complexity’ are registered trademarks or trademarks of KPMG International Cooperative (KPMG International).

Rozbor potřeb ukazatelů a výstupů statistiky příjezdového cestovního ruchu (PCR) Září 2013

Recommend Documents