Digital Guru

О проекте

Digital Guru — технологическое агентство, которое с 2012 года занимается аналитикой в социальных сетях и предоставляет комплексные услуги по управлению репутацией, ORM и SERM продукты, исследования общественного мнения и геоаналитику.

Тольятти — город в Самарской области, один из индустриальных центров региона.

Задачи

Тольятти — крупнейший город в России, не являющийся административным центром. Промышленный город обладает большим туристическим потенциалом благодаря удачному расположению на Волге и обилию модернистской архитектуры.

Чтобы реализовать этот потенциал, нужно определить точки роста в городской среде, текущие центры притяжения местных жителей и туристов, сформировать портрет туриста и предложить новые туристические маршруты и варианты развития центров. Такое исследование должно стать основой для нововведений.

Узнать это можно на основе данных из разных источников, например:

• Данные мобильных операторов;
• Анализ трат туристов;
• Опросы;
• Социальные медиа.

При этом покупка данных о транзакциях и мобильном трафике может быть довольно дорогой, как и проведение масштабных опросов — даже без учёта интерпретации полученной информации. В то же время в социальных медиа есть обширная информация напрямую со стороны пользователей, включающая как статистические данные, так и оценочные суждения — не окрашенные исследовательскими гипотезами.

Поэтому команда Digital Guru сфокусировалась на работе с социальными медиа.

Для аналитики выбрали крупнейший район города — Автозаводский. Его особенность в том, что он объединяет разные категории городских объектов: туристические, производственные, общественные, а также архитектурные достопримечательности. По расчётам команды проекта, более 40% туристических локаций в Тольятти расположены в Автозаводском районе.

Решение

Чтобы провести масштабное исследование туристического потенциала района и города, использовались данные трёх типов:

• Упоминания в соцмедиа;
• Фото во ВКонтакте;
• Отзывы на геосервисах.

Контент в социальных медиа анализировали с помощью системы Brand Analytics.

Собрали упоминания города туристами

Тема в Brand Analytics основывалась на упоминаниях туристических, командировочных и прочих поездок в Тольятти. Сформированный поисковый запрос включал в себя пересечение упоминаний города и действий.

С помощью минус-слов отсекли нерелевантные упоминания, например, рекламу и объявления о планируемых экскурсиях.

Таким образом, получилось собрать обсуждения уже совершенных или только запланированных на ближайшее время поездок в Тольятти в течение анализируемого года (2024).

Кроме того, при настройке темы исключили онлайн-СМИ, чтобы собрать только личное мнение пользователей.

Чтобы получить достаточный массив данных и выявить сезонность и связанные с ней паттерны поведения туристов, использовали архивный сбор в системе Brand Analytics для загрузки сообщений за 11 месяцев в дополнение к стандартному периоду 30 дней сбора из архива при создании темы.

Провели контент-анализ сообщений

Собранную тему уточнили, убрав из неё неочевидную рекламу туристических маршрутов, экскурсий и другие нерелевантные сообщения. Для этого использовали фильтрацию по категориям (Промо категории) и дополнительную валидацию контента специалистами.

Кроме того, сузить результаты сбора позволила работа с отчётом «Авторы». В топе авторов по количеству сообщений находили тех, кто публикует рекламные сообщения, например, туристические компании, и удаляли сразу сообщения за предыдущий период, а самих авторов — из сбора.

В итоге в теме было агрегировано для аналитики около 1 500 целевых обсуждений за год.

Чтобы выявить паттерны поведения туристов, разработали систему тегирования сообщений, которая состояла из нескольких групп:

• Время пребывания в населённом пункте (день, выходные, неделя);
• Экскурсионные поездки (дети, студенты, взрослые);
• Объекты (достопримечательности).

Это позволило на основе исследования контента провести статистический анализ: на какой срок чаще приезжают туристы, в каком формате и о чём рассказывают в соцмедиа.

Выявили сезонность

Анализ частотности упоминаний Тольятти в туристическом контексте показал сезонность спроса на поездки в этот регион.

Туристический сезон в Тольятти приходится на тёплое время года с мая по октябрь с явным пиком в июле.

При этом последующее исследование в географическом срезе упоминаний показало, что большая часть туристов в зимний сезон приезжает из Самары — с января по март 32% авторов сообщений были из этого соседнего города.

Сформировали портрет туриста

Brand Analytics не только собирает сообщения в соцмедиа, но и насыщает их дополнительными метаданными об источниках и авторах. Например, учитывает социально-демографические характеристики авторов сообщений и их город (если эта информация указана на страницах пользователей).

Так, на основе автоматического отчёта «Авторы» узнали, что поездки в Тольятти обсуждают преимущественно женщины возраста от 35 лет.

При этом на основе данных из отчёта География, стало известно, что большая часть туристов приезжает из ближайших городов — Самары и Ульяновска. Кроме того, часто поездки в Тольятти обсуждают жители Москвы.

Данные о соцдеме и географии туристов важны для маркетинга территорий: знание портрета целевой аудитории позволяет строить правильные коммуникации, находить подходящие каналы и разрабатывать новые маршруты. Например, если город расположен на реке и туристы часто приезжают из другого города на реке, то можно запустить специальные круизы, чтобы увеличить поток путешественников.

Ольга Соколова

партнёр Digital Guru

Определили туристические паттерны

Контент-анализ сообщений помог выявить инсайты о форматах поездок туристов.

Значимую долю сообщений (8%) составляли упоминания о групповых экскурсиях в Тольятти. При этом 64% таких сообщений приходились на рассказы о школьных и студенческих поездках. Полученный инсайт можно использовать для разработки городских туристических маршрутов и формирования досуга для этого сегмента целевой аудитории.

Кроме того, исследование показало, что значительная часть туристов приезжает в город на короткий период: один день или выходные.

Выявили наиболее фотографируемые места

Brand Analytics позволяет собирать упоминания в чекинах, но не всегда пользователи соцсетей публикуют место размещения фото. Однако ВКонтакте позволяет изучить все фотографии пользователей, сделанные в локации, даже если они при этом не написали никаких ключевых слов. Команда проекта собрала фотографии, сделанные в Автозаводском районе, с учётом данных об авторах публикаций. С помощью нейросети выделили из массива фото те, что сделаны на улице и среди них — те, что сделаны людьми не из Тольятти.

За полный 2024 год на улицах Автозаводского района было сделано почти 3000 фотографий, из них 20% — снимки, сделанные туристами.

Фотографии разделили по времени года, чтобы определить сезонность туристических мест района.

На основе частотности и сезонности, а также пола авторов фото, сделали тепловые карты района, выявив самые фотографируемые места, и, таким образом, обнаружили паттерны поведения туристов.

Популярные локации в летнее время года

Эти тепловые карты позволяют решить сразу много задач, например:

1. Выявить популярные и привлекательные городские локации;
2. Понять, где чаще бывают местные жители, а где — туристы;
3. Определить сезонность посещаемости разных локаций;
4. Оценить паттерны поведения мужчин и женщин и их различие.

Полученная информация необходима для построения новых городских маршрутов, и при этом помогает понять, как усовершенствовать менее популярные локации, чтобы сделать их интереснее для туристов в разное время дня или сезон.

Проанализировали отзывы

Отзывы на геосервисах — значимый источник обратной связи пользователей, которые делятся как позитивным, так и негативным опытом. Соответственно, важна не только общая оценка, но и тональность упоминаний отдельных аспектов сервиса, интерьера, транспортной доступности и так далее.

Чтобы провести контент-анализ отзывов, команда Digital Guru собрала публикации за год на Яндекс Картах о более, чем 100 местах Автозаводского района, включая: HoReCa, культурные и спортивные объекты, парки и так далее.

Было проанализировано около 20 тысяч отзывов, оставленных к различным объектам в районе. Отдельной важной задачей было выделить в общем массиве отзывов сообщения туристов, для чего отдельно анализировали профили авторов отзывов (насколько часто оставляли отзывы именно о Тольятти).

Отзывы местных жителей не учитывались в исследовании.

Сообщения туристов анализировали углублённо: выявляли аспекты и их тональность. Оценка аспектов в рамках отдельных объектов показала повторяющиеся характеристики. Это позволило понять, что нравится, а что можно улучшить — выявить точки роста туристического потенциала.

Кроме того, анализ оценок заведений позволил увидеть неочевидные паттерны поведения пользователей. Например, средний уровень оценок пользователей заведений общепита заметно падает в высокий сезон. Это может быть признаком того, что с ростом спроса заведения не сохраняют уровень обслуживания, что означает необходимость как открывать новые рестораны, так и увеличивать турпоток в другие сезоны в том числе с помощью проведения новых мероприятий для привлечения туристов в низкий сезон.

Данные аналитики упоминаний в соцсетях, географической привязки фото и обратной связи на Яндекс Картах объединили, чтобы выявить туристические центры и сформировать идеи для туристических маршрутов. При этом некоторые выявленные туристические центры (места с высокой активностью) оказались открытием для местных жителей.