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

Podobné dokumenty
Rozbor potřeb ukazatelů a výstupů statistiky příjezdového cestovního ruchu (PCR) Workshop 18. září 2013

Ministerstvo pro místní rozvoj ČR. Studie zdrojové základny pro statistiku příjezdového cestovního ruchu (PCR) 28. listopadu 2013

ANALÝZA POTŘEB UŽIVATELŮ STATISTIKY

Statistika cestovního ruchu v ČR příklady využití a její budoucnost

Statistika cestovního ruchu v ČR příklady využití a její budoucnost

Metodika analýzy návštěvnosti horských středisek v České republice. Ondřej Špaček 11. listopadu 2015

Statistika cestovního ruchu v ČR příklady využití a její budoucnost

Databáze MMR ANALÝZA POTŘEB UŽIVATELŮ STATISTIKY VYBRANÝCH SEKTORŮ CESTOVNÍHO RUCHU NA ÚZEMÍ ČR. Prezentace

Postavení a význam cestovního ruchu v České republice

Zimní stadiony a multifunkční haly s ledovou plochou v ČR. Srovnávací analýza. Květen 2012

Postavení a význam cestovního ruchu v České republice

VELKÁ DATA A JEJICH PRAKTICKÉ VYUŽITÍ

Cestovní ruch v České republice

Trendy a východiska Příležitosti v roce 2013 v oblasti projektů volnočasových aktivit, cestovního ruchu a sportu

Benchmark městě v České republice. srpen 2012

Cestovní ruch v Královehradeckém a Pardubickém kraji. vybrané výstupy z analýz KPMG. Ondřej Špaček

Aktuální data statistiky cestovního ruchu

Ing. Pavel Rosenlacher

MODERNÍ MARKETINGOVÝ VÝZKUM

NÁRODNÍ PROGRAM PODPORY CESTOVNÍHO RUCHU V REGIONECH

Podnikatelské prostředí v cestovním ruchu

STATISTIKA CESTOVNÍHO RUCHU

MINISTERSTVO PRO MÍSTNÍ ROZVOJ ČR. Aleš Hozdecký

Strategie řízení cestovního ruchu v Moravskoslezském kraji

Strategie rozvoje cestovního ruchu v Kraji Vysočina na období

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH čtvrtletí Prezentace výsledků projektu Příjezdový cestovní ruch Markéta Hájková/ STEM/MARK

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH čtvrtletí Prezentace výsledků projektu Příjezdový cestovní ruch Markéta Hájková/ STEM/MARK

Stanovisko Agentury Helptour k projektu Náboženský cestovní ruch (NCR) agentury Czechtourism

1 PRIORITNÍ OBLASTI A OPATŘENÍ

Informace o projektech realizovaných z IOP odborem cestovního ruchu

Příjezdový cestovní ruch

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH V ROCE Prezentace výsledků projektu Příjezdový cestovní ruch Markéta Hájková/ STEM/MARK

Kvalita jako nástroj konkurenceschopnosti

Marketingová studie cestovního ruchu Olomouckého kraje na období

Postavení a význam cestovního ruchu v České republice Přínosy cestovního ruchu pro Českou republiku sledované období

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH V ROCE Prezentace výsledků projektu Příjezdový cestovní ruch Markéta Hájková/ STEM/MARK

Zhodnocení dosavadního vývoje trhu cestovního ruchu v roce 2009

Leady & MERK Integrace Microsoft Dynamics CRM s aplikacemi Leady a MERK

INOVATIVNÍ MANAŽER MARKETINGU: INOVATIVNÍ BUSINESS INTELLIGENCE

Strategický plán rozvoje města Zhodnocení Strategie udržitelného rozvoje města Hodonín do roku 2015 a Systém strategického plánování

Organizace a marketing turismu

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH

Evaluace projektu Národní centrum pro elektronické informační zdroje CzechELib. Prezentace přístupu k evaluaci

ÚVOD... 4 ANALYTICKÁ ČÁST... 7

Marketingové aktivity B2B firem v ČR v roce 2012

Strategické dokumenty Českosaského Švýcarska. Přehled výstupů

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH

Návštěvnost města Kutná Hora v roce 2018 Analytické studie

10. setkání interních auditorů v oblasti průmyslu

Současný stav a perspektivy cestovního ruchu v mezinárodních souvislostech

Marketing destinací ední Morava a Jeseníky

Pro koho je studie ekonomického dopadu vhodná?

Organizace a řízení cestovního ruchu

P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G

ANALÝZA NÁKUPNÍHO KOŠÍKU SEMINÁŘ

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH V ROCE Prezentace výsledků projektu Příjezdový cestovní ruch Jan Tuček / STEM/MARK

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH

Mark tingový výzkum. Téma. Marketingový výzkum. Realizace. Tomek - Vávrová Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd FEL-ČVUT Y16MVY

Budoucnost cestovního ruchu v regionech. z pohledu krajské samosprávy

Kampaň na podporu českých hor Ing. Markéta Vogelová _. v rámci projektu Česko naše destinace

MINISTERSTVO ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ PRAHA 10 - VRŠOVICE, Vršovická 65 STANOVISKO. Ministerstva životního prostředí

Marketingová analýza trhu

webmarketin Základní moduly aplikace

NPPCRR Národní program podpory CR v regionech

Dotazníkové šetření pro příjemce (veřejné vysoké školy - pedagogické fakulty) v rámci výzvy 02_16_038 - Pregraduální vzdělávání

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA SHRNUJÍCÍ

Příjezdový cestovní ruch Prezentace výsledků výzkumu březen 2016

aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR

V Y H L Á Š E N Í V Ý Z V Y

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH V ROCE Prezentace výsledků projektu Příjezdový cestovní ruch Jan Tuček / STEM/MARK

Příjezdový cestovní ruch 3. čtvrtletí

PRAHA. Podpora cestovního ruchu ze strukturálních fondů Krátké zhodnocení přínosu strukturálních fondů pro rozvoj cestovního ruchu

Horská střediska v ČR

veřejném sektoru a jejich zavádění do praxe

Banking Executive Survey 2014 Výsledky za Českou republiku

CÍRKEVNÍTURISTIKA Srpen 2010

Průběžná zpráva o realizaci projektu pro projektové partnery Etapa 3-4

Předmluva ke třetímu vydání Předmluva k českému vydání Co je to marketingový výzkum? Pátrání po marketingových rozhodnutích...

Adresa: Kontaktní osoba: Mgr. Zuzana Chalupová Na poříčním právu 1/ Telefon: Praha 2 Fax: zuzana.chalupova@mpsv.

Schéma výzkumu listopad 2012

Adresa: Na Františku 32 Kontaktní osoba: Ing. Pavel Knopp Praha 1 Telefon: Fax:

SATELITNÍ ÚČET CESTOVNÍHO RUCHU - AKTUÁLNÍ VÝSLEDKY -

Integrace Microsoft Dynamics 365 s aplikacemi Leady a MERK

Ekonomická krize a cestovní ruch v České republice. Ing. Jaromír Beránek Mag Consulting, s.r.o.

Strategie rozvoje města Ústí nad Labem

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH

PŘÍJEZDOVÝ CESTOVNÍ RUCH V ROCE Prezentace výsledků projektu Příjezdový cestovní ruch Jan Tuček / STEM/MARK

Personální řízení: aktuální výzvy pro interní audit

B) Parametry na úrovni projektů

STÁTNÍ SPRÁVA A ČESKÉ LYŽAŘSKÉ AREÁLY. Celostátní konference horských středisek ČR Špindlerův Mlýn,

Trendy na straně domácí a zahraniční klientely. Ing. Rostislav Vondruška ČCCR - CzechTourism Hospitality & Tourism Summit Praha, 12.4.

Příprava Koncepce CR Jihočeského kraje Mgr. Vladimíra Vyhnálková

Nabízíme řešení. v oblastech: integrací zdrojů dat:

PŘÍLOHA Č. 2 NÁVRHOVÉ ČÁSTI

Veřejná správa veřejně a správně

2. setkání interních auditorů ze zdravotních pojišťoven

Transkript:

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 Vážený pane řediteli, V Praze, 7. října 2013 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. 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. 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 (ospacek@kpmg.cz), který je za tuto zakázku zodpovědný. S pozdravem 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 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. 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. 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 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. 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

Obsah Vašimi kontaktními osobami ve společnosti KPMG zodpovědnými za tento dokument jsou: Zdeněk Tůma Partner KPMG Česká republika, s.r.o. Tel: + 420 222 123 390 Fax: + 420 222 123 100 ztuma@kpmg.cz Ondřej Špaček Manager KPMG Česká republika, s.r.o. Tel: + 420 222 123 668 Fax: + 420 222 123 100 ospacek@kpmg.cz Str. Seznam použitých zkratek 3 Manažerské shrnutí 4 Úvod do problematiky 6 A. Současné ukazatele PCR v ČR 8 Dokumenty zabývající se statistikou PCR 10 Struktura stávajících ukazatelů 11 Kategorie cílových uživatelů 12 Intenzita využívání ukazatelů PCR 13 Výsledky dotazníkového šetření (CK/CA, hotely) 16 Požadavky cílových uživatelů na ukazatele PCR 18 Závěr kapitoly 19 B. Analýza best practice v rámci statistiky 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 Str. C. Nevyužívané ukazatele PCR 27 Popis nevyužívaných dat/ukazatelů 29 Zhodnocení nevyužívaných ukazatelů PCR 30 Návrh nové struktury ukazatelů PCR 31 Závěr kapitoly 32 D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR 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 ATM CA CK CR ČNB ČR ČSÚ DMO DPH EU HUZ IUZ MMR PCR RevPAR TSA Average Daily Rate Průměrná denní sazba Automated teller machine mezinárodní označení pro bankomat Cestovní agentura Cestovní kancelář Cestovní ruch Česká národní banka Česká republika Český statistický úřad Destination Management Organization Daň z přidané hodnoty Evropská unie Hromadná ubytovací zařízení Individuální ubytovací zařízení Ministerstvo pro místní rozvoj Příjezdový cestovní ruch Revenue per available room Výnos na 1 dostupný pokoj 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 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. Nevyužívané ukazatele PCR Hlavním dnes nevyužívaným, ale zároveň velmi žádaným ukazatelem PCR, je sledování trajektorie účastníka PCR a charakter jeho pohybu po ČR. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR 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

A. Současné ukazatele PCR v ČR Zhodnocení současných ukazatelů PCR v ČR, analýza jejich praktického užití A. Současné ukazatele PCR v ČR V této kapitole se budeme věnovat: Dokumenty zabývající se statistikou PCR 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 C. Nevyužívané ukazatele PCR D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR Zdroj: Microsoft Office Picture Library 9

A. Současné ukazatele PCR v ČR 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. V současné době je primárním zdrojem informací Analýza příjezdového cestovního ruchu (Stem/Mark), pro kterou je hlavním vstupem údaj o Návštěvnosti HUZ (ČSÚ). 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. 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 Periodicita Počet zahraničních turistů Návštěvnost HUZ ČSÚ kvartálně 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 Rok vydání 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 10

A. Současné ukazatele PCR v ČR Struktura stávajících ukazatelů Pro potřeby analýzy jsme Návštěvnostní Demografické Geografické Marketingové Využívané služby Finanční 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 Typ návštěvníka (jednodenní návštěvník / zahraniční turista / tranzitující) Počet zahraničních turistů (nerezidentů) ubytovaných v HUZ Počet zahraničních turistů celkem Počet přenocování zahraničních turistů Počet zahraničních návštěvníků celkem (zahraničních turistů + jednodenních návštěvníků, tranzitujících) Forma návštěvy ČR (individuální vs. organizovaná/hromadná) Pohlaví Věková skupina Stát trvalého pobytu Navštívená místa Navštívené kraje Počet zahraničních návštěvníků v krajích Hlavní důvod návštěvy ČR Spokojenost s návštěvou ČR Informační zdroje využívané při plánování zahraničních cest Negativa v souvislosti s návštěvou ČR Turistické priority Hodnocení ČR jako turistické destinace Zaznamenání kampaně na podporu CR v zahraničí Druh ubytování Počet využívaných druhů ubytování Neplacené ubytování - kde a proč zahraniční turista přespal Další využívané služby Průměrné výdaje na osobu a den v Kč Celkové výdaje zahraničních návštěvníků Struktura výdajů zahraničních návštěvníků Podíl výdajů placených mimo a na území ČR požadavku, je následně dle poměru jednotlivých typů návštěvníků PCR zjištěného terénním výzkumem Stem/Mark dopočítán celkový počet zahraničních návštěvníků ČR. Frekvence návštěv ČR Počet zahraničních turistů (nerezidentů) ubytovaných v IUZ Počet jednodenních návštěvníků Počet tranzitujících Důvod nezvolení ČR (u tranzitujících) Data od ČSÚ Data od Stem/Mark 11

A. Současné ukazatele PCR v ČR 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 skupině rozdílný užitek a jsou jimi využívány 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 ČSÚ/MMR/ Akademická sféra užití aplikace dat není v přímé souvislosti s komerčním úspěchem Využívaná data: všechny návštěvnostní, demografické a finanční ukazatele marketingové ukazatele jsou využívány pouze marginálně Destination management organisations - DMO (CzechTourism, organizace CR atd.) 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 Komerční sféra (CK/CA, hotely, restaurace apod.) Charakteristika: sekundární odběratelé dat využití dat v přímé souvislosti s komerčním úspěchem Využívaná data: návštěvnostní a finanční ukazatele marketingové ukazatele, využívané služby 12

A. Současné ukazatele PCR v ČR 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: Užitek: Nízký užitek Střední užitek Vysoký užitek Následující tabulka sumarizuje intenzitu využívání současných ukazatelů a míru jejich užitku. Ukazatele 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 ČSÚ/ MMR/ Akad. sféra Forma návštěvy ČR (individuální vs. organizovaná/hromadná) - Demografické Pohlaví Věková skupina DMO Komerční sféra Stát trvalého pobytu 13

A. Současné ukazatele PCR v ČR Intenzita využívání ukazatelů PCR Všechny tři identifikované skupiny uživatelů mají z ukazatelů poskytovaných v současné době jiný užitek Ukazatele ČSÚ/ MMR/ Akad. sféra DMO Komerční sféra a využívají je v různé intenzitě. Z oblasti marketingových Geografické Navštívená místa ukazatelů je považován za nejužitečnější ukazatel hlavní důvod návštěvy ČR. Navštívené kraje Počet zahraničních návštěvníků v krajích Marketingové Hlavní důvod návštěvy ČR Spokojenost s návštěvou ČR Negativa v souvislosti s návštěvou ČR Legenda tabulky: Informační zdroje využívané při plánování zahraničních cest Užitek: 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

A. Současné ukazatele PCR v ČR Intenzita využívání ukazatelů PCR Všechny skupiny uživatelů se shodly, že v současné době uváděné finanční Ukazatele ČSÚ/ MMR/ Akad. sféra DMO Komerční sféra ukazatele považují za Využívané služby vysoce užitečné. Konkrétně se jedná o průměrné výdaje na osobu a den v Kč, Druh ubytování Počet využívaných druhů ubytování celkové výdaje zahraničních návštěvníků a jejich struktura. 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 Legenda tabulky: Užitek: Nízký užitek Střední užitek Vysoký užitek 15

A. Současné ukazatele PCR v ČR 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

A. Současné ukazatele PCR v ČR 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

A. Současné ukazatele PCR v ČR Požadavky cílových uživatelů na ukazatele PCR Z osobních rozhovorů se zainteresovanými stranami vyplynulo několik zjištění týkající se struktury a obsahu sledovaných ukazatelů a dat,včetně dalších požadavků a očekávání na statistiky příjezdového cestovního ruchu. Jejich shrnutí uvádíme na této straně. ČSÚ/MMR/ Akademická sféra důležitá návaznost a kontinuita v tvorbě TSA (navázání časových řad) agregátní vývoj a prognózy měření efektivity nákladů vynaložených na podporu cestovního ruchu 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

A. Současné ukazatele PCR v ČR 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 A. Současné ukazatele PCR v ČR B. Analýza best practice v rámci statistiky PCR v zahraničí V této kapitole se budeme věnovat: Využití geolokačních dat mobilních operátorů Využití dat provozovatelů sítě platebních karet Využití sociálních sítí Praxi monitorování příjezdového cestovního ruchu v Itálii C. Nevyužívané ukazatele PCR D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR Zdroj: Microsoft Office Picture Library 21

B. Analýza best practice v rámci statistiky PCR 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. 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 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. Monitoring hustoty davu během významné turistické události Zdroj:KPMG Zdroj: MOVE2011 konference Příklad vizualizace statistiky příjezdového CR v Estonsku Zdroj: MOVE2011 konference 22

B. Analýza best practice v rámci statistiky PCR Využití dat provozovatelů sítě platebních karet Data provozovatelů sítě platebních karet umožňují monitorovat výdaje 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 třeba přihlédnout k omezením plynoucím z ochrany osobních údajů. 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. Ilustrační ukázky výstupů V současnosti jsou tato data komerčně využívána například ve Spojených státech amerických. Velikost teček udává velikost celkových příjmů Příklad konkrétní animace v Nizozemsku Zdroj:KPMG 23

B. Analýza best practice v rámci statistiky PCR Využití sociálních sítí Vzhledem k rozšířenosti a oblibě využívání sociálních sítí je možné je využít jako zdroj dat pro statistiku příjezdového cestovního ruchu. Tato data však pochází jen 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 spokojenosti s návštěvou. 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. Mezi nejčastěji využívané sociální sítě patří Facebook, Google+, Twitter, Instagram, Flickr apod. Ilustrační ukázky výstupů Příklad SW řešení analýzy sociálních sítí V současnosti jsou data ze sociálních sítí široce využívána v komerční sféře v západní Evropě a ve Spojených státech amerických. Analýza oblíbenosti na základě uploadování obrázku na Instagram Četnost domácích vs. zahraničních příspěvků v New Yorku na portálu Flickr Ilustrace a vizualizace analýzy sociálních sítí Zdroj:KPMG, Flickr, instagram 24

B. Analýza best practice v rámci statistiky PCR Monitorování příjezdového cestovního ruchu v Itálii Praxe v rámci statistiky příjezdového cestovního ruchu ukazuje, že Itálie, stejně jako Česká republika, využívá především údajů z 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 italském hospodářství je tento sektor monitorován také pomocí satelitního účtu cestovního ruchu, který umožňuje měřit přínosy cestovního ruchu, nicméně bez zohlednění multiplikačního efektu. 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. 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. 25

B. Analýza best practice v rámci statistiky PCR Závěr kapitoly Závěry 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 ) Zdroj: Microsoft Office Picture Library 26

Část C Nevyužívané ukazatele PCR

Rozbor potřeb ukazatelů a výstupů statistiky příjezdového cestovního ruchu (PCR) Nevyužívané ukazatele PCR A. Současné ukazatele PCR v ČR B. Analýza best practice v rámci statistiky PCR v zahraničí Zdroj: czechtour.cz C. Nevyužívané ukazatele PCR V této kapitole se budeme věnovat: Popisu nevyužívaných dat a ukazatelů PCR Zhodnocení nevyužívaných ukazatelů PCR Návrhu nové struktury nevyužívaných ukazatelů PCR D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR 28

C. Nevyužívané ukazatele PCR Popis nevyužívaných dat/ukazatelů Na základě rozhovorů se zástupci zainteresovaných stran, krátkého dotazníkového šetření a nezávislého posouzení KPMG jsme identifikovali několik oblastí statistických dat, které nejsou v současné době sledovány, avšak mohly by poskytovat přínosné informace pro koncové uživatele statisticky PCR. Za nejpřínosnější lze označit trajektorie pohybu zahraničního návštěvníka či turisty, útratu zahraničního návštěvníka / turisty dle geografického členění či hodnocení kvality a oblíbenosti subjektů CR přímo uživateli. 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. 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. 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 trajektorie zahraničního návštěvníka / turisty (statistika návštěvnosti jednotlivých regionů) útrata zahraničního návštěvníka / turisty (nákupní koš) 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.) druh využívané dopravy (letecká, vlaková, auto atd.) další využívané služby (city tours, služby průvodce apod.) 29

C. Nevyužívané ukazatele PCR Zhodnocení nevyužívaných ukazatelů PCR Nové způsoby sběru dat znamenají možnost sledovat další ukazatele PCR, které při současném způsobu sběru dat sledovat nelze. Tyto zdroje dat mají však své limity a omezení, které je nutné při návrhu nové metodiky sběru dat brát v úvahu. Jedná se především o vzájemnou provázanost dat s demografickými ukazateli respondentů, přesah a pokrytí mobilních operátorů do zahraničí a nákladovou stránku nových zdrojů dat a jejich zpracování. 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: 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. 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. 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

C. Nevyužívané ukazatele PCR Návrh nové struktury nevyužívaných ukazatelů PCR Ukazatele, které doporučujeme do stávající statistiky PCR zahrnout, jsme začlenili do existující struktury ukazatelů PCR na základě jejich charakteristiky. Schéma vpravo uvádí pouze nově doplněné ukazatele v jejich odpovídajícím začlenění. Návštěvnostní Druh dopravy (letecká, vlaková apod.) Druh dopravy (letecká, vlaková apod.) 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? Další využívané služby Geografické Trajektorie pohybu účastníků PCR Hustota návštěvnosti Jaké další služby účastník PCR při návštěvě ČR využil? (průvodcovské služby, city tours aj.) Geografické určení výdajů účastníků PCR Marketingové Návštěvnost památek a turistických cílů Podíl elektronického obchodování Kde a v jakém objemu proběhly obchodní transakce účastníka PCR? Využívané služby Další využívané služby Finanční Geografické určení výdajů účastníků PCR 31

C. Nevyužívané ukazatele PCR Závěr kapitoly Závěry 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 Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR

Rozbor potřeb ukazatelů a výstupů statistiky příjezdového cestovního ruchu (PCR) Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR A. Současné ukazatele PCR v ČR B. Analýza best practice v rámci statistiky PCR v zahraničí Zdroj: zpravy.e15.cz C. Nevyužívané ukazatele PCR D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR V této kapitole se budeme věnovat: Přístupu KPMG při definování návrhu nové podoby statistiky PCR Navrhovaným cílovým skupinám a jejich potřebám Navrhovanému reportingu Navrhované struktuře dat a ukazatelů PCR Navrhovaným způsobům sběru dat Navrhovaným dodavatelům a zdrojům dat 34

Governance Metadata Datová kvalita D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR Přístup KPMG při návrhu koncepce struktury ukazatelů PCR Při návrhu nové koncepce struktury ukazatelů CR byl zohledněn komplexní přístup ke sběru, zpracování a zveřejňování dat týkajících se příjezdového cestovního ruchu. V rámci tohoto přístupu bylo definováno pět vzájemně navazujících vrstev architektury komplexního řešení statisticky PCR. Vedle specifikování těchto hlavních vrstev je pro správnou funkčnost nového systému nutné definovat také oblast Governance, Metadat a Datové kvality, které prochází napříč navrženou strukturou. 1 2 3 4 5 Cílové skupiny a jejich potřeby Kdo je uživatelem dat a proč ho data zajímají? Reporting Jak, kdy a v jaké formě jsou data publikována? Data a ukazatele Jaká data/ukazatele sbíráme? Způsoby sběru dat Z čeho jsou data sbírána? Dodavatelé a zdroje dat Od koho data získáváme? 35

D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR Navrhované cílové skupiny a jejich potřeby 1 2 3 4 5 Cílové skupiny a jejich potřeby Reporting Data a ukazatele Způsoby sběru dat 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 odpovídají skupinám identifikovaným v etapě A. ČSÚ/MMR/ Akademická sféra 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

D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR Navrhovaný reporting 1 2 3 4 5 Cílové skupiny a jejich potřeby Reporting Data a ukazatele Způsoby sběru dat Dodavatelé a zdroje dat 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 granularitu dat, frekvence jejich publikace, formu a způsob zveřejnění dat. 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) předpočítaná data dle různé úrovně agregace pouze agregovaná data 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

D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR Navrhovaná struktura dat a ukazatelů PCR 1 2 3 4 5 Cílové skupiny a jejich potřeby Reporting Data a ukazatele Způsoby sběru dat Dodavatelé a zdroje dat 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 označené jako vysoce prioritní doporučujeme nadále sledovat, u ukazatelů s nízkou prioritou je třeba zvážit jejich přínos vůči nákladům na jejich získání. Návštěvnostní Typ návštěvníka (jednodenní návštěvník / zahraniční turista / tranzitující) Počet zahraničních turistů (nerezidentů) ubytovaných v HUZ Počet zahraničních turistů celkem Počet přenocování zahraničních turistů Počet zahraničních návštěvníků celkem (zahraničních turistů + jednodenních návštěvníků, tranzitujících) Forma návštěvy ČR (individuální vs. organizovaná/hromadná) Frekvence návštěv ČR Počet zahraničních turistů (nerezidentů) ubytovaných v IUZ Počet jednodenních návštěvníků Počet tranzitujících Druh dopravy (letecká, vlaková apod.)!!!!!!! Demografické Pohlaví Věková skupina Stát trvalého pobytu!!! Geografické Navštívená místa Navštívené kraje Počet zahraničních návštěvníků v krajích Trajektorie pohybu účastníků PCR Hustota návštěvnosti!! Marketingové Hlavní důvod návštěvy ČR Spokojenost s návštěvou ČR Informační zdroje využívané při plánování zahraničních cest Negativa v souvislosti s návštěvou ČR Turistické priority Hodnocení ČR jako turistické destinace Zaznamenání kampaně na podporu CR v zahraničí Důvod nezvolení ČR (u tranzitujících) Návštěvnost památek a turistických cílů Podíl elektronického obchodování!! Využívané služby Druh ubytování Počet využívaných druhů ubytování Neplacené ubytování - kde a proč zahraniční turista přespal Další využívané služby! Legenda diagramu: Současný ukazatel! Vysoká priorita Nižší priorita 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 Geografické určení výdajů účastníků PCR Nový ukazatel!!!! 38

D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR Navrhované způsoby sběru dat 1 2 3 4 5 Cílové skupiny a jejich potřeby Reporting Data a ukazatele Způsoby sběru dat Dodavatelé a zdroje dat Možné způsoby sběru dat se liší pro jednotlivé ukazatele. Zároveň každý 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. 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: Geolokační data operátorů 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

D. Návrh koncepce struktury ukazatelů PCR Navrhovaní dodavatelé a zdroje dat 1 2 3 4 5 Cílové skupiny a jejich potřeby Reporting Data a ukazatele Způsoby sběru dat Dodavatelé a zdroje dat Na poslední úrovni komplexního modelu jsou určeni jednotliví poskytovatelé dat a specifikace, které ukazatele je možné na základě jejich dat sledovat. V této skupině jsme jako možné poskytovatele dat identifikovali ČSÚ, výzkumné agentury, úřady 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. Jednotlivá data je možné získávat z různých zdrojů a od různých poskytovatelů. 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: Český statistický úřad počty zahraničních turistů v HUZ Výzkumné agentury (Stem/Mark aj.) 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 Provozovatelé sítě platebních karet data o platbách účastníků PCR Letiště a dopravci data o charakteru dopravy účastníků PCR Webové rezervační služby data o chování potenciálního účastníka PCR ve fázi rozhodování a kvalitativní data spojené s jeho návštěvou ČR Hotely a asociace hotelů (např. AHR) data o stavu ubytovacích kapacit, finanční ukazatele z hotelnictví, mohou sloužit i jako prostředník pro sběr dat dotazníkovým šetřením Příjezdové CK/CA a asociace (např. AČCKA, ACKČR) 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 data pro sledování měkké zpětné vazby účastníků PCR a jejich chování Zahraniční statistické úřady data k případnému ověření statistiky PCR metodou mirror statistiky 40