Управление сезонностью в туризме: от классических мер к data-driven стратегиям

В статье осуществляется критический анализ эволюции подходов к управлению сезонностью в туризме – от классических инструментов к современным data-driven стратегиям. Цель исследования – разработка иерархической модели адаптивного управления сезонными колебаниями, основанной на уровне цифровой зрелости предприятия или дестинации. Методологическую основу составляет компаративный анализ традиционных и цифровых антисезонных мер, метод моделирования и синтез подходов Revenue Management (RM) и предиктивной аналитики. В результате исследования предложена трехуровневая классификация стратегий: 1) реактивные (ценовая политика, событиятийный календарь), 2) проактивные (сегментация спроса, кросс-сезонные продукты), 3) предиктивные (использование больших данных, искусственного интеллекта и динамического ценообразования в реальном времени). Ключевым научным результатом является авторская модель «цифровой петли управления сезонностью», описывающая непрерывный цикл «сбор данных → анализ → прогноз → автоматизированное решение → обратная связь». Практическая значимость работы заключается в разработке пошагового алгоритма перехода к data-driven управлению и оценке экономического эффекта от внедрения продвинутых антисезонных стратегий, который, по расчетам автора, может достигать 15–25 % увеличения среднегодовой загрузки. The article provides a critical analysis of the evolution of approaches to seasonality management in tourism, from classical tools to modern data-driven strategies. The aim is to develop a hierarchical model of adaptive management of seasonal fluctuations based on the level of digital maturity of an enterprise or destination. The methodological basis consists of a comparative analysis of traditional and digital anti-seasonal measures, modeling methods, and a synthesis of Revenue Management (RM) and predictive analytics approaches. The study proposes a three-level classification of strategies: 1) reactive (pricing policy, event calendar), 2) proactive (demand segmentation, cross-seasonal products), 3) predictive (use of big data, artificial intelligence and real-time dynamic pricing). The key scientific result is the author’s “digital loop of seasonality management” model, describing a continuous cycle of “data collection → analysis → forecast → automated decision → feedback”. The practical significance lies in the development of a step-by-step algorithm for transitioning to data-driven management and assessing the economic effect of implementing advanced anti-seasonal strategies, which, according to the author’s calculations, can reach a 15–25 % increase in annual average occupancy.