คุณรู้หรือไม่ !?!!

ว่ามีนักท่องเที่ยวจากจังหวัดอื่นเข้ามาในจังหวัดที่คุณอยู่มากน้อยแค่ไหน

หากวันนี้คุณอยากเปิดโรงแรมสักแห่ง ควรไปเลือกเปิดที่จังหวัดไหน ที่นักท่องเที่ยวปัง!?!

ลองจินตนาการ…

หากเราเป็นผู้ประกอบการธุรกิจท่องเที่ยวในเมืองรอง จะดีแค่ไหน ถ้าได้รู้ลึกซึ้ง เช่นว่า ใครคือผู้มาเยือน ช่วงเวลาไหนที่ผู้คนส่วนใหญ่อยู่ที่นี่…

หรืออำเภอที่เรากำลังจะสร้างโรงแรมมีคนเดินทางเข้าออกมากน้อยแค่ไหน เพื่อออกแบบธุรกิจให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมาย


ลองจินตนาการ…

หากเราเป็นหน่วยงานภาครัฐ องค์กรการท่องเที่ยว จะดีแค่ไหน ถ้าได้รู้ลึกซึ้ง เช่นว่า เส้นทางการเดินทางเข้าออก หรือพักค้างคืน ของผู้คนเป็นอย่างไร… เพื่อออกแบบนโยบายสาธารณะสู่การพัฒนาเมืองรองที่แข็งแรงและยั่งยืนขึ้น

ภาพจำลองการใช้งาน : Dashboard สามารถแสดงการเคลื่อนตัวของคนไปสู่เมืองหลักหรือเมืองข้างเคียงได้ เพียงคลิกจังหวัดที่ต้องการ

จะดีแค่ไหน ถ้าเราได้รู้จักจังหวัด หรือเมืองที่อยู่แบบเจาะลึก… คนจากที่ไหนคือผู้มาเยือนหลัก ช่วงเวลาไหนที่ผู้คนอยู่ที่นี่มากที่สุด ผู้คนนิยมพักค้างคืนจังหวัดของเราหรือเปล่า เส้นทางการเดินทางของพวกเขาเป็นอย่างไร…

เดิมทีการเก็บข้อมูลเชิงสถิติลักษณะนี้จะมาจากการตอบแบบสอบถาม ซึ่งส่วนใหญ่ก็เป็นการกรอกแบบสอบถามแบบกระดาษ หรือแบบสำรวจบนเว็บไซต์ท่องเที่ยวต่างๆ แต่ข้อมูลก็มักจะไม่ตรงกับความจริงนัก จนเมื่อการเก็บข้อมูลเชิงสถิติผ่าน Mobility Data หรือข้อมูลการเดินทางจากโทรศัพท์มือถือ เป็นไปได้จริง นักวิจัยและพัฒนาออกแบบเมืองจึงได้พบคำตอบที่น่าสนใจด้วยว่า ข้อมูลเชิงสถิติจากข้อเท็จจริงเหล่านี้คือทางเลือกสู่การพัฒนาเมืองที่น่าสนใจ โดยเฉพาะ “เมืองรอง” ของเมืองไทยที่ควรได้รับการใส่ใจเชิงลึก ความตั้งใจจริงเรื่องนี้ ทำให้ Mobility Data Dashboard เกิดขึ้น และเป็นก้าวใหม่ของแพลตฟอร์มเพื่อรู้จักเมืองแบบเจาะลึก

จับมือกันพัฒนา Mobility Data Dashboard

Mobility Data Dashboard เป็นเครื่องมือที่พัฒนาขึ้น โดยอาศัยกรอบการวิจัยภายใต้ “โครงการศึกษา Mobility Data เพื่อการพัฒนาการท่องเที่ยวเมืองรอง” ผ่านข้อมูลพฤติกรรมการท่องเที่ยว กว่า 5.39 ล้านทริป อันเป็นความร่วมมือระหว่าง ดีแทค-สถาปัตย์ จุฬาฯ-บุญมีแล็บ
ผศ.ดร.ณัฐพงศ์ พันธ์น้อย อาจารย์ประจำและหัวหน้าหน่วยวิจัยด้านการออกแบบเพื่อพัฒนาเศรษฐกิจสร้างสรรค์ คณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เล่าว่า เขา และ ผศ.ศรันยา เสี่ยงอารมณ์ พร้อมทีมงานจากหน่วยวิจัยด้านการออกแบบเพื่อการพัฒนาเศรษฐกิจสร้างสรรค์ (DCE) ของคณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เล็งเห็นโอกาสที่จะร่วมมือกับ ดีแทค บุญมีแล็บ เพื่อนำเอา Mobility data มาใช้ในการวิเคราะห์รูปแบบการเดินทางของนักท่องเที่ยวและเสนอแนะวิธีการพัฒนาการท่องเที่ยวในเมืองรอง จึงเป็นที่มาของการโครงการวิจัยร่วมกันในครั้งนี้ โดยนำมาวิเคราะห์รูปแบบการเดินทางของผู้คน จาก 4 หัวใจสำคัญที่พบจาก Mobility Data หรือข้อมูลจากมือถือ นั่นคือ

1. มองเห็นรูปแบบการเดินทางว่าผู้คนเดินอย่างไร
2. มองเห็นการกระจุกของผู้คนว่ามีอยู่มากน้อยเพียงใด
3. มองเห็นว่าพื้นที่ใดที่มีกระจุกตัวของผู้คน
4. มองเห็นช่วงเวลาในการกระจุกตัวของผู้คน

โดยผู้ใช้งาน Mobility Data Dashboard จะสามารถเลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้องของแต่ละจังหวัด โดยแบ่งข้อมูลออกเป็น 3 ส่วน ได้แก่

1. ภาพรวมจังหวัด ประกอบด้วยข้อมูล 10 จังหวัดภูมิลำเนาของนักท่องเที่ยวที่เดินทางเข้ามาในจังหวัด 10 อันดับปลายทางที่คนในจังหวัดออกไปท่องเที่ยว ปริมาณการท่องเที่ยวแบบไป-กลับและค้างคืน รวมถึงการแสดงผลดัชนีชี้วัดศักยภาพในรูปแบบกราฟประเมินศักยภาพ และข้อเสนอเชิงนโยบายส่งเสริมการท่องเที่ยวตามศักยภาพที่ต่างกันของเมืองรอง

2. เจาะลึกระดับอำเภอ ประกอบด้วยข้อมูล 5 อำเภอที่มีการกระจุกตัวนักท่องเที่ยวในช่วงเวลากลางวันสูงสุด (06.01-22.00 น.) 5 อำเภอที่มีการกระจุกตัวนักท่องเที่ยวในช่วงเวลากลางคืนสูงสุด (22.01–06.00 น.) หรือเลือกแบบดูละเอียดได้ถึง 7 ช่วงเวลา ได้แก่ 06.01-10.00 น. 10.01-14.00 น. 14.01-18.00 น. 18.01-22.00 น. 22.01-23.59 น. 00.01-02.00 น. และ 02.01-06.00 น. นอกจากนี้ ยังระบุข้อมูลการกระจุกตัวตามช่วงวันหยุด ซึ่งแบ่งเป็นประเภทวันหยุดสุดสัปดาห์ วันหยุดยาว และวันหยุดเทศกาล

3. ท่องเที่ยวแบบคลัสเตอร์หรือกลุ่มจังหวัด ประกอบด้วยข้อมูลแสดงปริมาณทริปการเดินทางระหว่างกันของกลุ่มจังหวัดหรือคลัสเตอร์ที่นักท่องเที่ยวมักจะเดินทางไปเยือนในทริปเดียวกัน ซึ่งในแต่ละจังหวัดนั้น สามารถจับกลุ่มการท่องเที่ยวเพื่อออกแบบนโยบายส่งเสริมการท่องเที่ยวร่วมกันได้ตั้งแต่ 1-3 กลุ่ม

จากหัวใจหลักเหล่านี้ ยังทำให้นักวิจัยออกแบบพัฒนาเมือง ขบคิดลึกซึ้งขึ้นเพื่อต่อยอดไปสู่การออกแบบนโยบายสาธารณะ สำหรับพัฒนาเมืองแต่ละแห่งที่มีรายละเอียดการเดินทางเข้าออก หรือการกระจุกของผู้คนแตกต่างกันออกไป กลายเป็นการออกแบบพัฒนาเมืองผ่านแนวทางที่นักวิจัยนำเสนอไว้ใน 3 แนวทาง ที่เชื่อว่าหากต่อยอดได้ในอนาคต ก็จะเป็นผลดีต่อเมืองรองที่ต้องการรูปแบบการพัฒนาด้านการท่องเที่ยวที่แตกกัน ตามสถิติการเดินทางของผู้คน ได้แก่

1. การนำเสนอ “การพัฒนาการท่องเที่ยวแบบ Micro Tourism” หรือการท่องเที่ยวแบบไปกลับ ในระยะทาง 150 กิโลเมตร
2. การนำเสนอ “การส่งเสริมการท่องเที่ยวค้างคืน จากการสร้างประสบการณ์ใหม่” ให้ผู้เข้าพัก
3. การนำเสนอ “การพัฒนาการท่องเที่ยวแบบคลัสเตอร์” หรือกลุ่มจังหวัด เช่น กลุ่มเมืองรองล้อมเมืองหลัก กลุ่มเพื่อนเมืองรอง กลุ่มเมืองรองแฝงเมืองหลัก กลุ่มเมืองฝาแฝด

รู้จักเมืองของเราให้ลึกขึ้น ผ่าน Mobility Data Dashboard

วันนี้ผลลัพธ์ของการวิจัยจากการร่วมมือกัน 3 ฝ่าย อยู่ในรูปแบบ Mobility Data Dashboard แพลตฟอร์มเพื่อให้ได้รู้จักเมืองของเรา จังหวัดของเรา แบบลึกซึ้งขึ้น

…คนจากที่ไหนคือผู้มาเยือนหลัก
…ช่วงเวลาไหนที่ผู้คนอยู่ที่นี่มากที่สุด
…ผู้คนนิยมพักค้างคืนจังหวัดของเราหรือเปล่า
…เส้นทางการเดินทางของพวกเขาเป็นอย่างไร

คงจะเป็นเรื่องดีไม่น้อย ถ้าการได้เริ่มต้นรู้จักเมืองของเรา จังหวัดของเราในแบบลึกซึ้งขึ้น จากรูปแบบการเดินทางของผู้คน เพื่อเป็นก้าวแรกที่จะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่ยิ่งใหญ่อนาคต โดยเฉพาะหากหน่วยงานต่างๆ เห็นความสำคัญในข้อมูลเหล่านี้ก็จะสามารถนำไปต่อยอดสู่การกำหนดนโยบายสาธารณะเพื่อการพัฒนาเมืองรองที่เป็นไปได้จริง สมความตั้งใจจากการร่วมมือกันครั้งนี้ของทั้งคณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, บุญมี แล็บ และ ดีแทค แต่ก่อนที่การเปลี่ยนแปลงที่ยิ่งใหญ่จะเกิดขึ้นในอนาคต วันนี้เราทุกคนสามารถเข้าไปทำความรู้จักเมืองที่สนใจได้แบบเจาะลึก ผ่าน Mobility Data Dashboard เช่นกัน ไม่แน่ว่า… คุณอาจจะได้รู้ และเห็นโอกาสบางอย่างก่อนใครจากที่นี่ก็ได้

รู้จักเมืองของคุณให้ลึกขึ้นอีกนิด ผ่าน Mobility Data Dashboard คลิก https://dtac.co.th/mobility-data/dashboard/