Кто едет в Якутию: цифровой портрет туриста лета 2026

МТС проанализировала туристический поток в Республику Саха (Якутия) летом 2026 года с помощью собственной аналитической платформы “Геоэффект”. Результаты фиксируют устойчивое доминирование жителей соседних регионов и заметный рост популярности автомобильных путешествий в регион.

Откуда приезжают туристы

Наибольшую долю гостей сформировали жители Иркутской области – 17% от общего турпотока. На втором месте – Амурская область с 5%. Москва, Красноярский край и Новосибирская область замкнули пятерку лидеров, набрав по 4% каждая.

Иностранные туристы составили лишь 6% от общего потока – преимущественно из Китая и Казахстана. Оставшиеся 94% – граждане России.

Автомобиль как главный тренд сезона

Самой посещаемой локацией республики этим летом стал Нерюнгринский улус – въездная точка со стороны федеральной трассы “Лена”. Аналитики МТС расценивают это как прямое свидетельство роста автотуризма: путешественники все чаще добираются до Якутии на собственном транспорте, а не самолетом.

Помимо Нерюнгринского улуса, туристов притягивают Якутск, Хангаласский улус со знаменитыми Ленскими столбами и речными маршрутами, а также Ленский и Мегино-Кангаласский улусы.

Портрет типичного туриста

По данным платформы “Геоэффект”, 86% гостей приехали именно с туристическими целями. Оставшиеся 14% – командированные или те, кто навещал родственников и друзей.

Мужчины составили 65% турпотока. Самая многочисленная возрастная группа – от 35 до 44 лет. Реже всего регион выбирали пенсионеры старше 64 лет.

Аналитика в реальном времени

“Якутия за последние четыре года показывает устойчивый рост турпотока. Главными драйверами становятся популярность автотуризма и экстрима, вклад местных блогеров и событийный туризм. Платформа ‘Геоэффект’ позволяет не только увидеть, кто и откуда к нам приезжает, но и составить цифровой портрет посетителя конкретного мероприятия.”

– Прокопий Неустроев, директор МТС в Республике Саха (Якутия)

По его словам, платформа теперь работает с ИИ-модулем, который анализирует большие данные: фиксирует пиковые дни, оценивает влияние погоды и определяет интересы туристов – от спорта до шопинга.