A turizmusmarketing online felületei Székelyföldön – összefüggések a valós forgalommal

 

 Nagy Benedek

 Sapientia Erdélyi Magyar Tudományegyetem, nagybenedek@uni.sapientia.ro

DOI: 10.15170/TVT.2019.04.03.04

 

Absztrakt

A tanulmányunk fő kérdése, hogy van-e összefüggés – települési szinten – az online jelenlét intenzitása és a turizmus forgalmi adatai között? Egy ilyen kérdésre nem lehet kimerítő választ adni, hiszen az online jelenlét megannyi formáját lehetetlen feltérképezni, hiszen egy burjánzó, folyamatosan formálódó és ezért nehezen átlátható világról van szó. Másrészről pedig a turizmus forgalmai adatai – Romániában legalábbis – nem éppen a legmegbízhatóbb leképeződései a valóságnak, hiszen általában csak a tényleges vendégforgalom egy része kerül bevallásra, és így a statisztikai adatokba is. Mindezzel együtt nekivágtunk ennek a kihívásnak, egy saját magunk által kidolgozott módszertan szerint, mely öt szempont szerint vizsgál 30 székelyföldi (a legnagyobb forgalommal bíró, de egymástól igen eltérő) települést, pontosabban ezek turisztikai tevékenységét, megjelenését a különböző Internetes felületeken, majd az összesített pontszámokat a 30 település jelenlegi és közelmúltban regisztrált vendégforgalmi adataival vetjük össze, hogy kimutassuk: erősebb online jelenlét jobb vendégforgalommal is együtt jár? (Nyilvánvaló az okság kiderítéséhez több kellene, erre ezúttal nem vállalkozunk). Az öt szempont, ami szerint a kiválasztott településeket vizsgáljuk a következők: a saját honlapjuk minősége, a Facebook oldaluk minősége (turisztikai szempontból), a YouTube csatornán elérhető videók mennyisége és minősége, a különböző oldalakon elérhető látnivalók és szolgáltatások mennyiségi elemzése, valamint az egyes szállásközvetítő oldalakon megjelenő szálláskapacitás relatív intenzitása. A fenti szempontok jócskán szubjektív tényezők, de ezt a szubjektivitást igyekeztünk csökkenteni egyrészt egy nagyobb létszámú kutatócsapat révén, másrészt aprólékosan leírt szempontok szerint véghezvinni, pontosabban további öt altényezőre bontani mind az öt fent nevezett szempontot.

A két dimenzió között magas korrelációt sejtünk, még akkor is, ha bizonyos vizsgálati tényezők esetében kivesszük a népesség szerinti település méret torzító hatását. Előzetes kutatásaink azt mutatják, hogy az online keresésekkel igen magas, néhol 75-80%-os korrelációt mutatnak a hosszú idősoros adatok, a Google trends és a statisztikai adatok 5 éves, de havi bontású megfelelő sorai, települési szinten.

Kulcsszavak: online marketing, desztináció marketing, kvantitatív elemzés

 

Abstract

 The main focus of the present study is on finding a correlation – on destination level – between the online presence of some local destinations in Szeklerland and the intensity of the tourism flows. It is hard to give a comprehensive answer to such a complex question, because online presence can take a wide variety of forms, it is a dynamic and ever changing world. What is more, tourism circulation statistical data in Romania have some serious problems; they don’t reflect the true reality of the arrivals and nights spent, because only parts of the actual flow are declared. However, our team has decided to pick up this challenge with a method of research which observes 30 local destinations from Szeklerland (those with the highest number of arrivals, for the last years). The observations will be made along five different aspects which can be scored on different web sites and channels. Then we will correlate these activities with the tourism statistical data available from the National Statistics Office’s database and see if the stronger online presence comes with a more intense tourism flow on the other side (of course, we can’t prove the causality too, this would require more data). The five aspects used for the online observation of Szekler towns are the following: the quality of their own websites, the quality and relevance in tourism of their Facebook sites, the availability and quality of the videos on the YouTube channel, the quantity of the available attractions and services according to the first ten Google hits, and the quantity (mainly) of accommodation units, according to some lodging intermediary sites. These five aspects may be highly subjective, but we will try to reduce the subjectivity of the analysis, with a large team with specific observation tasks for each member, and on the other hand, with a very detailed observation method containing 5 sub-aspects for each aspect.

We expect a high correlation between the two dimensions, even if sometimes we eliminate the population size. According to our preliminary data, in some cases there are 75-80% correlations between the Google trends locality data and the five year long, monthly tourism flows data.

Keywords: online marketing, destination marketing, quantitative analysis

 

Bevezetés

 

A turisztikai kommunikáció jelentős része ma már az online környezetben zajlik. Közismert dolog az Internet térnyerése és gyors penetrációja a kommunikációs dimenzióba való az elmúlt két évtizedben, melyről nagyon sok szerző már egy bő évtizeddel ezelőtt kész tényként beszélt pl. GREGORY et al. (2005), FU TSANG et al. (2010), JANI et al. (2011). Egy szerzőcsoport pl. már 2008 és 2010 között mérte a Facebook és Twitter hatását a desztinációs turisztikai honlapok látogatottságára, nagyszámú mintán, regressziós modell segítségével bizonyítva a hatás jelentőségét (MILANO et al. 2011). Egy korábbi vizsgálatunk során[1] az derült ki, hogy nagyon szoros kapcsolat van (egész pontosan 0,78-as korrelációt mértünk) a booking.com szállásközvetítő oldalon megjelenő értékelések (review) száma és az adott településre érkező turisták száma között. Érdekes módon az értékelések konkrét szintje és az érkezések vagy vendégéjszakák száma között már nem mutatkozott összefüggés, csak egy mérsékeltebb pozitív kapcsolat a települési érték és az átlag tartózkodási idő között (0,25-ös korreláció).

A városok és desztinációk világhálón való megjelenése nem egy új dolog, szinte egyidős az Internet történetével. A közszféra, a kormányzat, az önkormányzatok és más hivatalok is viszonylag korán felismerték a lehetőséget abban, hogy a világhálón tegyenek közzé bizonyos információkat, később a technológia fejlődése révén egyre jobb interaktivitással próbáltak bizonyos ügyintézési folyamatokat, eljárásokat is automatizálni a saját weboldalaik révén. Ma már nagyon sokrétű ez a kapcsolat, gyakorlatilag minden fejlett országban a hivatalok többsége megtalálható a világhálón, legalább egy tájékoztató jellegű egyszerű honlap révén, de sok esetben már komplex, nemcsak tájékoztatást vagy adatletöltést, hanem akár kifizetéseket és teljes eljárások lebonyolítását is lehetővé tevő portálokat működtetnek. Wang a turisztikai honlapokat csoportosítja (2008) a következő négy szintre: a legegyszerűbbek azok, amelyek csupán információ megosztásra törekednek, a második szint ahol már interaktív kérdésfeltevés, ablakok is léteznek, a harmadik szinten az online foglalást és kifizetést is lehetővé tevő honlapok vannak, végül a negyedik, legfejlettebb szinten azok a portálok találhatók, amelyek megszemélyesített ajánlatok képzésére is lehetőséget biztosítanak – ezt a skálának is nevezhető szintezést pedig a weboldalak „szofisztikáltságának” vagy  kidolgozottsági mértékének nevezte el (WANG 2008:98).  Wang ugyanakkor azt is észreveszi, hogy a honlapok többsége az első szinten van, vagyis csak információmegosztásra, tájékoztatásra képes (88,1%), a második, kommunikációs funkcióra már csak 51,8%-uk képes, a harmadik, tranzaktív funkciókra csupán 21,1%, míg a negyedik, kapcsolati szintre csak 14% van felkészülve (WANG 2008:83). Noha ez vélhetően sokat változott az elmúlt 10 évben, elképzelhető, hogy Közép-Kelet Európában még mindig sok az első-második szinten működő települési vagy turisztikai honlap – bár nem olyan precízen, mint Wang méréseiben, de ez kiderül a jelen kutatás eredményeiből is. A turisztikai jellegű információk sokféleképpen jutnak el a fogyasztóhoz. Kezdetben ezek is csupán desztinációs vagy települési honlapokon kaptak egy-egy menüpontot, ma már a turizmust komolyan vevő településeknek nemcsak saját turisztikai portáljuk van, hanem sokféle egyéb csatornán áramlik az információ és a kapcsolatteremtés számos formája. A burjánzó kapcsolati eszközök legtöbbje a közösségi média valamelyikén jelenik meg az utóbbi években, ezek közül a legfontosabbak (KAPLAN – HAENLEIN 2010 csoportosítása mentén) a közösségi hálózatok (Facebook, Twitter stb.), a blogok és vlogok, a tudásmegosztó portálok (pl. Wikipédia), a kép- és videómegosztó portálok (pl. YouTube), online hálózati játékok és más szórakoztató szoftverek. A turizmus is javában használja az eszköztípusok nagy részét, a desztinációs és a turisztikai termékek jelen vannak a legtöbb csatornán. A turizmus iparágnak megvannak ugyanakkor saját csatornái is, az online utazási magazinok, szaklapok, illetve különféle szálláshely és repülőjegy közvetítők és keresők (pl. a booking, airbnb). Ez utóbbiak különösen népszerűek lettek az utóbbi években, jelentős piaci részesedést tudhatnak magukénak: világszinten az egész turisztikai üzletág 2300 milliárd dolláros piacából a digitális értékesítés kb. 564 milliárdot jelentett 2016-ban, egy megbízható statisztikai oldal adatai szerint (statista.com). Az új média, a web 2.0 korszakában a kommunikáció immár nem egyirányú, de még csak nem is kétirányú (vagyis a tartalom létrehozója és a fogyasztó közötti interakciók eredménye), hanem sokirányú, hiszen a legtöbb felület egyszerre sok-sok felhasználó (és akár több működtető, előállító) közös kommunikációs platformja. Ennek lényege a tartalommegosztás, így pedig a passzív fogyasztóból immár egy új típusú fogyasztó-termelő hibridet termel ki a rendszer, aki nemcsak megoszt és továbbít tartalmakat, hanem ezeket módosítva vagy teljesen újakat is generálva, előállító is lesz, termelője lesz az általa is fogyasztott médiafelületeknek. Ezt nevezik találóan angol nyelven „prosumer” -nek (GLOZER 2017:228).

Jelen tanulmány elsődleges célja viszont az, hogy az egyes székelyföldi települések jelenlétét feltérképezze ezeken az új média típusú felületeken, a teljesség igénye nélkül, hiszen bár némileg lemaradva követi, de ma már a székelyföldi régióban is igencsak szerteágazó és változatos, sokszínű a turisztikai iparág online reprezentációs formavilága. Ez kissé önkényes válogatás lesz az egyes csatornák és online felületek között, de alapvetően a leginkább népszerűnek gondolt csatornákat válogattuk ki és elemeztük, csíkszeredai egyetemi hallgatók segítségével. Kutatásunk feltáró jellegű, egy első lépés egy átfogóbb kutatás irányában, a jelen adatsorok egyelőre nem tekinthetők reprezentatívnak még Székelyföld szintjén sem vagy tökéletesen kimerítőnek az egyes tényezővizsgálatok szempontjából.

 

1. A városmarketing online evolúciója a szakirodalom tükrében

 

Az elmúlt két évtizedben több próbálkozás is volt, mely a városok és más desztinációk saját honlapjainak, később pedig más marketing tevékenységeinek is az elemzésére, mérésére irányult. Nagyon jól összefoglalja ezen próbálkozások első bő évtizedét egy 2010-es tanulmány (ROB et al. 2010). Ebben egyrészt összegzésre kerülnek mindazok a cikkek, tudományos publikációk, melyek az Internet születésétől nagyjából 2009-ig napvilágot láttak angol nyelven, ebben a témában. Kiderül, hogy 75 ilyen publikációt találtak a szerzők, 1996 és 2009 között, természetesen igen változatos kutatási célokkal, célterülettel, valamint módszertannal. Az említett cikk érdeme, hogy kiválóan szintetizálja mindezt, ami addig történt e terület tudományos közlési dimenziójában. Egy összefoglaló táblázatban megállapítja például (ROB et al. 2010:299), hogy a vizsgált célterületek (országos, regionális TDM-ek, városi honlapok stb.) Európából vannak a legtöbben (24 cikk foglalkozik ezzel), Ázsiából (20 cikk), majd Észak-Amerikából (17 cikk), a többi pedig Afrika, Óceánia és világszintű célterületek. Ugyanakkor azt is csoportosítja, hogy ezek a cikkek az iparág mely szeletével foglalkoznak, vagyis milyen weboldalak kerülnek elemzésre: szálláshelyek saját weboldalai (37 cikk), desztinációs weboldalak (19), utazásszervezők, légitársaságok, utazási tanácsadók, magazinok, szálláshelykeresők, blogok weboldalai. Továbbá a vizsgálati módszereket is kategóriákba sorolják a szerzők, észrevéve, hogy az egyes elemzésekben alapvetően négy nagy módszerkategória van, plusz ezek valamilyen további kombinációja. Az első módszer a weboldalak tulajdonságainak a manuális számolása (pl. az egyes tartalom megjelenések, a funkciók számolása stb.), a másik az automatikus számolás (valamilyen szoftver segítségével pl. a látogatottság mérhető), a harmadik egy komplexebb numerikus számítás (mely matematikai módszerekkel méri az oldalak teljesítményét), illetve a negyedik a fogyasztói elégedettség, mely a fogyasztók megkérdezése révén próbálja lemérni az egyes weboldalak hatékonyságát. A szerzők egyrészt megállapítják (ROB et al. 2010:310), hogy nincs kidolgozva egy egységes módszer a turisztikai weboldalak mérésére, másrészt az is kiderül az idézett cikkből, hogy az alkalmazott módszerek rendkívül változatosak, még a kategóriákon belül is, és csak a kreativitás szab határt annak, hogy miként mérik az egyes weboldalak teljesítményét.

Az angol nyelvű tanulmányok közül egyre még visszatérnénk, melyet a fenti szintézis valamiért nem vett be a vizsgált tanulmányok közé, pedig szerintünk mérföldkőnek is tekinthető. Wang 2008-ban már egy átfogó, 260 egyesült államokbéli turisztikai információs és szervezőirodát (ún. convention and visitors bureau-t) kérdezett le a saját honlapjuk minősége és sikerességük összefüggésében (WANG 2008). Feltételezése szerint a négy csoportba sorolt tényezők, mint független változók (az alkalmazott technológia, a pénzügyi elkötelezettség, az innováció képesség, valamint az abszorpciós képesség, ez utóbbi egyféle nyitottságot jelent az új dolgok iránt a szervezeten belül) befolyásolják a két másik, függő változónak beállított szervezeti teljesítménymutatót, a weboldal szofisztikáltságát vagy kidolgozottságát (lásd fentebb részletesen), illetve a weboldal sikerességét. A hipotézisek tesztelése után bizonyításra kerültek a következő összefüggések (WANG 2008:92):

  • a weboldal kidolgozottsága szignifikáns módon befolyásolja a weboldal sikerességét.
  • a finanszírozás (mértéke) befolyásolja a kidolgozottságot, de direkt módon nem befolyásolja a sikerességet.
  • az alkalmazott technológia nem befolyásolja a kidolgozottságot, de a sikerességet igen, jelentős mértékben.
  • az innovációs potenciál befolyásolhatja úgy a weboldal kidolgozottságát, mint a sikerességét,
  • az abszorpciós képesség nem befolyásolja weboldal kidolgozottságát, de befolyásol(hat)ja a sikerességét.

Wang eredményei még akkor is érdekesek, ha figyelembe vesszük, hogy néhány objektíven is értékelhető kritériumot a menedzserek lekérdezésével mért (mint a weboldal sikeressége, melyet pl. a látogatottságával is lehetne mérni vagy az abszorpciós képességet), hiszen talán elsőként bizonyította be, hogy van érdemi kapcsolat a szervezeti felkészültség, a ráfordítás és a nyitottság, valamint a webes teljesítmények között. Wang és Li egy későbbi tanulmányban továbbviszi a már említett honlapok kidolgozottságára vonatkozó méréseket (WANG – LI 2010). Szakértők és hallgatók segítségével a 31 kínai provinciális turisztikai egyesület honlapját vizsgálják. Ezúttal két nagy dimenzióban dolgoznak: egyfelől megállapítják, melyek a tájékoztató, kommunikációs, tranzakciós, kapcsolati, valamint a technikai weboldal funkciók (összesen 48 funkciót mérnek a 31 honlapon), másfelől ezen funkciók súlyát, komplexitását és teljesítményét az adott honlap esetében is mérik, mely utóbbi három kritérium szorzata megadja a hatékonyságnak nevezett összetett mutatót is (WANG – LI 2010:542-545). A kapott eredmények szerint lehet rangsorolni a vizsgált honlapokat, s így tulajdonképpen minden honlap 48 x 3 = 144 szempont szerint lett értékelve (és mindegyik szempont egy ötpontos Likert skálán). A honlapelemzés megfigyeléses, manuális számolásos módszerének egy fontos példája ez a Wang-féle kutatás is, mely részben inspirálta a jelen kutatás módszertanát is.

A turizmusban érdekelt önkormányzatok és a TDM szervezetek ma már túlléptek a saját honlapukon megvalósítható marketing tevékenységek dimenzióján. Lassan felfedezik, hogy a Web 2.0 világa ennél jóval több lehetőséget kínál, sőt megköveteli azt, hogy minél több csatornán, közösségi média felületen jelenjenek meg ötletes és változatos tartalmakkal. A legtöbb közösségi médiát elemző tanulmány azonban fogyasztócentrikus, vagyis arra fókuszál, hogy a különböző média felületeket miként használják az egyes turisták (DENIZCI GUILLET et al. 2016). Viszonylag kevés tanulmány foglalkozik a TDM szervezetek kínálati oldalának marketing tevékenységével, vagyis, hogy miként “viszik piacra” az adott desztinációt a különböző új média csatornákon keresztül. Ezekből viszont kiderül, a 2010-es évek elején a nagyobb TDM szerezetek is még csak a klasszikus média funkcióit használták a közösségi médiának, vagyis többnyire tájékoztatás céljából, kevésbé a marketing kutatás vagy a turistákkal való kapcsolatteremtés vagy -ápolás valamilyen megalapozására (HAYS et al. 2013, MILWOOD et al. 2013). Hays és társai voltak egyébként vélhetően az elsők, akik egy átfogó elemzést készítettek hét ország TDM szervezeteinek a Facebook és Twitter tevékenységéről, 2011-ben, egy kvantitatív és egy kvalitatív tartalomelemzés révén (HAYS et al. 2013), melynek tanulsága szerint a közösségi médiaformák még nem voltak kellőképpen finanszírozva ebben az időszakban, és következésképpen, kihasználva sem.

Roque és Raposo (2015) azt mérte (direkt megfigyelések révén), hogy a 13 kiválasztott országos TDM szervezet – melyeket négy földrészről válogattak ki, de ebből 9 európai TDM volt – milyen mértékben és milyen formában használja a közösségi média által kínált lehetőségeket. A kutatás a blogokat, a Twittert, a Facebookot, a Google+t, a Flickr, a YouTube, a Pinterest és a Foursquare tevékenységeket vizsgálta, valamint a saját honlapok forgalmát is, az Alexa webes alkalmazás segítségével. Később kiderült, hogy bizonyos csatornákat ki kellett hagyni, mert nem mérhető az ezeken zajló tevékenység (Pinterest, Flickr és Foursquare). Úgy a honlapok látogatottságát (forgalmát), mint az egyes közösségi média felületeket illetően ki lehet jelenteni, hogy igen eltérő mértékű és mélységű az ott zajló tevékenység (az ausztrál szervezet volt a legaktívabb), de a Facebook általában a legdivatosabb médiaeszköz a TDM szervezetek körében (ROGUE – RAPOSO 2015:11-12).

Egy másik viszonylag új tanulmány átfogó módon vizsgálta 39 európai országos TDM szervezet közösségi média csatornákon folytatott tevékenységét (UȘAKLI et al. 2017). Mintavételes eljárással összesen 3546 megjelent bejegyzést elemzett, a tartalomelemzés módszerével, négy fontosabb közösségi média felületről begyűjtve ezeket: Facebook, Twitter, YouTube és Instagram. A vizsgálati szempontok a következők voltak: 1. tartalom 2. fő téma 3. információk típusa 4. beépültség, bevonás (engagement) 5. interaktivitás 6. promóciók 7. ügyfélszolgálat, mindezt pedig 37 kritérium pontozásával (megfigyelés révén). Az elemzésnek számos érdekes hozadéka van a TDM szervezetek csatornahasználati szokásait illetően, de a legérdekesebb a jelen kutatás szempontjából is, hogy két vizsgált szempontnak volt pozitív korrelációs viszonya a tényleges turistaforgalommal, éspedig a beépültségnek (melyet a kedvelés, megosztás, ajánlás stb. funkciók számával mértek) és az interaktivitásnak (mely a turistáknak/médiahasználóknak feltett kérdések és kérések számával mértek) (UȘAKLI et al. 2017:9).

Romániában ez a kutatási téma még elég kezdetleges. 2005-ben egy, a székelyföldi városok és megyei önkormányzatok honlapjait elemző cikk 14 honlapot vizsgált kizárólag kvalitatív módszerrel, három főbb szempont szerint (első benyomás, szerkezet, tartalom) (NAGY 2005), illetve egy másik egy tanulmányt 2007-ből, mely a romániai megyeszékhely városok honlapjait elemezte egy régi, 1998-2000 között kidolgozott módszertan alapján (STEFAN 2007), mely eléggé bonyolult, soklépcsős és mindegyikben több kritériumos értékelést használ. Az előbbi következtetése, hogy a székelyföldi honlapok elmaradottsága jelentős (volt akkor), még a magyarországi hasonló önkormányzati honlapokhoz képest is, míg az utóbbi összegzéséből is kiderül, hogy a vizsgált időszakban a két székelyföldi megyeszékhely (Csíkszereda és Sepsiszentgyörgy) az utolsó helyeken szerepel a megítélt pontszámok alapján. Bár nem települési vonatkozású, de turisztikai és összehasonlító jellege miatt említésre méltó az utazási irodák honlapjait összehasonlító tanulmány is, mely 49 romániai és 48 magyarországi utazási iroda honlapját komplex kvantitatív módszerrel értékelte és arra a megállapításra jutott, hogy a magyarországiak magasabb eredménye szignifikánsnak mondható (KOVÁCS et al. 2009), tehát általában véve „jobbak”, mint az erdélyi/romániai hasonló honlapok.

A romániai önkormányzati honlapelemzések többsége azonban az utóbbi években látott napvilágot. Ilyen egy munténiai és olténiai városi kommunikációt elemző tanulmány, mely nemcsak az online, hanem az offline tartalmakat is megfigyelte, egy leíró, kvalitatív, mondhatni kidolgozatlan módszertannal (STANCIOIU et al. 2013). Egy másik, hallgatók véleményére alapozó módszerrel próbálkozó cikk a fogyasztói tartalomgyártás (user generated content) turizmusban való fontosságára hívja fel a figyelmet, a különböző közösségi média és más online disztribúciós csatornák használata révén (ALBASTROIU-FELEA 2014). Jóval részletesebb és kidolgozottabb módszertana van egy átfogó, Románia mind a 320 városát felölelő kutatásnak, mely egyszer egy kvantitatív, majd egy kvalitatív vizsgálatról számol be (VRABIE et al. 2016). A kvantitatív elemzés városonként 43 indikátort számláló értékelést végez el, öt kategóriában: transzparencia, e-dokumentumok, kommunikáció, hasznos tartalom, általánosságok. Bár a tanulmány kifejezetten az e-kormányzás minőségét vizsgálja, érdemes megjegyezni, hogy a székelyföldi városok itt már jobban szerepelnek a végső rangsorban: Csíkszereda a 63. helyen, Sepsiszentgyörgy a 99. helyen található, azonban a kisebb városok már csak a harmadik harmadban helyezkednek el: Tusnádfürdő pl. a 218., Borszék a 262. helyen van (VRABIE et al. 2016:35-46). Egy másik román szerzőpáros a turisztikai információs irodák és turisztikai egyesületek jelenlétét mérte a Facebook közösségi hálón, Romániában, összesen 109 egyesületet vizsgálva, 25 megyéből (NEDELEA – COSTEA 2016) és megállapították, többek között, hogy a vizsgált irodák és egyesületek csupán kb. 54%-a van jelen a Facebookon, míg közel 68%-uknak van saját weboldala.

A magyar szakirodalomban található önkormányzatokkal kapcsolatos cikkek átnézése alapján elmondható, ha nem is számosabbak, de mindenképp korábban elkezdődött e téma iránti érdeklődés, mint Romániában, elég, ha csak Fojtik (1999) immár húsz éve megírt, valószínűleg a témában első cikkére gondolunk. Michalkó 2016-ban ezt írja: “A magyarországi nagyvárosok honlapjai általában nem alkalmasak a településre vonatkozó imázs tudatos formálására, amit annak a dilemmának a feloldhatatlansága generál, hogy készítőinek egyszerre kell a helyi lakosságot és a település potenciális magyarországi látogatóit megszólítani.” (MICHALKÓ 2016:45). Herendy 2016-os írása, bár kissé rövid, néhány magyarországi honlap elemzése után szintén arra az elmarasztaló következtetésre jut, hogy az önkormányzatok még mindig nem használják ki a technológiában rejlő lehetőségeket (HERENDY 2016:97). Egy másik szerzőpáros 2017-2018 között 32 magyarországi szálloda Facebook oldalának elemzését végezte el egy online applikáció segítségével (NAGY – GERDESICS 2018).

 

2. Hipotézisek és előzetes kutatások

 

Tanulmányunk fő célja, mint korábban is jeleztük, az online tevékenység komplex vizsgálata, valamint a települések online jelenléte és a tényleges turisztikai forgalom statisztikai számai közötti kapcsolatok feltárása. A feltételezésünk szerint szoros kapcsolat kell legyen, területi megoszlásban, az egyes települések online tevékenysége és a tényleges látogatottság tükörképének tekinthető statisztikai forgalmi adatok között. Feltételezésünk egyik indítéka, hogy 2018 év végén például a booking.com adatait begyűjtve 48 település esetében, azt figyeltük meg, hogy az egyes települések összértékelés száma szorosan összefügg a látogatottsággal. Tehát minél több az ún. “review” -k vagy értékelések száma, annál több a tényleges látogató is, a kettő között pedig 0,78-as korreláció volt kimutatható. Ugyanakkor azt is megfigyeltük, hogy a Google rákeresések és a látogatottság között esetenként szoros kapcsolat van. Itt 15 települést vizsgáltunk ötösével (ennyit enged meg egyszerre a G-trends), az elmúlt 8-10 évre visszamenőleg, a G-trends segítségével, heti bontásban, amiket havi összegekbe összesítettük. Majd összevetettük páronként a statisztikai vendégérkezések havi számaival, és a viszonylag erős korrelációs számokat kaptuk (1. ábra).

[1] Egy 2018 szeptember-októberben lebonyolított mérésről van szó, mely során 48 székelyföldi település booking review értékeit és számát mértük meg, összesítve ezeket településenként. A kutatás technikai részét Mészáros Tibor csíkszeredai szakértő végezte, akinek ezúttal is kifejezzük köszönetünket.

 

1. ábra: Az online keresettség (G trends) és a turistaérkezések közötti korreláció

Forrás: Saját számítások az INS Tempo Online és a Google trends adatai alapján, 2018 október-november

Megjegyzés: az adatok 2010. január és 2018. szeptember közötti időszakra vonatkoznak, havi bontásban), a települések kiválasztása: öt üdülőhely, öt város és öt község vizsgálata.

 

Látható, hogy igen eltérő együtthatók jöttek ki, a jelentéktelentől az egészen jónak mondható 0,74-0,80-as együttható értékig. A két legkisebb esetében a szignifikancia vizsgálat is jelzi, hogy nem jók, mert nem szignifikánsak, a többség 0,01, néhány esetben csak 0,05 szinten szignifikánsnak tekinthető korrelációkról van szó. Egyébként megfigyelhető, hogy azon települések esetében alacsony a korreláció, ahol a turizmus nem különösebben fejlett, mint Szárhegy, Gyergyócsomafalva vagy Zetelaka – ezen települések helyett a további elemzések során más községeket válogattunk be. Kivétel a két város, Sepsiszentgyörgy és Gyergyószentmiklós, ahol a turizmus relatív fejlett (főleg Gyergyóban, a Gyilkostó üdülőhely is ide számolódik), mégis alacsony vagy nem szignifikáns az eredmény. A szignifikáns 13 mutató átlaga 0,47, tehát a hipotézisünk csak részben kerül igazolásra.

 

Hipotézis 1: A települési weboldal minősége és a látogatottság között szoros pozitív kapcsolat van.

Hipotézis 2: A közösségi médiafelületeken való jelenlét minősége és a látogatottság között szoros pozitív kapcsolat van.

Hipotézis 3: A települések szálláshelyeinek online jelenléti mértéke és a látogatottság között szoros pozitív kapcsolat van.

Hipotézis 4: A települési látnivalók és szolgáltatások online jelenléte és a látogatottság között szoros pozitív kapcsolat van.

 

3. Módszerek

 

A feltételezett összefüggések ellenőrzése megfigyeléses vizsgálatokkal történtek, melyeket saját számítások, elemzések követtek, elsősorban a romániai statisztikai hivatal (INS) adataival dolgoztunk. A megfigyeléses kutatások 2018. október és 2019. január között zajlottak.

A kutatásokat öt csíkszeredai hallgató segítségével végeztük, akik az értékeléseket a megadott módszertan szerint bonyolították, egy hatodik hallgató feladata volt, hogy ezeket ellenőrizze.

Első lépésben 30 székelyföldi település hivatalos weboldalait vizsgáltuk, egy általunk kidolgozott módszertan szerint. A települések kiválasztási szempontja az volt, hogy bekerüljön ezek közé minden turisztikai szempontból fontos város és üdülőhely, valamint a legfontosabb községek, amelyek a 2017-es év adatai szerint a legmagasabb szálláshely kapacitással rendelkeztek, az INS adatai szerint. A weboldalak négy szempont szerint kerültek elemzésre, mindegyik főszempontot további szempontokra bontottunk, így összesen 4×5=20 pontot lehetett maximálisan szerezni egy weboldal értékelése során:

  • szempont, a keresési-találati pozíció: itt azt mértük, hogy a település román vagy magyar nevére rákeresve, milyen pozíciót foglal el a település honlapjának a linkje.
  • szempont, a nyitó oldal szerkezete és látványa: ezt öt további szempont pontozásával mértük, mivel a nyitó oldal átláthatósága, esztétikája és struktúrája nagyban meghatározza, hogy a látogató marad vagy sem.
  • szempont, tartalom: ezt is további 5 szempontra bontottuk, aszerint, hogy mennyire friss, hasznos és turisztikai szempontból is értékelhető anyagok vannak-e a vizsgált honlapon.
  • szempont, interaktivitás: öt szempont tesztelésével mértük, hogy milyen visszajelzési funkciók léteznek a weboldalon.

Második lépésként a közösségi média felületeken való megjelenés minőségét és intenzitását próbáltuk mérni, bár itt vélhetően még van javítanivaló a módszeren, igyekeztünk több szempont figyelembevételével két csatornát elemezni: a Facebook és a YouTube-ot választottuk ki, mivel e kettő a legnépszerűbb Romániában[1]. A Facebook elemzés során az első két szempont a kedvelések és a követések számának kiírása volt, az adott település Facebook oldaláról, majd ugyanezen oldalak frissességét, dinamikáját, turisztikai tartalom értékét, valamint vizuális minőségét próbáltuk mérni. Megjegyzendő, hogy a Fb. oldal értékének számításakor figyelembe vettük a település méretet is, vagyis a kedvelők és követők számát csökkentettük a lakosság számának a 40%-val[2], mivel nem a helyi lakosság hozzájárulására, hanem inkább a turisták visszajelzésére vagyunk kíváncsiak. És csak ezután adtuk össze ezeket a másik három szemponttal. A YouTube esetében több szempontot mértünk: az adott településről feltöltött reklámvideók számát, ezek nézettségét, minőségét (ezt további öt szempont szerint), és videó blogok (vlogok) számát az adott településről, valamint azt, hogy létezik-e egy vagy több gyűjtőcsatorna, ami kimondottan a település videóit összpontosítja.

A harmadik lépés a turisztikai látnivalókat és szolgáltatásokat mérte, három forrásból: az adott településről, a Wikipedia-n megtalálható látnivalók számával, a különböző turisztikai szolgáltatások számával (fürdők, sípályák, kalandparkok stb.), ami megtalálható az online felületeken, valamint a jelentősebb események számával, amelyek az online térben is észlelhetők.

Végül az negyedik, utolsó lépés az egyes települések szálláshelyeinek és éttermeinek a megjelenése a különböző (fontosabb) szállásközvetítő csatornákon. Hat ilyet választottunk ki és összesen hét szempontot. A hat alkalmazás/weboldal: a booking.com, a travelminit.ro, a hotelscan.ro, az Airbnb.com, a szallas.hu és a gmaps (maps.google.com). Ez utóbbi esetében a település térképén megjelent szálláshelyeket és éttermeket számoltuk össze, a többinél a kereső által kiadott szálláshelyek számát néztük, de tisztítva, adott esetben, hogy csak a településen ténylegesen működő szálláshelyek kerüljenek be. Az airbnb.com eredményeit viszont végül kizártuk a mutatókból, mivel ezeknél szinte lehetetlen szétválasztani a településről és környékről ajánlott szálláshelyeket. Származtatott mutatókat is készítettünk ezekből az eredményekből, elsősorban az online felületeken megjelenő átlag települési szálláshelyek számát, az offline/online arányt (vagyis, hogy az online megjelenő átlag szálláshely szám hány százaléka a statisztikailag is regisztrált szálláshelyek számának), illetve az online turisztikai infrastruktúra mutatót (ebbe mind a hét mért szempont bekerült). A korrelációs méréseket elsősorban az online jelenlét és a turisztikai mutatók között végeztük el.

A fenti mérések mellé letöltöttük az romániai statisztikai hivatal (INS) Tempo Online adatbázisából (http://statistici.insse.ro:8077/tempo-online/#/pages/tables/insse-table) a következő öt, települési szinten is elérhető adatot, 2017-re:

  • Szállásadó egységek száma
  • Szálláshelyek száma
  • Működésben levő szálláshelyek száma (hely – napok száma)
  • Vendégérkezések száma
  • Vendégéjszakák száma.

Az összefüggések keresését Microsoft Excel és IBM SPSS programok segítségével, elsősorban Pearson-féle korrelációk segítségével végeztük.

 

4. Eredmények

 

Az első hipotézis, miszerint a települési weboldal minősége és a látogatottság között szoros pozitív kapcsolat van, úgy került megvizsgálásra, hogy a 30 település egyszeri, pillanatnyi adatait vizsgáltuk (tehát itt nincsenek idősoros adatok, ahogy a G-trends esetében). A 30 település kiválasztását már jeleztük a módszertani résznél. Sajnos itt semmilyen korrelációt nem találtunk, sem a szálláshelyek számával, sem az egységek számával, sem az érkezések vagy a vendégéjszakák számával, de még a település méretével vagy a számolt kihasználtsági mutatóval sem függ össze a weboldal minősége. Tehát ezt a hipotézist el lehet utasítani.

A második feltevésünk a közösségi médiafelületeken való jelenlét minősége és a látogatottság között szoros pozitív kapcsolat létéről szól. Itt két dimenziót, a Facebook és a YouTube csatornán való részvételt vizsgáltunk. Itt a Facebook oldal indexe csak egy gyenge közepes korrelációt tud felmutatni, a szállásegységek számával 0,40-es korreláció, 0,05-ös szignifikancia szinten, a többivel nem. A YouTube index viszont mindegyik turisztikai mutatóval közepes mértékben korrelál, 0,50-0,60 korrelációs együtthatót ad a szálláshelyek és a vendégforgalom két-két számával, 0,01-es szignifikancia szinten, ami elég jónak mondható. Sőt, a YouTube a lakossággal, vagyis a település mérettel is némelyest összefügg, ami nem meglepő, hiszen a nagyobb települések valószínűbb, hogy jobb audiovizuális teljesítményt tudnak felmutatni. A második hipotézisünk tehát csak részben kerül igazolásra.

A harmadik hipotézis, miszerint a települések szálláshelyeinek online jelenléti mértéke és a látogatottság között szoros pozitív kapcsolat van, nem igazolható ezennel. Ettől vártuk a legjobb eredményt, hisz azt gondoltuk eredetileg, hogy minél több szálláshely jelenik meg az egyes közvetítő csatornákon (az összesből), annál jobb lesz az adott település kihasználtsági mutatója, melyet a statisztikai adatokból számolunk. Az öt közvetítő csatorna és a valós, regisztrált szálláshelyek közötti magasabb arány, vagyis a szálláshelyek magasabb online jelenléte nem jelent sem nagyobb vendégforgalmat, sem pedig jobb kihasználtságot, mivel nem szignifikáns és alacsony Pearson korrelációk jöttek ki. Ha viszont az abszolút értékek közötti korrelációt nézzük, vagyis az online szálláshelyek számának átlagértékét és a vendégérkezések közötti korrelációt, akkor igen magas és szignifikáns, 0,80-as korrelációt kapunk. Tehát, minél több szálláshely található meg online (de nyilván, a valóságban is), annál több vendég érkezik.

Az utolsó, negyedik hipotézisünk azt állította, hogy a települési látnivalók és szolgáltatások online jelenléte és a látogatottság között szoros pozitív kapcsolat van. Vagyis, minél több turisztikai szempontból értékelhető esemény, attrakció és szolgáltatás létezik online, annál jobb a látogatottság. Nyilván, itt is nehéz azt állítani, hogy csupán az online jelenlét és nem pusztán a magasabb turisztikai potenciál, vonzerők miatt van magasabb látogatottság, hiszen ahol magasabb az online jelenlét, ott rendszerint a valós életben létező értékek szintje is jelentősebb. Lényeg, hogy a hármas kínálati mutató közepesen jól korrelál a vendégérkezések számával (0,53-as együttható 0,01-es szign. szinten), a vendégéjszakákkal már kevésbé (tehát, még az se feltétlenül igaz, hogy ahol több a látnivaló vagy szolgáltatás, ott többet maradnak). De jól korrelál (0,69 szignifikáns) a lakosság szerinti település mérettel, ami logikus, hiszen nagyobb településen rendszerint több a turisztikai vonzerő és szolgáltatás. Az ötödik hipotézisünk így csak részben tekinthető igaznak. 

  1. táblázat: Az eredmények összefoglalása

Forrás: Saját szerkesztés

 

Más, a hipotézisekbe be nem épített mutatók értékeit is megnéztük, pl. a booking.com foglalási oldalon beírt értékelések (review) száma és értéke települési összesítésben, vagy a Facebook oldalak követők és kedvelők száma hogyan viszonyulnak a látogatottsághoz. Ezek közül a booking értékelések száma erősen korrelál (pozitív módon), 0,934 együtthatóval a vendégérkezések számával, vagy a vendégérkezések száma a turisztikai infrastruktúra online látható számával (mely mind a hét csatornát magába foglalja, és az éttermeket is…), 0,80-as együtthatóval (pozitív módon) korrelál. Csakhogy ezekkel a mutatókkal az a baj, hogy nehezen mondható meg, hogy ténylegesen okozatként működnek-e, vagy valamilyen harmadik tényezőtől függ mindkét vizsgált változó.

Az eredményeket egy regressziós modellbe is megpróbáltuk felhasználni, ahol a független változók az online tényezők, valamint más, lakossági és turisztikai erőforrás indexeket is, a függő változókhoz pedig a turisztikai forgalom valamelyik mutatóját (vendégérkezések száma vagy vendégéjszakák száma), de sajnos szignifikáns, megbízható, magas R2 értékű modellt nem tudtunk konstruálni, vélhetően az alacsony elemszám miatt.

 

Következtetések, hiányosságok

 

A kutatásaink feltáró jellegűnek számítanak, sem a települések száma, sem pedig az egyes elemzési szempontok nem elégségesek. Vélhetően egy 100-120 település több időpontos adatfelvétele a közösségi médián történő tevékenységéről már jobb összefüggésekre tudna fényt deríteni. Az viszont már a fenti adatokból is látszik, hogy a Google keresések elég jól mintázzák a tényleges érdeklődést a turizmusban, illetve, hogy az egyes közösségi médiafelületek tevékenysége kihatással lehet a települések népszerűségére. Meg kell keresni, milyen más tényezők hatnak a látogatottságra, a tényleges természeti és antropogén vonzerőkön túl (melyekre szintén vannak indexek, amik bevonhatók egy regressziós egyenletbe), különösen az online hálózati és média csatornákon. A fényképek szerepét is érdemes lenne vizsgálni, milyen reprezentációk, milyen mennyiségben és minőségben kerülnek fel az egyes desztinációkról, a turisták és a turisztikai szektor részéről egyaránt. A szállásközvetítők által kifejtett tevékenység gyenge korrelációja a vendégforgalommal nem túl biztató (abszolút mértékben jól reagált a vendégforgalmi adatokra, de az abszolút mérték nyilván együtt jár a település tényleges szálláskapacitásával, az pedig – mint tudjuk a vendégforgalommal. Tehát itt azt kerestük, hogy a relatív mérték, a közvetítettség mértéke segíti-e a kihasználtságot, és egyelőre úgy tűnik, hogy nem). De ennek oka is többféle lehet: mérési hibák, alacsony elemszámmal kombinálva, valamint a tényleges, valós forgalmat tükrözni hivatott statisztikai vendégforgalom adatok sem éppen megbízhatóak, hiszen tudjuk jól, hogy a tényleges forgalom egy jó részét nem jelentik be az egyes szálláshelyek, különösen vidéken, ahol a panziók aránya magasabb. Továbbá az egyes, állami szociális turizmushoz erősen kötődő, de egyébként nagy forgalmat bonyolító települések esetében (pl. Kovászna város) az online foglalási rendszerek szerepe (még) elhanyagolható. A weboldalak és Facebook oldalak sem játszanak különösebben fontos szerepet a turizmus forgalmi intenzitásának növelésében, a települési weboldalak talán már nem (mivel ezeket egyre kevesebben használják, ha nincs valami más alkalmazási hasznuk is), a Facebook oldalak pedig még nem, mivel ezek még sem tartalommal és az alkalmazási lehetőségeikkel nem élnek. A kutatásunknak kvalitatív eredményei is voltak, amiket a helyszűke miatt most nem fogunk tárgyalni, de röviden összefoglalható, hogy a weboldalak, Facebook oldalak még fejletlenek, statikus, ingerszegény és interaktivitást nagymértékben mellőző, pusztán tájékoztató jellegű oldalak (egy-két üdítő kivételt leszámítva, mint pl. Gyergyóalfalu vagy Tusnádfürdő esetében). Gyakorlatilag nem találtunk olyan weboldalt, ami önkormányzati kezelésben van, de kimondottan a település turisztikai funkcióját szolgálná, így a vegyes funkciójú weboldalakat vizsgáltuk.

Kutatásunk további hiányossága, hogy a megyei és kistérségi oldalakat már nem elemezte, bár ezek jobb minőségűek és modernebbek, mint a települési weboldalak (pl. a visitharghita.ro, visitcovasna.ro), de mivel ezeket nemrég üzemelték be, vélhetően a hatásuk a tényleges turisztikai forgalomban még nem érezhető (legalábbis a rendelkezésre álló 2017-es adatsorokban). De érdekes lehet egy több országra kiterjedő megyei szintű kutatás (online tevékenység vs. forgalom), mivel a turisták érdeklődése és tartózkodása nagyobb eséllyel esik egybe egy megyei bontásnál, mint a települési bontás esetében.

Mindezek ellenére fenntartjuk azt az általános meggyőződésünket, hogy az online tevékenység, pontosabban a települések és szolgáltatók online megjelenítési aktivitása és ennek minősége jelentősen meghatározza egy település turisztikai sikerességét, még akkor is, ha Székelyföldön a kisebb települések esetében a személyes kapcsolatok és más konvencionális közvetítő csatornák (pl. telefon) szerepe még romániai viszonyokhoz képest is talán erősebb determináció, mint ahogy az a professzionális turizmusban egyre inkább feltételezhető.

 

Irodalomjegyzék

 

Albăstroiu, I. – Felea, M. (2014): The Implications of User-Generated Content Websites for Tourism Marketing. International Journal of Economic Practices and Theories 4(2) Special issue on Marketing and Business Development

Denizci Guillet, B. – Kucukusta, D. – Liu, L. (2016): An examination of social media marketing in China: How do the top 133 hotel brands perform on the top four Chinese social media sites? Journal of Travel & Tourism Marketing 33(6): pp. 783–805.

Fojtik J. (1999): Városmarketing az interneten – lehetőségek és eredmények. Tér és Társadalom 1999(1-2): pp.75-88.

Fu Tsang, N. – Lai, M. – Law, R. (2010): Measuring e-service quality for online travel agencies. Journal of Travel & Tourism Marketing 27: pp. 306–323.

Glozer, R. (2018): Jönnek az “Instagram-inasok”? Az Instagram szerepe és lehetőségei a turizmusmarketingben. Csapó, J. et al. (szerk.): I. Nemzetközi Turizmusmarketing Konferencia anyagai. Pécsi Tudományegyetem, Közgazdaságtudományi Kar, Pécs. pp. 223-236.

Gregory, S. R. – Kline, S. F. – Breiter, D. (2005): Group sales and marketing in convention hotels: Internet and web usage. Journal of Travel & Tourism Marketing 18(1): pp 67–77.

Hays, S. – Page, S. J. – Buhalis, D. (2013): Social media as a destination marketing tool: Its use by national tourism organizations. Current Issues in Tourism 16(3): pp 211–239.

Herendy, Cs. (2016): Az online közigazgatási kommunikáció aktuális kihívásai. In: Tózsa, I. (szerk.): Turizmus és településmarketing tanulmánykötet. Budapesti Corvinus Egyetem Gazdaságföldrajz és Jövőkutatás Tanszék, Támogató: E-Government Alapítvány a Közigazgatás Modernizációjáért. pp. 97-108.

Jani, D. – Jang, J.-H. – Hwang, Y. H. (2011): Personality and tourists’ Internet behaviour. In: Law, R. – Fuchs, M. – Ricci, F. (Eds.): Information and communication technologies in tourism. Springer, Vienna. pp. 587-598.

Kovács, L.A. – Chifu, I.C. – Gálfi, V.M. – Moldovan, Ş. (2009): Prezenţa în web a agenţiilor de turism din Transilvania-România şi Ungaria: studiu comparative. Revista Romana de Comunicare si Relatii Publice (11): pp. 227-238.

Michalkó, G. (2016): Városimázs és versenyképesség: a turizmusorientált településmarketing néhány aspektusa.  In: Tózsa, I. (szerk.): Turizmus és településmarketing tanulmánykötet. Budapesti Corvinus Egyetem Gazdaságföldrajz és Jövőkutatás Tanszék, Támogató: E-Government Alapítvány a Közigazgatás Modernizációjáért. pp. 37-46.

Milano, R. – Baggio, R. – Piatelli, R. (2011): The effects of online social media on tourism websites. ENTER2011. 18th International Conference on Information Technology and Travel & Tourism January 26-28, 2011. Innsbruck, Austria.

Milwood, P. – Marchiori, E. – Zach, F. (2013): A comparison of social media adoption and use in different countries: The case of the United States and Switzerland. Journal of Travel & Tourism Marketing 30(1–2): pp. 165–168. http://dx.doi.org/10.1080/13032917.2015.1083209

Nagy, Á. – Gerdesics, V. (2018): Facebook kommunikáció a legjobb hazai konferencia és wellness szállodák esetében – tanulságok, best practice megoldások. In: Csapó, J. et al. (szerk.): I. Nemzetközi Turizmusmarketing Konferencia anyagai. Pécsi Tudományegyetem, Közgazdaságtudományi Kar, Pécs. pp. 153-161.

Nagy, B. (2005): A székelyföldi várospromóció internetes eszközei. Erdélyi Társadalom 2005(2): pp. 147-159.

Nedelea, A. M. – Costea, M. (2016): The Presence and Activity on Facebook of the Informative Travel Organizations in Romania. BRAIN. Broad Research in Artificial Intelligence and Neuroscience 7(2): pp. 41-48.

Roque, V. – Raposo, R. (2015): Social media as a communication and marketing tool in tourism: an analysis of online activities from international key player DMO. Anatolia. An International Journal of Tourism and Hospitality Research.

Stăncioiu, A.F. – Botoș, A. – Orzan, M. – Pârgaru, I. – Arsene, O. (2013): Comunicare integrată de marketing în turism – o analiză. Studiu de caz: Muntenia şi Oltenia. Economie teoretică şi aplicată. 20(6) (583): pp. 4-30.

Stefan, I. G. (2007): Evaluarea calității site/urilor web ale primăriilor orașelor din România. Theoretical and Empirical Researches in Urban Management 2(2)

Ușakli, A. – Koç, B. – Sönmez, S. (2017): How „social” are destinations? Examining European DMO social media usage. Journal of Destination Marketing & Management 30. (article in press).

Vrabie, C. et al. (2016): Analiză orizontală a website-urilor primăriilor orașelor din România. E-Guvernarea în municipiile României 3. SNSPA Facultatea de Administrație Publică, Editura Pro Universitaria, Bukarest, Románia.

Wang, Y. (2008): Examining the level of sophistication and success of destination marketing systems: Impacts of organizational factors. Journal of Travel & Tourism Marketing 24(1): pp 81–98.

Wang, Y. – Li, X. (2010): Evaluating the Effectiveness of Destination Marketing Organisations’ Websites: Evidence from China. International Journal of Tourism Research 12: pp 536–549.

[1] Egy nemrég publikált mérés szerint 9,8 millió Fb. felhasználó van Romániában, a YouTube előfizetések száma csupán 858 ezer, míg az Instagram 700 felhasználóval, a Twitter pedig csak kb. 377 ezer felhasználóval számolhatott, 2019 januárban (https://www.agerpres.ro/economic-intern/2019/01/29/numarul-utilizatorilor-de-facebook-a-ajuns-la-9-8-milioane-in-romania-700-000-de-romani-au-cont-de-instagram-analiza–248474).

[2] Románia lakosságnak kb. 49%-a használja a Facebookot http://www.facebrands.ro/demografice.html szerint.