นับตั้งแต่รัฐบาลไทยบุกเบิกสนับสนุนการท่องเที่ยวในปี 2523 กับแคมเปญ Visit Thailand Year ตามด้วย Amazing Thailand ที่เป็นตัวจุดพลุอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวหลังประสบวิกฤตต้มยำกุ้ง เรื่อยมาถึงปัจจุบัน อุตสาหกรรมท่องเที่ยวไทยเติบโตแบบพุ่งทะยาน จากนักท่องเที่ยวหลักแสนสู่เป้าหมาย 39 ล้านคน
ทว่า…การเติบโตดังกล่าว แฝงไว้ด้วยความเปราะบาง ทั้งจากความไม่สงบภายในประเทศ สงคราม ค่าเงิน ยังไม่รวมถึงโจทย์และปัญหาจากการท่องเที่ยวที่รอวันแก้ไข อย่างเช่น ปัญหามลพิษจากการท่องเที่ยว (overtourism) การกระจายสมดุลของรายได้จากการท่องเที่ยวไปสู่ท้องถิ่น รวมถึงการสร้างผลิตภาพในอุตสาหกรรมท่องเที่ยวให้มีมูลค่าทางเศรษฐกิจมากขึ้น
ภาคีภาครัฐ เอกชน และสถาบันการศึกษา จึงร่วมมือจัดทำ โครงการ “การกระตุ้นเศรษฐกิจสร้างสรรค์ในเมืองน่าเที่ยว (เมืองรอง) ผ่านการส่งเสริมการท่องเที่ยวแบบคลัสเตอร์ จากการวิเคราะห์ mobility data” โดยความร่วมมือระหว่าง ทรูคอร์ปอเรชั่น ศูนย์เชี่ยวชาญเฉพาะทางด้านการออกแบบเพื่อสังคม (Social Design Lab) คณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ภายใต้การสนับสนุนของ กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) สำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (สกสว.) หน่วยบริหารและจัดการทุนด้านการเพิ่มความสามารถในการแข่งขันของประเทศ (บพข.) เพื่อหาแนวทางออกแบบนโยบายสาธารณะที่มีประสิทธิภาพ สร้างความแข็งแกร่งให้อุตสาหกรรม ซึ่งโครงการฯ ดังกล่าว “โชว์เคส” ของการใช้ mobility data เพื่อการออกแบบนโยบายสาธารณะที่มีประสิทธิภาพ บูรณาการ และแม่นยำ เพื่อผลักดันการส่งเสริมการท่องเที่ยวในเมืองรองผ่านกลยุทธ์ “การพัฒนาคลัสเตอร์การท่องเที่ยว”
การพัฒนาคลัสเตอร์การท่องเที่ยว คือ การจัดกลุ่มจังหวัดที่ควรร่วมกันพัฒนาเส้นทางการเดินทางและบริการเพื่อเพิ่มศักยภาพการดึงดูดการท่องเที่ยว ซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่หลายประเทศใช้เพื่อส่งเสริมการกระจายนักท่องเที่ยวไปสู่พื้นที่ใหม่ที่ผู้คนส่วนใหญ่ยังไม่เคยเดินทางไปหรืออาจจะยังไม่มีชื่อเสียงด้านการท่องเที่ยวมากนัก ทั้งนี้ คลัสเตอร์การท่องเที่ยวอาจเป็นการจับกลุ่มกันระหว่างจังหวัดที่เป็นเมืองหลักกับเมืองรองโดยรอบ หรืออาจเป็นการจับกลุ่มระหว่างเมืองรองที่ยังขาดพลังในการดึงดูดการท่องเที่ยว
การวางแผนพัฒนาคลัสเตอร์การท่องเที่ยวมักพบกับคำถามสำคัญ ได้แก่ “รูปแบบการจับกลุ่มจังหวัดควรมีลักษณะอย่างไร” “สถานการณ์การท่องเที่ยวในแต่ละคลัสเตอร์เป็นอย่างไร” และ “การพัฒนาการท่องเที่ยวในแต่ละคลัสเตอร์ควรดำเนินการอย่างไร” ซึ่งในอดีตการตอบคำถามเหล่านี้ทำได้ยาก เนื่องจากการขาดแคลนข้อมูลที่สามารถบ่งชี้รูปแบบการเดินทางของนักท่องเที่ยวแต่ละกลุ่มอย่างชัดเจน ทำให้นโยบายคลัสเตอร์การท่องเที่ยวมักต้องจัดกลุ่มคลัสเตอร์โดยการลองผิดลองถูกจากประสบการณ์ และเป็นเรื่องยากที่จะประเมินผลลัพธ์จากการดำเนินการ เนื่องจากข้อจำกัดในแง่วิธีการและงบประมาณสำหรับการจัดเก็บข้อมูลการเดินทางของนักท่องเที่ยวจำนวนมาก
แต่ในปัจจุบัน ข้อมูลการใช้บริการโทรศัพท์มือถือช่วยให้เราทำความเข้าใจข้อมูล ซึ่งบ่งบอกถึงพฤติกรรมการเดินทางและพื้นที่กระจุกตัวของนักท่องเที่ยวแต่ละกลุ่มในแต่ละช่วงเวลา (mobility data) ได้เป็นอย่างดี เนื่องจากข้อมูลดังกล่าวสามารถให้ความแม่นยำและชัดเจนของจุดเริ่มต้นและจุดหมายปลายทาง ปริมาณการเดินทาง ลักษะของผู้เดินทาง รวมถึงลักษณะการกระจุกตัวของนักท่องเที่ยวในแต่ละพื้นที่ ซึ่งทำให้เราเข้าใจประเด็นการพัฒนาการท่องเที่ยวในเมืองรองได้ชัดเจนมากยิ่งขึ้น
ด้วยความร่วมมือทางวิชาการภายใต้โครงการ Data Playground for Human Impacts ทีมวิจัยนำโดย ผศ.ดร.ณัฐพงศ์ พันธ์น้อย จากจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยได้นำข้อมูลการใช้โทรศัพท์มือถือจากผู้ใช้ที่ยินยอมให้ใช้ข้อมูลเพื่อประโยชน์สาธารณะและผ่านการเข้ารหัส (encrypted data) เพื่อไม่ระบุตัวตน จำนวน 25 ล้านบัญชีต่อเดือนสำหรับนักท่องเที่ยวชาวไทย และกว่า 80,000 บัญชีต่อเดือนสำหรับนักท่องเที่ยวต่างชาติ ครอบคลุมระยะเวลา 1 ปี ตั้งแต่ 1 สิงหาคม 2566 ถึง 31 กรกฎาคม 2567 เพื่อวิเคราะห์การเดินทางท่องเที่ยวของนักท่องเที่ยวแต่ละกลุ่ม
จากข้อมูลสู่อินไซต์
ผศ.ดร.ณัฐพงศ์ บอกว่า ข้อมูลการวิเคราะห์ mobility data สำหรับการค้นหาคลัสเตอร์กลุ่มจังหวัดการท่องเที่ยวของเมืองรองต้องอาศัยข้อมูลการใช้โทรศัพท์มือถือที่สามารถประมวลผลเป็นข้อมูล 4 รูปแบบ ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีความสำคัญต่อการวางแผนยุทธศาสตร์การพัฒนาการท่องเที่ยว ได้แก่
- รูปแบบการเดินทางท่องเที่ยว (travel patterns) หมายถึง รูปแบบและระยะเวลาที่ใช้ในการเดินทางของนักท่องเที่ยวตั้งแต่ออกจากถิ่นที่อยู่ไปจนถึงจุดหมายปลายทาง
- ลักษณะนักท่องเที่ยว (tourist attributes) ได้แก่ ช่วงวัย เพศ ถิ่นที่อยู่ และความสนใจ
- พื้นที่กระจุกตัวของนักท่องเที่ยว (concentration of tourist flows in destination) ซึ่งข้อมูลการใช้โทรศัพท์มือถือสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ตั้งแต่ระดับประเทศจนถึงระดับแหล่งท่องเที่ยว
- ช่วงเวลา (period and time) ข้อมูลการใช้โทรศัพท์มือถือทำให้สามารถวิเคราะห์ mobility data ของนักท่องเที่ยวได้อย่างละเอียดในระดับชั่วโมง ทั้งในช่วงกลางวันและกลางคืน
ผศ.ดร. ณัฐพงศ์ และทีมวิจัยได้ใช้เทคนิควิธีการวิเคราะห์เครือข่าย (network analysis) เพื่อวิเคราะห์ mobility data ของนักท่องเที่ยวเพื่อค้นหาการเครือข่ายการเดินทางระหว่างจังหวัดเมืองรองกับจังหวัดโดยรอบ พบว่ารูปแบบการเดินทางของนักท่องเที่ยวสามารถจับกลุ่มคลัสเตอร์ได้ทั้งหมด 21 กลุ่มจังหวัด นักวิจัยได้นำข้อมูลจำนวนนักท่องเที่ยว รายได้จากการท่องเที่ยว ปริมาณการเดินทางระหว่างจังหวัด และระยะเวลาการพำนักของจังหวัดในแต่ละคลัสเตอร์มาวิเคราะห์เพื่อค้นหาคลัสเตอร์ที่มีศักยภาพสูงในการส่งเสริมการกระจายการท่องเที่ยวไปสู่เมืองรอง จึงได้คัดเลือก 6 คลัสเตอร์มาเป็นพื้นที่นำร่อง ประกอบด้วยด้วยคลัสเตอร์เชียงใหม่-ลำปาง*-ลำพูน* สำหรับภาคเหนือ บุรีรัมย์* – สุรินทร์* – ศรีสะเกษ*สำหรับภาคอิสาน ชัยนาท*-สุพรรณบุรี*-อุทัยธานี* สำหรับภาคกลาง จันทบุรี* – ตราด* สำหรับภาคตะวันออก สมุทรสาคร – สมุทรสงคราม*-เพชรบุรี – ประจวบคีรีขันธ์ สำหรับภาคตะวันตก และนครศรีธรรมราช* – พัทลุง* สำหรับภาคใต้ (* คือ เมืองรอง)
ผศ.ดร. ณัฐพงศ์ ได้นำ mobility data มาวิเคราะห์ศักยภาพและประเด็นการพัฒนาในแต่ละคลัสเตอร์ ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุเมืองศูนย์กลางและเมืองบริวาร ทิศทางและปริมาณการเดินทางระหว่างจังหวัด การกระจุกตัวของนักท่องเที่ยวในแต่ละฤดูกาลทั้งช่วงกลางวันและกลางคืน แหล่งท่องเที่ยวที่ได้รับความนิยม และกลุ่มนักท่องเที่ยวที่มีความโดดเด่นในแต่ละคลัสเตอร์ ซึ่งทำให้คณะวิจัยสามารถสรุปประเด็นการพัฒนาและลักษณะนักท่องเที่ยวที่มีความโดดเด่นของพื้นที่ในแต่ละคลัสเตอร์ ดังนี้
#1 คลัสเตอร์เชียงใหม่-ลำปาง-ลำพูน
พบประเด็นการพัฒนาในพื้นที่ดังนี้
- เป็นพื้นที่ที่มีศักยภาพด้านจำนวนนักท่องเที่ยวและรายได้จากการท่องเที่ยว มีเชียงใหม่เป็นเมืองศูนย์กลางและมีลำพูนเป็นพื้นที่ที่ดึงดูดทั้งการท่องเที่ยวในเวลากลางวันและการพักค้างได้น้อยที่สุด
- ปริมาณการเดินทางระหว่างจังหวัดในคลัสเตอร์ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของคลัสเตอร์อื่นในประเทศไทย
- เป็นคลัสเตอร์มีสัดส่วนการท่องเที่ยวแบบไปกลับสูงกว่าคลัสเตอร์อื่นๆ
- สัดส่วนการท่องเที่ยวและการพักค้างในจังหวัดลำพูนและลำปางมีสัดส่วนต่ำ โดย 63.60% ของนักท่องเที่ยวและ 58.41% ของการพักค้างกระจุกตัวอยู่ในจังหวัดเชียงใหม่
- พื้นที่ที่มีการกระจุกตัวนักท่องเที่ยวสูง ได้แก่ พื้นที่เมืองเก่าในอำเภอเมืองแต่ละจังหวัด
- ปริมาณการท่องเที่ยวในช่วงเดือนพ.ค. – ก.ย. น้อยกว่าช่วงอื่นๆ ของปีอย่างเห็นได้ชัด
ลักษณะนักท่องเที่ยวที่โดดเด่นในคลัสเตอร์
- นักท่องเที่ยวเพศชายที่มีอายุ 61 ปีขึ้นไป อาศัยอยู่ในภาคเหนือ นิยมในศิลปวัฒนธรรมและการจับจ่ายใช้สอย มีแนวโน้มกระจุกตัวอยู่ในอำเภอที่มีสนามกอล์ฟ
ข้อเสนอแนะในเชิงนโยบายส่งเสริมการท่องเที่ยว
- กระจายนักท่องเที่ยวจากจังหวัดเชียงใหม่ไปสู่จังหวัดลำพูนและลำปาง
- กระตุ้นการท่องเที่ยวเมืองเก่าและวิถีล้านนาในสามจังหวัด
- ส่งเสริมการท่องเที่ยวจังหวัดลำพูนและลำปางโดยการพัฒนากิจกรรมท่องเที่ยว สินค้า และบริการที่ช่วยกระจายนักท่องเที่ยวไปยังพื้นที่นอกเหนืออำเภอเมือง
- กระตุ้นการพักค้างในจังหวัดลำพูนและลำปางโดยการส่งเสริมการท่องเที่ยวเชิงวัฒนธรรมในช่วงกลางคืน
- ส่งเสริมการท่องเที่ยวนอกช่วง Hi-season โดยอาจดึงดูดกลุ่มนักท่องเที่ยววัยทำงานตอนปลายจากภูมิภาคอื่น ผ่านการท่องเที่ยวเล่นกอล์ฟ การท่องเที่ยวเชิงวัฒนธรรม กิจกรรม MICE หรือ กิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับ Wellness
#2 คลัสเตอร์บุรีรัมย์ – สุรินทร์ – ศรีสะเกษ
พบประเด็นการพัฒนาในพื้นที่ดังนี้
- ผู้มาเยือนในคลัสเตอร์มีจำนวนน้อย แต่มีระยะเวลาท่องเที่ยวในแต่ละจังหวัดยาวนานกว่าคลัสเตอร์อื่นในประเทศไทย
- ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของนักท่องเที่ยวอยู่ในระดับต่ำมากเมื่อเปรียบเทียบกับคลัสเตอร์อื่น (1,140 บาท/คน/วัน)
- มีการพักค้างในจังหวัดศรีสะเกษน้อยที่สุด (26.12 %) รองลงมาคือสุรินทร์ (31.25%) และมากที่สุดในบุรีรัมย์มากที่สุด (42.62 %) ทั้งนี้ มีพื้นที่ที่สามารถดึงดูดการพักค้างของนักท่องเที่ยวในระดับสูงกระจายตัวอยู่ในทั้งสามจังหวัด
- บุรีรัมย์เป็นเมืองศูนย์กลาง สุรินทร์มีแนวโน้มเป็นเมืองทางผ่าน เนื่องจากมีจำนวนท่องเที่ยวภายในจังหวัดน้อยที่สุด แต่มีปริมาณการเดินทางไปสู่จังหวัดอื่นมากที่สุด
- ช่วงเดือน พ.ค. – ก.ย. มีจำนวนนักท่องเที่ยวน้อยกว่าช่วงอื่น
- พื้นที่ดึงดูดการท่องเที่ยวกระจัดกระจายในทั้งสามจังหวัด ประกอบด้วยปราสาทหินและแหล่งท่องเที่ยวประวัติศาสตร์ สถานที่ท่องเที่ยวทางน้ำ ศาสนสถาน และชุมชน
ลักษณะนักท่องเที่ยวที่โดดเด่นในคลัสเตอร์
- นักท่องเที่ยวที่มีอายุไม่เกิน 40 ปี นิยมในการเล่นเกม กีฬา และอาหาร มีแนวโน้มกระจุกตัวอยู่ในบริเวณสนามกีฬาในเมืองบุรีรัมย์
- ข้อเสนอแนะในเชิงนโยบายส่งเสริมการท่องเที่ยว
- การพัฒนา Area Branding สำหรับคลัสเตอร์ภาคอิสาน
- พัฒนาเส้นทางการท่องเที่ยวที่สามารถสร้างอัตลักษณ์ร่วมกันระหว่างจังหวัดในคลัสเตอร์
- พัฒนากิจกรรม สินค้า บริการ และการสื่อสารเพื่อดึงดูดการท่องเที่ยวทั้งจากผู้อยู่อาศัยในภูมิภาคอิสานและภูมิภาคอื่นๆ
- พัฒนากิจกรรม สินค้า และบริการที่เพิ่มมูลค่าการจับจ่ายใช้สอยสำหรับผู้มาเยือน
- พัฒนากิจกรรม สินค้า และบริการเพื่อเพิ่มศักยภาพการดึงดูดนักท่องเที่ยววัยรุ่นและวัยทำงานตอนต้น ที่ชื่นชอบการเล่นเกมการแข่งขันกีฬา และการลิ้มลองอาหารอิสาน เช่น การพัฒนาการท่องเที่ยวรองรับการแข่งขัน e-sport กิจกรรมกีฬาและนันทนาการในพื้นที่มรดกทางวัฒนธรรม เทศกาลที่ผนวกการแข่งขันและวัฒนธรรมอาหารพื้นถิ่น เป็นต้น
#3 คลัสเตอร์จันทบุรี – ตราด
พบประเด็นการพัฒนาในพื้นที่ดังนี้
- เป็นพื้นที่ที่มีจำนวนผู้เยี่ยมเยือนน้อยกว่าค่าเฉลี่ยของประเทศไทย แต่ค่าใช้จ่ายของนักท่องเที่ยวจัดอยู่ในระดับสูง ทำให้เป็นกลุ่มจังหวัดที่มีรายได้จากการท่องเที่ยวสูงกว่าค่าเฉลี่ยของประเทศ
- ผู้เยือนคลัสเตอร์นี้มีระยะเวลาพำนักนานกว่าคลัสเตอร์อื่น
- มีจันทบุรีเป็นศูนย์กลาง โดยนักท่องเที่ยวกระจุกตัวในเวลากลางวันถึง 40% และการพักค้างถึง 71.85% ส่วนจังหวัดตราดรองรับนักท่องเที่ยวเพียง 21.60% และมีอัตราการพักค้างอยู่ที่เพียง 28.15%
- ปริมาณการเดินทางภายในคลัสเตอร์น้อยกว่าค่าเฉลี่ยของประเทศ โดยมีปริมาณการเดินทางระหว่างจังหวัดเพียง 441,244 ทริปต่อปี
- ปริมาณการเดินทางท่องเที่ยวสูงในช่วง เม.ย. – มิ.ย. และต่ำอย่างเห็นได้ชัดในช่วง ก.ค. – ก.ย. โดยเป็นคลัสตเตอร์ที่มีสัดส่วนการท่องเที่ยวแบบพักค้างสูงกว่าพื้นที่อื่นในประเทศ
- ผู้เยี่ยมเยือนมีอัตราการกระจายตัวต่ำ โดยส่วนใหญ่กระจุกตัวในพื้นที่ริมชายฝั่งทะเล ต้องการแผนการกระจายตัวของนักท่องเที่ยวไปสู่พื้นที่เกษตรกรรม
ลักษณะนักท่องเที่ยวที่โดดเด่นในคลัสเตอร์
- กลุ่มนักท่องเที่ยวที่สนใจในศิลปะวัฒนธรรมและอาหารการกิน มีแนวโน้มกระจุกตัวในพื้นที่ศูนย์กลางของจังหวัดจันทบุรี และเกาะช้างในจังหวัดตราด
จากอินไซต์สู่นโยบาย
ผลการวิเคราะห์ที่ปรากฏแสดงให้เห็นถึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับศักยภาพ ความท้าทาย และแนวทางการพัฒนาของแต่ละคลัสเตอร์ ซึ่งจัดเป็นขั้นตอนการระบุปัญหาและกำหนดแนวทางการพัฒนา (agenda-setting) ซึ่งเป็นขั้นตอนหนึ่งในกระบวนการจัดทำนโยบายบนหลักฐานเชิงประจักษ์ Evidence-based Policymaking (EBPM) ซึ่งจะเห็นได้ว่า การวิเคราะห์ mobility data ทำให้เราทราบถึงข้อมูลเชิงลึกด้านการท่องเที่ยวในแต่ละพื้นที่ และทำให้เราสามารถออกแบบแนวทางการพัฒนาที่เหมาะสมกับสถานการณ์ในแต่ละพื้นที่ได้อย่างชัดเจน ซึ่งแน่นอนว่า หากนำข้อมูลในรูปแบบอื่นๆ เช่น ข้อมูลด้านการใช้จ่าย ข้อมูลความพึงพอใจต่อสถานบริการและแหล่งท่องเที่ยว ข้อมูลการจองที่พัก มาร่วมพิจารณาด้วยจะช่วยให้เราเห็นศักยภาพและประเด็นปัญหาของแต่ละพื้นที่ได้ชัดเจนมากยิ่งขึ้น ในขั้นตอนต่อไป คือ การนำผลการวิเคราะห์ปัญหาและเป้าหมายมาใช้ในการสร้างความร่วมมือระหว่างภาคส่วนที่เกี่ยวข้อง (stakeholder engagement) เพื่อสร้างฉันทามติ (consensus) ในการพัฒนากลยุทธ์การท่องเที่ยวแบบคลัสเตอร์ การดำเนินการจริง การติดตามประเมินผล และการปรับปรุงแนวทางการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
Mobility data ช่วยให้เราสามารถเลือกกลุ่มจังหวัดที่เหมาะสม รวมถึงระบุปัญหาและเป้าหมายการพัฒนาได้อย่างชัดเจน ในขั้นตอนการพัฒนานโยบายพัฒนาการท่องเที่ยวแบบคลัสเตอร์ เราจำเป็นต้องใช้ข้อมูลทรัพยากรที่น่าสนใจและศักยภาพด้านการบริการในแต่ละพื้นที่มาแกนหลักในการออกแบบรูปแบบการท่องเที่ยว สินค้า และบริการที่เหมาะสมกับทั้งศักยภาพและกลุ่มเป้าหมายที่พื้นที่ต้องการดึงดูด เพื่อหาโอกาสสร้างทั้งผลลัพธ์ทางเศรษฐกิจ รวมถึงการสร้างความเข้าใจร่วมกันในคุณค่าของแต่พื้นที่ที่เราควรจะร่วมกันรักษาไว้เป็นสมบัติของท้องถิ่นในระยะยาว” ผศ.ดร. ณัฐพงศ์กล่าว
ผศ.ดร.ณัฐพงศ์ ยังอธิบายถึงแนวทางการใช้ “ข้อมูล” เพื่อบริหารการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานในระยะต่อไป ซึ่งถือเป็นปัจจัยสำคัญของการพัฒนาเศรษฐกิจจากผู้เยี่ยมเยือน (visitor economy) โดยยกตัวอย่าง การใช้ข้อมูล mobility data เพื่อการพัฒนากลยุทธ์การดึงดูดนักท่องเที่ยวในช่วง low season การออกแบบเส้นทางให้บริการรถขนส่งมวลชนและจักรยานสาธารณะ การเฝ้าระวังการรบกวนระบบนิเวศในพื้นที่ที่มีการกระจุกตัวของนักท่องเที่ยว เป็นต้น นอกจากนั้น การส่งเสริมให้ท้องถิ่นและภาคเอกชนใช้ประโยชน์ข้อมูล mobility data ด้านการท่องเที่ยวกันอย่างแพร่หลายน่าจะช่วยให้อุตสาหกรรมการท่องเที่ยวไทยมีทางออกต่อสถานการณ์การแข่งขันระหว่างประเทศและการขยายผลลัพธ์จากการท่องเที่ยวไปสู่ท้องถิ่นและชุมชนได้มากยิ่งขึ้น
