Сбер: 75% россиян пользуются услугами индустрии здоровья и спорта (18+)

6 февраля, РИА Биробиджан.

(18+) По итогам 2023 года жители Москвы, Санкт-Петербурга, Магаданской области, Камчатского и Приморского края стали лидерами по спросу на услуги, помогающие сохранять здоровье, выяснили эксперты СберАналитики во время исследования по расходам населения, сообщили корр. РИА Биробиджан в пресс-службе Сбербанка.

Согласно результатам исследования 75% россиян регулярно пользуются услугами индустрии здоровья и красоты — посещают спортзалы, салоны красоты, клиники. В целом в 2023 году жители России стали на 14% чаще приобретать услуги, связанные со здоровьем и красотой, чем годом ранее.

Больше всего на подобные услуги в своём бюджете закладывали жители Москвы (37,6 тыс. рублей) и Санкт-Петербурга (33,5 тыс. рублей), а также Дальнего Востока — Камчатского края (32,6 тыс. рублей), Приморского края (29,6 тыс. рублей) и Магаданской области (28,4 тыс. рублей). Также в топ-10 по тратам среди всего населения России входят Республика Карелия, Новосибирская область, Ставропольский край и Свердловская область.

Станислав Карташов, вице-президент, директор дивизиона «Корпоративные клиенты 360» Сбербанка:

«В нашем новом исследовании мы выявили важный и жизнеутверждающий тренд ― жители России стали больше уделять внимание здоровому образу жизни и приобретать услуги для поддержания своего здоровья. Доля этой категории приобритаемых товаров и услуг в потребительской корзине населения сегодня составляет 8,2%. В среднем же россияне за год выделяют на услуги спорта, здоровья и красоты 22,2 тыс. рублей».

Исследование проводилось с помощью аналитической панели «Мониторинг экономики регионов» на основе трат россиян на услуги в сфере здоровья и красоты в 2023 году в сравнении к 2022.

Исследования СберАналитики строятся на агрегированной обезличенной информации о потребностях и предпочтениях 108,2 млн покупателей и 6 млн юрлиц, а также данных из более 70 внутренних и внешних источников, что позволяет детально анализировать различные рынки с учётом их отраслевой и региональной специфики.

Применение собственных запатентованных алгоритмов обработки информации (NN 2766156, 2766548, 2767465, 2770568, 2771000, 2795902) и моделей машинного обучения обеспечивает высокую точность и широкое покрытие сервиса.