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Reifegradmodell Smart Destination

Gemeinsam mit Tourismus NRW e. V. hat das DI Tourismusforschung 2022 das Reifegradmodell Smart Destinationen entwickelt. Entstanden ist das Reifegradmodell im Rahmen des Clusters Smart Destination, welches Teil des Förderprojektes „Touristisches Datenmanagement NRW: offen, vernetzt, digital“ war. In den Prozess wurden ebenfalls diverse Praxispartner aus allen touristischen Regionen in Nordrhein-Westfalen eingebunden. Nach der Überarbeitung der ersten Version in 2024, verstetigt sich die Weiterentwicklung des Reifegradmodells nun dauerhaft. Essentiell ist dabei die fortlaufende Kooperation mit Tourismus NRW. Die Federführung liegt seit 2024 beim DI Tourismusforschung.

Das Reifegradmodell Smart Destination gibt durch die Beantwortung der Self-Checks eine Orientierung, in welchem Umfang eine Tourismusdestination „smart“ ist – sowohl für ihre Gäste als auch für destinationsinterne Prozesse. Ergänzt werden die Self-Checks des Reifegradmodells um den Leitfaden Smart Destination, der die verschiedenen Handlungsfelder einer Smart Destination genauer beleuchtet und Use Cases vorstellt. Den Destinationen wird ein praxisnaher Leitfaden an die Hand gegeben, der sie – zusammen mit den Self-Checks – dabei unterstützt, den Status Quo der Smartness zu evaluieren und die Entwicklung hin zu einer Smart Destination voranzutreiben. Das Reifegradmodell Smart Destination ist somit ein Befragungs-Tool, welches insbesondere durch den ergänzenden Leitfaden Smart Destination ebenfalls als Weiterbildungsinstrument fungiert. Außerdem ist es durch das Reifegradmodell erstmals gelungen, die Digitalisierung vor Ort zu beleuchten und so den Akteuren einen Handlungsrahmen zur Orientierung zu bieten.


Projektbeschreibung
Das Reifegradmodell Smart Destination ist eines der Arbeitsergebnisse, das gemeinsame mit Tourismus NRW e.V.  und allen regionalen Partnern im Rahmen des Cluster Smart Destination umgesetzt wurde. Innerhalb des Clusters herrschte Einigkeit, dass es eines ganzheitlichen Modells bedarf, das den Themenkomplex Smart Destination greifbar macht. Das Reifegradmodell Smart Destination zeigt die drei Eckpfeiler der Digitalisierung einer Destination auf: Dateninfrastruktur, digitale Anwendungen und digitale Ausstattung. Darüber hinaus werden in der Kategorie Smart DMO die übergreifende Smartness sowie beispielsweise die Einflussmöglichkeiten der DMO abgefragt. Destinationen können durch die Beantwortung der Self-Checks herausfinden, wie „smart“ sie aktuell aufgestellt sind und in welchem Umfang der vorhandene Ist-Zustand und der gewünschte Soll-Zustand übereinstimmen. Zusätzlich wird die Relevanz für die Destination und die Kenntnisse über die einzelnen Aspekte abgefragt. Dadurch können konkrete Handlungsbedarfe identifiziert werden. Für die Einschätzung der Smartness wurden rund 150 Aussagen aus der Perspektive von DMOs auf Regions- und Ortsebene formuliert, welche wiederum von den Anbietern selbst von „sehr schlecht” bis „optimal” bewertet werden. Die vier Self-Checks sind:

  • Digitale Ausstattung (Sensorik, WLAN-Hotspots, Infoscreens usw.)
  • Digitale Anwendungen (Ausspielkanäle wie Websites, Apps usw.)
  • Dateninfrastruktur (touristisch relevante Informationen über eine Region oder einen Ort (POIs, Hotels usw.))
  • Organisationsstruktur der jeweiligen DMO selbst (Agilität, Enabling von Leistungsträgern usw.)

 

Die Ergebnisse werden direkt nach Beantwortung aller Fragen zur Verfügung gestellt. Ein angeleitetes Ausfüllen der Self-Checks wird den Destinationen im Rahmen von gemeinsamen Zoom-Workshop angeboten. Die kontinuierliche Überarbeitung der Self-Checks und des Leitfadens erfolgt auf Basis der Ergebnissen und Rückmeldungen aus den Workshops und aus Interviews mit Praktiker*innen. Ergänzend wird eine jährliche Marktanalyse in Form eines Horizon Scannings vorgenommen, die neue Trends und Entwicklungen im Bereich der Digitalisierung und des Tourismus identifiziert.

Ziele
Das Ziel des Reifegradmodells Smart Destination ist es, einen Überblick über die Bereiche und den Status Quo der Digitalisierung in Destinationen zu geben, die in strategischer Hinsicht berücksichtigt werden müssen. Das Reifegradmodell soll dabei helfen, dass die unterschiedlichen Komponenten der Digitalisierung vor Ort synergetisch und aufeinander abgestimmt weiterentwickelt werden können. Mithilfe des Reifegradmodells können die notwendigen Entwicklungsschritte hin zu einer Smart Destination greifbar gemacht und evaluiert werden, um Handlungsbedarfe zu identifizieren und sich auf Basis dieser gezielt untereinander zu vernetzen. Mittels des Reifegradmodells ist es außerdem möglich, das Ausfüllen der Fragebögen zu erforschen, Aussagen zum Status Quo von Smart Destinations im Deutschlandtourismus sowie perspektivisch im DACH-Raum zu treffen und regionale Unterschiede und Handlungsbedarfe festzuhalten.

Zeitplan
Das Reifegradmodell wird kontinuierlich innerhalb des DI Tourismusforschung wissenschaftlich begleitet, sodass jährlich aktualisierte Versionen des Reifegradmodells sowie des dazugehörigen Leitfadens erscheinen und auch über NRW hinaus nutzbar gemacht werden. Als Ergebnis des bisherigen Vorgehens wurden in 2024 sowohl das Reifegradmodell Smart Destination als auch der Leitfaden Smart Destination aus dem Jahr 2023 aktualisiert und überarbeitet. Außerdem wurden zum zweiten Mal Workshops zur angeleiteten Beantwortung der Self-Checks durchgeführt. Im nächsten Schritt werden im Rahmen einer Veröffentlichung die methodische Vorgehensweise zum Reifegradmodell erläutert und evaluiert sowie erste Analysen und Ergebnisse präsentiert. Außerdem erfolgt für dieses Jahr eine zweite Erhebungswelle im Rahmen der Workshops zu den Self-Checks. Im Anschluss wird mit der erneuten Aktualisierung des Leitfadens und des Reifegradmodells Smart Destination begonnen.

Projektergebnisse

Der aktualisierte Leitfaden "Smart Destination 2024" steht ab sofort hier zum Download bereit.

Projektleitung (extern)
Christian Stühring (Tourismus NRW e.V.)
Telefon +49 (0) 211 91320-545
E-Mail stuehring(at)nrw-tourismus.de

Kontakt im Deutschen Institut für Tourismusforschung

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