2017年旅游特色小镇发展研究报_35页_7mb

2017年旅游特色小镇行业研究报告总结

核心内容概述

本报告由Trustdata发布，聚焦2017年中国旅游特色小镇的发展现状与趋势，涵盖游客行为分析、小镇分布、类型及盈利模式等内容。报告基于中国移动互联网网民数据，分析了特色小镇的游客来源、消费习惯及应用偏好，为小镇的运营和规划提供了数据支持和市场洞察。

主要观点

• 特色小镇发展现状：截至2017年8月，全国共有403个特色小镇，其中64个为旅游发展型特色小镇。浙江省、江苏省、山东省位列特色小镇数量前三。
• 游客增长趋势：2017年1月至8月，首批64个旅游发展型特色小镇游客量超5000万人次，复合增长率达8%。
• 游客画像：62.8%的游客为已婚有孩子家庭，消费水平集中在中层。游客普遍拥有车，注重投资理财和体育健身。
• 游客来源：浙江省、北京市、上海市为旅游特色小镇的主要游客输出地，但游客数量与小镇数量不匹配，表明市场仍有发展空间。
• 应用偏好：游客在旅游出行应用中更偏好携程旅行、去哪儿旅行等OTA平台，同时对地图导航、民宿预订、支付等应用有较高使用率。
• 典型案例分析：
  • 古北口镇：以“长城+古镇”为特色，游客主要来自北京、天津、石家庄等，游客量增长显著，过夜游客占比达18.3%。
  • 青岩镇：以历史文化、建筑文化、宗教文化等为特色，游客主要来自贵阳市，过夜游客占比仅21.8%，需加强高端住宿设施和服务品质。
• 发展趋势：旅游特色小镇发展分四个阶段，从政策驱动到市场驱动，再到品牌打造与运营团队建设，最终形成竞争优势。
• 盈利模式：旅游特色小镇通过“旅游+产业IP”、“旅游+文化IP延伸”、“旅游+体育IP”等多元化模式实现盈利，注重体验性项目与人文生活的结合。

关键信息

特色小镇分布

• 长三角地区经济活跃，为特色小镇发展奠定基础。
• 京津冀地区特色小镇数量较少，未来潜力大。
• 截至2017年7月，全国共有403个特色小镇，其中第一批64个旅游发展型特色小镇。

特色小镇类型

• 旅游发展型小镇占半数以上，其中浙江、福建等地占比高。
• 其他类型包括历史文化型、工业发展型、农业服务型、民族聚居型、商贸流通型、体育型等。

游客特点分析

• 过夜游客仅占总游客32.6%，需提升过夜游客粘性。
• 游客消费水平以中层为主，62.8%为已婚有孩子家庭。
• 游客普遍有车，且具有较强的旅游和消费意愿。

游客来源分析

• 浙江省、北京市、上海市为旅游特色小镇的主要游客来源地。
• 古北口镇游客主要来自北京及周边地区，青岩镇则以贵阳市为主。

游客应用偏好

• OTA应用偏好：携程旅行、去哪儿旅行、飞猪等。
• 航班服务偏好：携程、飞猪、去哪儿等。
• 民宿预订偏好：携程、飞猪、去哪儿等。
• 地图导航偏好：高德地图、百度地图、携程等。
• 支付偏好：支付宝、微信支付、银联等。
• 阅读偏好：微信、知乎、豆瓣等。
• 综合电商偏好：淘宝、京东、拼多多等。

融资模式

• PPP模式成为主流，具有利益共享、风险共担、资金安全等优势。

特色小镇政策与环境

• 政策支持是特色小镇发展的主要推动力，中央及地方政府出台多项政策，推动特色小镇创建。

特色小镇发展建议

• 产品设计：应趋于消费大众化、产品多元化、服务个性化。
• 品牌建设：注重小镇品牌打造，提升市场竞争力。
• 运营团队：培养专业运营团队，提升小镇服务质量。
• 市场拓展：加强外地游客吸引力，拓展市场渠道。
• 住宿设施：提升高端酒店、民宿等设施建设，提高游客停留时长与重游率。

Trustdata 数据能力说明

• 样本覆盖：日活用户4900万，月活用户1.5亿。
• 数据采集：仅在亮屏情况下进行，确保数据真实性与有效性。
• 采集频次：不带支付功能的APP采集10秒/次，带支付功能的APP采集1秒/次。
• 数据处理：每日原始数据采集量达60TB，结构化数据量300G，报告生成周期为T+2。
• 数据安全：不采集用户内容数据，仅基于群体数据分析输出，保障用户隐私。

TrustTravel 智慧景区大数据分析系统

• 功能模块：包括游客流量监测、游客来源分析、游客轨迹监测、游客消费热力、游客画像分析、在线旅游市场监测、行业洞察等。
• 应用领域：旅游景区、地方政府、景区投资机构等。
• 客户群体：覆盖PE/VC、政府机关、金融、快消及互联网企业。

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