中国旅游研究院-中国滨海旅游客流大数据报告-2018.3-25页-2mb

中国滨海旅游客流大数据报告总结

核心内容概述

本报告由中国旅游研究院与中国电信联合实验室发布，由马仪亮撰写，主要分析了2017年3月至2018年2月期间中国滨海旅游的客流大数据。报告从时空维度、游客群体画像、APP应用分析及客流分布等角度，全面展示了滨海旅游的发展趋势、游客行为特征及市场格局。

主要观点

• 滨海旅游市场规模：2017年3月至2018年2月，我国滨海旅游市场规模达10.6亿人次，占同期国内游市场的21.1%，显示出滨海旅游在整体旅游市场中的重要地位。
• 游客分布影响因素：滨海旅游游客分布主要受气候、人口密度和区域经济发展水平影响，其中气候因素尤为关键。
• 游客类型差异：
  • 本地游客：滨海休闲是本地游客的主要旅游动机。
  • 北方游客：滨海旅游动机较为单一，季节性明显。
  • 南方游客：滨海旅游动机多样，涵盖商旅、休闲度假、海岛游等。
• 四大海域特征：
  • 南海：游客平均停留时间和出行距离均高于其他海域，市场热度与维度成负相关。
  • 东海和南海：冬季滨海旅游并未因气温下降而“降温”，显示出较强的吸引力。
• 游客画像：
  • 年龄分布：南海游客平均年龄较高。
  • 性别比例：当自驾成为主要出行方式时，男性游客比例略高。
  • 出行距离与停留时间：平均出行距离与停留时间呈正相关，南海远途游客规模大，东海近程游客较多。
  • 消费能力：消费能力呈负偏态分布，海南和东海的中高端消费力游客占比更高。
• APP使用情况：
  • 使用频次增长：旅游过程中，拍照类、地图导航类、生活服务类APP使用频次显著增加。
  • 主流APP使用情况：
    • 增长前五：百度地图、大众点评、高德地图、携程、滴滴出行。
    • 下降前五：饿了么、美团外卖、网易云音乐、微博、美图秀秀。
  • 出游前后变化：资讯类、社交类、P图类APP在出游前后无明显变化；出行综合类APP（如携程）和旅游攻略类APP（如蚂蜂窝）在出游前后使用频次有明显波动，出游后频次下降；游中服务类APP（如百度地图、滴滴出行）出游后使用频次明显下降；生活服务类APP（如美团外卖、微信）出游后使用频次上升。

关键信息

滨海旅游热门目的地排名（Top30）

不同年龄段游客目的地区县排名

60、70后游客（春、夏、秋、冬）

• 春：荔湾区、罗湖区、宝安区、龙岗区、东莞市等。
• 夏：浦东新区、宝安区、东莞市、龙岗区、白云区等。
• 秋：浦东新区、宝安区、东莞市、天河区、白云区等。
• 冬：宝安区、浦东新区、东莞市、番禺区、天河区等。

80、90后游客（春、夏、秋、冬）

• 春：荔湾区、罗湖区、宝安区、龙岗区、东莞市等。
• 夏：浦东新区、宝安区、东莞市、龙岗区、白云区等。
• 秋：浦东新区、宝安区、东莞市、天河区、白云区等。
• 冬：宝安区、浦东新区、东莞市、番禺区、天河区等。

内陆省份游客分布

• 省外内陆游客占比：滨海旅游目的地游客接待量中，省外内陆游客占比为27%。
• 冬季内陆游客来源：湖南、四川、河南、湖北、黑龙江。
• 夏季内陆游客来源：湖南、湖北、四川、河南、江西。

重点海域游客来源

• 东北地区：主要前往渤海（33%）、黄海（27%）、南海（25%）。
• 华中地区：主要前往黄海（35%）、东海（33%）、南海（19%）。
• 华北地区：主要前往渤海（55%）、黄海（19%）。
• 华南地区：主要前往南海（47%）、东海（21%）。
• 华东地区：主要前往东海（39%）、黄海（31%）。
• 西北地区：主要前往东海（29%）、黄海（27%）。
• 西南地区：主要前往南海（33%）、东海（31%）。

典型城市游客来源分析（以厦门为例）

• 全国来源情况：厦门滨海游游客来源广泛，涵盖多个省份。
• 本省来源：厦门滨海游游客主要来自广东省内。
• 目的地分布：厦门滨海游目的地分布广泛，涵盖多个区县。

厦门五一期间游客住宿分布

• 长假前：游客住宿分布较分散。
• 长假中：游客住宿集中于主要旅游区域。

总结

本报告揭示了中国滨海旅游市场的广阔前景与多样化特征，强调了气候、经济水平和人口密度对游客分布的影响，同时展示了不同年龄段游客的偏好差异及APP使用行为的变化趋势。这些数据为滨海旅游目的地的市场定位、资源开发及服务优化提供了重要参考。