2017-中国冰雪旅游人群洞察报告_29页_2mb

2016中国冰雪旅游/人群洞察报告总结

核心内容

本报告由TalkingData移动数据研究中心与中国冰雪旅游推广联盟联合发布，旨在通过移动数据技术，分析2016年1月至2月期间中国冰雪旅游人群的特征及行为模式。报告涵盖了全国多个冰雪旅游景点的客源地分布、人群画像、消费偏好、出行方式等多个维度，为冰雪旅游行业提供了详实的数据支持。

主要观点

1. 冰雪旅游客群分布

• 主要区域：全国冰雪旅游人群主要集中在东北、华北、东部沿海三大核心区域，以及中西部省会城市的次核心区域。
• 客源地分布：
  • 黑龙江：客源地覆盖全国，省外游客主要来自京津、长三角、珠三角地区，其中北京是黑龙江冰雪旅游最大的省外客源地。
  • 吉林：外地游客主要来自沈阳、哈尔滨、北上广深等一线城市，辽宁则以省内游客为主，外地游客主要来自北京。
  • 河北：游客主要来自冀北、京津一带。
  • 内蒙古：冬季游客主要来自周边省份和北京、广东。

2. 景区联动效应显著

• 冰雪大世界与太阳岛、亚布力、雪乡、北极村等景区之间存在明显的联动效应，如：
  • 冰雪大世界游客中，**83.6%**选择太阳岛作为第二目的地。
  • 亚布力游客中，**68.6%**选择冰雪大世界作为第二目的地。

3. 冰雪旅游人群特征

• 年龄结构：
  • 80后、90后占冰雪旅游人群的75%以上，其中26-35岁人群占比54.66%，25岁以下人群占比21.18%。
  • 70后人群占比也高达18%以上，而60后及更高年龄人群不到6%。
• 性别分布：
  • 男性占比超过55%，显示冰雪旅游人群以男性为主。

关键信息

1. 消费偏好

• 冰雪旅游人群偏好高品质生活，注重服饰鞋帽、餐饮、生活服务等消费。
• 餐饮偏好中，快餐简餐、咖啡水吧、中餐正餐是最主要的消费类型。
• APP偏好：
  • 社交类（如微信、QQ）和网购类（如支付宝）应用覆盖率最高。
  • 冰雪旅游人群对视频、理财、听音乐等应用也有较高的使用率。
  • 旅游类应用（如飞常准、航班管家）安装率高于大众人群，显示出其对旅游的高度重视。

2. 出行方式

• 冰雪旅游人群偏好移动出行方式，包括：
  • 专车类（如滴滴出行、易到用车）
  • 租车类（如神州租车）
  • 拼车类（如嘀嗒拼车）
  • 代驾类（如e代驾）
• 出行类应用在冰雪旅游人群中的覆盖率高于大众人群。

3. 住宿偏好

• 冰雪旅游人群偏好快捷酒店、星级酒店、特色民宿、公寓短租等住宿方式。
• 对Airbnb、蚂蚁短租等短租类应用有较高偏好，显示其对个性化住宿的需求。

数据来源与方法

• 数据来源于TalkingData App Analytics、TalkingData Game Analytics、TalkingData Ad Tracking等平台，以及应用市场、渠道、运营商等合作伙伴的数据交换。
• 景区人群数据通过移动设备的地理位置进行判定，采用“中心点+半径”的地理围栏方式。
• 线下消费偏好标签来源于80个城市内3000个商场的WIFI指纹信息。

数据周期

• 人群洞察数据：2016年1月至2月。

报告结构

• Part 01：时光逆流：中国冰雪旅游客群溯源
  • 分析全国冰雪旅游客群的主要分布区域及客源地。
  • 重点分析黑龙江、吉林、辽宁、河北、内蒙古等地的客源地特征。
• Part 02：人群洞察：中国冰雪旅游人群六大特征
  • 分析冰雪旅游人群的年龄、性别、消费偏好、出行方式、住宿偏好等特征。

附注

• TalkingData：成立于2011年，是中国领先的独立第三方数据服务提供商，覆盖超过6.5亿月活跃独立智能设备。
• 中青旅联科：中国领先的品牌管理和整合营销服务企业，专注于旅游目的地的营销与规划。
• 移动观象台：提供行业数据洞察与移动趋势分析，网址为：mi.talkingdata.com。

总结

本报告通过详实的数据分析，揭示了2016年中国冰雪旅游人群的主要特征与行为模式，为冰雪旅游行业提供了重要的市场洞察。报告强调了冰雪旅游人群的年轻化、高消费能力、互联网依赖性等特点，并展示了不同景区之间的联动效应与客源地分布，为旅游目的地的市场推广与资源配置提供了有力支持。