2018中国滨海旅游客流大数据报告_25页-4mb

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，分析了2017年3月至2018年2月期间中国滨海旅游的客流数据，涵盖了全国9个省区、2个直辖市、53个沿海城市和242个沿海区县。报告通过大数据分析，揭示了滨海旅游市场的游客分布、群体画像、APP应用行为及客流特征。

主要观点

1. 滨海旅游市场概况

• 市场规模：2017年3月至2018年2月，滨海旅游市场规模达到10.6亿人次，占同期国内游市场的21.1%。
• 市场特性：滨海旅游是休闲度假的重要体现，是全域旅游发展的重要业态。

2. 游客分布影响因素

• 主要影响因素：气候、人口密度和经济发展水平是影响滨海旅游游客分布的最主要因素。
• 区域差异：
  • 北方滨海旅游：更加纯粹，动机单一，季节性明显。
  • 南方滨海旅游：多元性强，包括商旅、休闲度假、海岛游等多种形式。

3. 四大海域游客特征

• 性别分布：当自驾成为主要交通方式时，男性游客略多于女性游客。
• 年龄构成：南海地区游客平均年龄高于其他海域。
• 出行距离与停留时间：平均出行距离和停留时间呈正相关，南海游客出行距离和停留时间均高于其他海域。
• 交通方式：出行距离越远，乘飞机比例越高。
• 消费能力：消费能力呈负偏态分布，海南和东海中高端消费游客比例较高。

4. 热门目的地排名

• Top30热门目的地：罗湖区、荔湾区、宝安区、龙岗区、思明区、番禺区、越秀区、福田区、浦东新区、白云区等。
• 不同季节热门地区差异：
  • 春：荔湾区、罗湖区、宝安区等。
  • 夏：浦东新区、宝安区、东莞市、龙岗区等。
  • 秋：浦东新区、宝安区、东莞市、天河区等。
  • 冬：宝安区、浦东新区、东莞市、番禺区等。

5. 不同年龄段游客偏好

• 60、70后游客：在不同季节有不同的偏好，如春、夏、秋、冬的排名地区有所不同。
• 80、90后游客：在不同季节也有不同的偏好，如春、夏、秋、冬的排名地区有所不同。

6. 游客APP使用情况

• 常用APP类型：拍照类、地图导航类、生活服务类APP使用频次在旅游过程中显著增加。
• 主流APP使用频次：
  • 涨幅前五：百度地图、大众点评、高德地图、携程、滴滴出行。
  • 降幅前五：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：出游前后无明显变化。
  • 出行综合类APP（如携程）：出游前和出游期间使用频次高，出游后明显下降。
  • 旅游攻略类APP（如蚂蜂窝）：出游前后使用频次变化较缓。
  • 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）：出游后使用频次增加。

关键信息

1. 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。

2. 重点海域游客来源区域

• 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%）。

3. 典型省份游客分布

• 辽宁省：游客来源分布特点。
• 江苏省：游客来源分布特点。
• 广东省：游客来源分布特点。

4. 厦门滨海游分析

• 全国来源情况：厦门滨海游游客来源广泛。
• 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。
• 五一期间住宿分布：
  • 长假前：游客住宿分布情况。
  • 长假中：游客住宿分布情况。

结论

本报告通过大数据分析，全面展示了中国滨海旅游市场的特点与趋势，揭示了游客行为、偏好及APP使用情况，为滨海旅游目的地的开发与管理提供了数据支持与参考。