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中国主题乐园及景区大数据报告

记者:admin 时间:2019-11-18 16:32  来源:未知
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  珠海长隆在2月份游客画像反应珠海游客仅仅占比18%,表现出非常强的“度假目的地”特征: 在“2017年中国游乐行业发展大会”上,上海宏理董事长张灶峰受邀发表《中国主题乐园及景区数据报告》及主题演讲,也是中国主题乐园及景区行业首次以专业客观的态度发布行业大数据报告,引起全场轰动。以下为部分演讲摘要: 景点定价其实与当地的人均收入水平密切相关,我们取“景点平均票价VS当地城镇人口平均月工资”作为一个重要指标,会发现一个有趣的现象,云南省人均收入并不高,但主题乐园定价较高,其实说明大部分主题乐园观众来自于省外游客: 有的省市虽然人口不少也很大,但是城镇人口比例较少,旅游消费相对来说与城镇人口关联度同样较高,通过分析来帮助投资商发现旅游资源与人口不成正比的地区(价值洼地): 相比目前主题乐园或景区的人数统计口径“以验票甚至包含酒店入住人数”不同,宏理信息采用的统计口径为“认人不认票”,一方面减少单一乐园与某地区多乐园多业态验票的不公平性,另一方面大客流容量管理通常还是以绝对的游客数量为主,而不是验票数,所以宏理信息结合腾讯客流反馈的各景点人数会略小于景区或乐园的统计口径。腾讯客流的计算方法是通过手机用户到达主题乐园或景区边界内打开过微信、QQ等腾讯系的APP即被采集到,相比运营商数据来说,腾讯大数据源是目前客流大数据领域最大的样本。 郑州方特作为中原地区的隐性票房冠军,却并不是在正月初三达到近期峰值,而是在元宵节,芜湖方特作为方特最早根据地反而在情人节达到高峰,那背后的原因究竟是什么呢? 为了更量化直观地定义行业的景气度,我们也参考证券交易市场定义了三大指数: 其次,可以帮助运营商增加收入,精准营销通过天时、地利、人和三要素进行设计和管理,大数据不光可以提出精准营销的方向,还可以跟踪每次市场活动后续带来的变化或效果,让企业的市场投入减少盲目性: 为了找到景点资源数据与当地人口的关系,我们定义了一个指标“景点数量/每千万人口”来反映该省(直辖市)景点资源的丰富程度: 通过对中国旅游指数CTI的追踪,近期在2017年春节初三旅游指数达到峰值,日均24478名游客: 迪士尼通常不对外公布内部统计的客流量,作为第三方数据,我们估算迪士尼在正月初三达到峰值93180人左右: 我们估算2017年1月和2月迪士尼分别创下了156万和147万的佳绩,全年超过千万客流值得预期: 原来芜湖方特在情人节举办了情侣接吻入园即享受两人120元的特价,这也说明主题乐园或景区的促销活动如果能够结合人文精心策划,同样可以打破正常的客流淡旺季规律,“事在人为”是完全可行的: 比如安徽省每一千万人拥有的海洋及动物园只有0.16个,张总呼吁海洋及动物园的潜在投资人赶快关注合肥市场对海洋及动物园业态的诉求: 景区评级对主题乐园来说既是品牌的提升,也是通过这个过程对乐园的服务进行合规检验: 首先我们可以帮助投资人精准布局,哪些地区某些类型过热,如何差异化竞争,现有乐园或景区的运营健康、游客画像情况等了如指掌,正如谷歌的阿尔法狗与柯洁在2017年4月乌镇的巅峰大战,大数据和人工智能时代,谁先使用大数据,谁就将在市场上精准落子,避免拍脑袋式的精准决策: 最后持续更新的景点数据库可以帮助行业产业链供应商及时发现客户在哪里,什么类型的客户开始增多,我们该如何转型去迎接行业发展的机遇: 而西安乐华,本地西安和咸阳的游客占比高达80%,则体现了非常强的”本地娱乐中心”特征: 目前主题乐园及景区希望了解游客画像,只能通过自己的会员系统(样本小),或请市场调研或咨询公司进行问卷调查(样本更小、成本高、问卷随便回答现象严重导致质量存疑、“期待同中方开展更多合作”..,统计不便等问题),在大数据发展的时代,可以通过比如“每个月有超过15天晚上24:00-凌晨7:00用户的位置”来推断客户所在城市甚至具体到小区地址等,相比之下更智能、而且更可靠。有充分的理由相信,大数据替代传统的线下市场调研一定会成为未来的趋势: 游客画像是大数据领域一种形象的说法,即通过大数据分析获取用户标签,能够形象地“画”出客户的“性别”、“年龄”、“来源地”、“出行方式”、“新老客户”、“爱好”等属性,为主题乐园及景区的精准营销提供数据支撑:

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