旅游规划的市场分析

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旅游规划的市场分析范文第1篇

大数据主要指计算机中的海量数据，数据中存在大量的信息且信息趋于多元化，因此这便要求数据的处理要更为迅速。大多数对数据的处理依赖于云计算，云计算改变了原先获得资源的传统方式。大数据的到来提高了旅游行业的信息获取效率，但于此同时也提高了行业对大数据的利用程度、利用方式。如大数据基本规则所言:BiggerthanBigger．(没有最大，只有更大)。若没有对大数据进行有效的利用，那就无法把握市场情况，无法捕捉消费者的心理。旅游服务业供应链作为旅游业的核心，其从基础设施生产商、提供衣食住行出游娱乐的旅游供应者、中介到旅游管理部门，此间的每个部分无不产生着海量的数据。而整个旅游服务业供应链伴随着各种信息数据的交互，呈现处4大显著特征，分别是:数据体量大、数据类型多样、价值密度低以及数据流速高。这些数据特征也被称为“旅游大数据”［1］。由此，充分发挥大数据的作用有利于带动国民经济的发展以及带动各个行业的发展。旅游大数据的构成部分为结构部分与非结构部分。结构化大数据指数据库，非结构化指除数据库以外的所有格式的数据，像办公文档、网页、视频音频影像等。对于旅游管理数据而言，结构化数据包括旅游相关企业的核心数据，非结构化数据包括各大网点的旅游数据，例如景区的监控视频，旅游的音频，游客的评价，各类应用对景点及其服务设施的评价、推广营销或游客真实反馈等数据。

2大数据对旅游管理的发展影响

大数据能够对旅游管理的发展产生重大的影响离不开其发展的特点，大数据的发展主要有三大特点，一是信息处理快。大数据下的众多用户构成一个庞大的网络，信息可同时在一定的范围内迅速传播，这种爆炸式的信息传递也刺激着了信息的处理速度。二是信息数据开放性强，信息资源的不断开放使信息在一定程度会失真，且信息的泛滥不利于信息的综合性管理，这也会导致企业在收集消费者相关信息时出现数据上的不准确。三是信息数据具有应用广泛的特点。大数据的应用已遍及生活的方方面面，大到通过云计算实现税务信息、银行记录等，小到日常的生活轨迹通过云计算实现数据化信息记录，如微博景区推荐，旅游攻略普及、景点视频存储等［2］。大数据对旅游管理的发展影响主要包含以下三点。1)大数据能够提高旅游行业的服务质量。利用大数据对旅游管理的数据信息进行全面分析，利于旅游管理对旅游数据进行详尽准确的推理，通过数据的收集与推理，旅游景点及其相关部门对公共服务设施的整改能尽可能迎合旅客的需求，提高游客对景点以及旅游服务的满意度，为游客打造美好安逸舒适的旅行服务，从而增进客流量，赢得收益。2)大数据的应用有利于改善旅游行业的经营管理。旅游行业在对旅游信息进行挖掘的同时有效的指导了旅游行业的发展趋势，对于公共服务及设施的完善进行有效管理。包括游客在使用的旅游产品，旅游行业相关部门也可根据大数据中游客的喜好开发周边产品，使得利润多元化，另一方面大数据也能检测出旅游企业的运行情况，进而推进旅游企业的健康发展，这样也能促进旅游行业的不断成长。3)大数据的应用有利于企业更新营销策略。当前，旅游业的发展也带动了诸多旅游相关企业的发展，在传统旅游业中，营销策略单薄、没有具体清晰的目标客户的旅游企业无法在旅游市场占据较大份额。因此通过大数据分析，有助于企业了解目标客户类型以及自身企业的竞争优势，再结合消费者群体的划分有助于提高自身经营策略。通过有效的市场分析，有利于该企业在市场中占据有利的地位。

3大数据在旅游管理中的应用分析

旅游大数据有宏观与微观两个方面，宏观数据能反映景区旅游发展的整体情况，而微观数据能反映消费者个人旅游偏好、消费习惯等个体差异，据此可知大数据的应用可从整体的旅游规划的角度分析如何应用旅游管理，也可从旅游市场细分、精准营销、个性化服务等对消费者个体这样的微观领域进行分析。3．1大数据在旅游管理中的旅游规划及宏观调控。在传统应用方面，旅游规划专业机构可结合深度市场数据分析以及消费者需求的预测，对该旅游市场的消费需求做出更为精确的分析，并给予更为客观合理的市场分析结论，而这样的市场分析可以是通过预测景区在投入市场运行时的规模需求，使景区范围能更贴合游客的需求，相关旅游企业能据此对旅游区做出更为科学的景区核心设计和运营措施，有助于企业规划跟上市场需求变化。另外，在计算机技术的运用及互联网技术得到广泛应用的背景下，旅游规划也提出了新的规划理念，譬如“互联网与游客思维”，“大数据的应用”，“跨界合作”，“互利共赢”等新思维也加入到了旅游规划中，有的景区还为此设置了没有景区管理特征的景区，设此目的的景区的利润来源不再是依靠传统景区门票与景区本身价值，而是通过依靠全域景区的目的地形象，将利润来源拓展为以周边产品为主，结合景区本身进行服务设施的开发，这样不仅提高了景区的利润范围以及景区服务设施，还无形中增大了游客对景区的吸引力。3．2大数据在旅游管理中的精准营销。大数据从微观角度可利用游客市场进行的细分对其实施精准营销策略。市场细分是根据旅游大数据对游客的消费偏好、行为特征、消费心理等来定位目标消费人群，并根据大数据所提供的信息，选择合适的竞争优势，进而细分旅游市场［3］。在细分旅游市场时，旅游行业相关企业可根据企业自身的竞争优势选择合适的市场竞争战略，譬如成本领先战略、差异化战略、集中化战略等，最终达到精准营销的目的。于旅游供应中介商而言，利用大数据对游客市场进行细分后便于通过精准营销对相应的目标消费群体进行投放广告，进而培养潜在客户，同时，还可采用相应措施培养新的客户群体，提升客源市场的转换率。而对于一些较为负面的游客景区评价情况，相关管理部门可通过大数据统计出负面评价的具体内容并进行原因分析，及时采取补救措施，提升景区的服务质量，进而提高景区对游客的吸引力。

参考文献

［1］田秋阳．关于大数据在旅游管理中的应用分析［J］．度假旅游，2018(12):100，105．

［2］郝秀婷．关于大数据在旅游管理中的应用探讨［J］．度假旅游，2018(11):192，206．

旅游规划的市场分析范文第2篇

绪论

房车又称汽车上的家，英语简称为RV（Recreation Vehicle）。追溯房车历史，房车起源于吉普赛人的大篷车。后来随着旅游业的发展和航空动力学在房车技术上的运用，外部样式精美时尚以及内部结构便利实用的现代房车迅速发展起来了。“车子外面是世界，车子里面是自家”，旅游和生活完全结合起来，行在路上，乐在其中。

一、房车旅游国内市场分析

（一）中国消费市场分析

据国家统计局官网消息，2015年，我国旅游业平稳较快发展。国内旅游市场持续高速增长，入境旅游市场企稳回升，出境旅游市场增速放缓。国内旅游人数40亿人次，收入3.42万亿元人民币，分别比上年增长10.5%和13.0%；入境旅游人数1.34亿人次，实现国际旅游收入1136.5亿美元，分别比上年增长4.1%和7.8%；全年实现旅游业总收入4.13万亿人民币，同比增长11%。全年全国旅游业对GDP的直接贡献为3.32万亿元，占GDP总量比重为4.9%；综合贡献为7.34万亿元，占GDP总量的10.8%。近五年，我国消费年均增长13.1%。据预计，到2020年，中国的消费市场仍将扩大约一半，达到30万亿美元的规模。中国将成为亚洲最大的高端消费品市场，占全球总量的23%。

（二）房车旅游国内市场分析

在中国，房车旅游尚处于起步阶段。报告显示，2017年1月，途牛旅游网与中国旅游研究院联合《2016-2017中国旅游消费市场发展报告》。报告指出，当前我国旅游消费规模稳步扩大，国民旅游需求不断释放，旅游消费持续升温。国内自驾游、乡村游等是国内旅游的主要方式。报告显示，2016年国庆期间，全国乡村游游客人数达1.29亿人次，在5.93亿总旅游人次中占比21.7%，成为长假出行的主要消费选择。自驾游基于其便捷自由的特点，成为很多游客短途旅游的主要出行方式。我们以调查问卷的方式问了来自不同地方、不同年龄、不同行业的人群关于对房车旅游的认知程度，消费意愿和消费趋势。调查结果显示：72%的人非常感兴趣，16%感兴趣，9%想试一试，各年龄阶段更加偏爱房车旅游。虽然体验过房车旅游的人不多，但是绝大部分人很愿意参与，房车旅游消费兴趣比例具体如图1所示。

二、房车旅游SWOT分析

（一）优势

1.更自由。房车旅游者可以摆脱空间上和旅游活动时间上的约束，避免了热点的游人如织，走马观花。他们可以更好地根据自己的喜好选取旅游路线。据问卷调查结果显示，那些非常感兴趣、感兴趣、有点兴趣的被调查者都是受过导游“洗脑式”的蒙骗，比如：强制性的购物、强制性的吃喝等一些行为。

2.更经济。因为购买一辆房车需要花几十万到几百万不等。所以对于一般普通家庭、小伙伴、公司等单位，节假日职员组织一场说走就走的旅行，租赁房车几天至一星期，花费几千元相对来说是更经济的。租用房车旅游比驾驶轿车或乘飞机住酒店旅行更节省费用。

3.体验性强。房车上备有炊事设施，旅游者可以下厨大显身手，与家人朋友一起用餐。还可以打发途中的寂寞无聊。据问卷调查结果，被调查者称道，他们随旅行社或者自行游玩没几天就已经是枯燥，甚至疲惫不堪。所以，本想给自己和家人放个假轻松解压下，结果往往适得其反。为此，房车旅游正好为其量身打造。

4.便捷。房车最大的优势是随行随停，想去哪里游玩可以自行决定，不用再为交通工具、衣食住行、天气气候等而延误游玩。甚至在途中可以拜访亲朋好友，四处浏览名胜古迹，房车族可以随时停靠在专业的房车营地或国家公园内补充供给。

（二）劣势

1.国家虽然每年加大房车露营地数目，但对于国内大市场来说，露营建设地依然紧张，难以解决供水供电排污等问题。

2.我国在交通，路况和气象信息的及时、明确的路标指示、加油站的合理布局与标志的指示，汽车维修服务等方面，还存在许多有待改善的地方。其次急救救援设施欠缺，缺乏安全保障。所以房车旅游者遇到异常天气，突发疾病，交通事故等意外事件时往往难以得到及时求助。

（三）机遇

1.适合国情，节约土地资源。据国家统计局数据报告，随着我国旅游性化需求的增长，房车旅居生活方式激发出巨大的市场消费需求，房车露营地建设得到国家的高度重视。

2.房车出租或出售等经营活动适合各类群体，推动了我国旅游发展并带动其他产业的消费，提高了国民生活水平。

（四）挑战

众所周知，房车旅游在国外发展蒸蒸日上，但中国国情与欧美发达国家却大相径庭。在经营、宣传、管理等方面就会有不小的差距。按照我国国情在这几方面就要有创新，所以，对于刚兴起的产品来说，必然有不小的挑战。在我国还存在一些思想根深蒂固、不敢尝试新事物的人，对房车旅游认知度很低，这样一部分人也会对民众产生消极的影响。

三、发展策略

（一）加快房车露营地及旅游目的地规划。

发展房车旅游对露营地要求最高。必须以可持续发展理论为指导，协调房车旅游者与当地居民，政府与环境保护的关系，对房车旅游露营地选址进行科学规划和开发；其次要考虑房车营地的配套服务体系，包括停车场、供水供电排污等以及相应的娱乐设施；再次，需要考虑环保问题，对生态影响问题和所带来交通压力等问题都是需要合理规划的。

（二）加强相关行业协会的建设

加强相关行业协会的建设，成立专门的行业协会组织，有利于提高房车旅游者的旅游体验质量，有利于建立和统一规范整个行业的标准、更好的推广和宣传房车旅游形式，促进中国旅游业的发展，满足消费者的房车旅游需求。通过相关协会及时向国家有关部门反映情况，可以促使国家尽快制定有利于房车开发、生产和使用的法规条例。

（三）借鉴国外先进经验

房车旅游已被证实作为一种国外前景广阔的旅游产品，已经成熟，但在我国的发展尚属于初期阶段。因此我们可以借鉴国外先进经验，结合我国国情，具体问题具体分析，确保房车旅游的稳定发展。我们需要根据国情拥有自己的文化管理理念、先进的娱乐设备、优质的后勤服务及保障等，这样建立起来的营地才会是一个集景区、娱乐、服务为一体的综合旅游度假地。

四、建议

旅游规划的市场分析范文第3篇

旅游规划过程是对旅游资源、游客市场、旅游商品和旅游人才进行综合研究，确定旅游区的发展主题，设计开发出符合市场需要的产品系列，完善相应的配套设施，实现多种效益以及旅游区的可持续发展。旅游产品设计以旅游区的主要旅游吸引物为对象，根据当地条件，进行适当的资金投入，运用技术手段，通过实地调查、旅游资源和开发条件评价、规划、建设和经营等，使得现实和潜在的旅游资源得到利用，并且尽可能拓展旅游资源利用的深度和广度。旅游产品设计作为旅游规划过程中的核心环节，直接影响到旅游规划的成功与否，直接关系到旅游区的开发成败。

目前，旅游产品开发设计主要依据设计人员的经验操作，缺乏系统科学的方法。有学者进行了有益的探索并提出方法，主要分成以下几类：第一类是挖掘旅游区的地脉、文脉，并依此进行产品设计，对自然型主导的旅游区和文化型主导的旅游区都适用（刘福辉，2009）。第二类是以民俗学中的“生活相”、“生活常”为指导思想，将旅游产品恢复到生产生活当中去，主要是针对文化型主导旅游区或者旅游节庆活动（丰培奎，2009）。第三类是问卷调查，分为潜在或现实的游客调查、旅游区相关政府部门或者相关人员的访谈（傅丽华，何燕子，2008；刘福辉，2009）。第四类是将以上几种方法结合起来同时使用（刘福辉，2009；蒋长春，2005）。

在定量分析中，对于问卷数据的处理目前可以分成几大类别。第一类是景观生态学中景观相容度联合菲什拜因-罗森伯格消费者决策模型，设计符合景观要求的旅游产品类型（傅丽华、何燕子，2008）。第二类是进行游客行为分析，根据问卷数据进行频数分析（蒋长春，2005）。第三类是模糊数学或者多目标线性加权和对潜在旅游产品进行评价（刘福辉，2009）。以上几种处理方法在旅游产品设计中的使用主要停留在宏观层面，而在微观层面如旅游产品的设计款式、形状、颜色等方面，则几乎失去了有效性。本文把西方营销研究领域里应用广泛的结合分析法引进旅游产品设计领域。这种方法不仅能够很好地处理旅游产品设计中旅游区主题等宏观层面问题，在旅游产品的具体款式、颜色等微观操作层面上也具有卓越的表现。

二、结合分析法

综合分析(conjointanalysis)又称权衡分析(tradeoffanalysis)，是在已知受测者对某一受测体集合整体评估结果的情况下，经过分解的方法估计其偏好结构的一种方法。它是1964年由数理心理学家luce和统计学家Tukey首先提出，1971年由Green和Rao引入市场营销领域，成为描述消费者在多个属性的产品或服务中进行决策的一种重要方法。20世纪80年代以后，结合分析法在许多领域中获得了广泛的认可和应用。结合分析法不是一个完全标准化的程序，典型的结合分析包括一系列步骤和程序，主要用于确定哪些产品（或服务）的属性（attributes）和水平（levels）对于消费者来说是最重要的，其目的主要是测量消费者对产品属性的偏好。目前，其应用已经涵盖了新产品的概念筛选、开发、竞争分析、市场细分、广告、营销、品牌等领域（柯惠新、丁立宏，2000）。在旅游研究领域，孟威、苏勤（2009）使用结合分析法对历史城镇类旅游地居民的交往偏好进行分析，而在旅游产品开发中的运用，目前还没有相关研究涉及。

结合分析法应用于旅游产品开发设计，能够定量测量旅游地潜在或现实的游客对旅游产品某个属性和属性水平的偏好或效用，可以用来确定旅游产品最佳的属性水平组合。在旅游产品开发设计的具体应用可以分成两个部分，一是确定旅游产品的效用属性和相对重要性；二是确定潜在游客最喜爱的旅游产品组合。具体的操作步骤，首先，对预设计的旅游产品属性和属性水平进行识别；其次，根据旅游区的地脉、文脉并结合周边环境确定旅游产品的属性水平，其属性和属性水平的个数决定了分析过程中的参数个数；再次，利用属性和属性水平进行模拟组合并通过正交设计方法对旅游产品组合进行简化；最后，结合旅游地潜在和现实游客的调查结果进行数据处理，确定最佳旅游产品组合。

三、结合分析法的应用

（一）旅游案例地选择

本文以广西来宾忻城土司风情水街旅游产品设计为例说明结合分析法的运用。忻城县位于广西中部，红水河下游，东经108°24′～109°07′，北纬23°40′～24°23′，东临来宾，西依都安，北连宜州，东北距柳州117km，东南距来宾市130km，南距南宁206km。旅游尚处于起步阶段，区内拥有浓厚的土司文化、壮族文化。规划区主于忻城县城区南部，以芝江为轴，从源头板合村内城屯至与都乐河交汇处，全长约8千米，规划总面积约为46公顷。

（二）数据获取

数据来源于广西来宾忻城土司风情水街项目规划组于2008年7月16日在柳州市进行的潜在游客市场调查。调查采用随机抽样方式，共发放问卷200份，实际回收200份，有效问卷数量为198份，有效率为99%。

（三）调查数据分析

对调查数据进行统计，潜在游客市场的基本情况如表1所示。

从样本的基本信息来看，受调查人群中男性稍高于女性；年龄分布呈现正态分布，35～44岁年龄组比重最大，25～34岁年龄组次之，两个年龄组的被调查者合计占83.92%，从通常的经验来看这个群体是外出旅游和休闲消费的主力军，因此样本是有效的。学历分布比较均匀，职业分布中，学生、服务销售人员、工人居多，这与调查的地点在人口流动大的广场、公园有关。收入中等偏下，对土司文化和忻城的了解不多，对忻城的了解程度比土司的了解程度要深，了解的途径多样广泛。

感兴趣的忻城旅游资源调查中，风味小吃为34.17%，宗教旅游资源为14.57%，其余在二者之间，调查者选择比较均匀。感兴趣的土司文化中，土司民俗活动为36.68%，土司馆藏文物为17.59%，其余在二者之间。在期望体验的旅游活动当中，与休闲相关的观光旅游、体验乡村田园生活、度假排在前三位。

在表2中可以看到，性别与基本情况中的收入、感兴趣的旅游资源中的制度历史和饮食文化之间的相关性强，与期望的各旅游产品之间相关性不明显，在后面的旅游产品细分市场分析中性别不构成细分市场的标准；年龄与基本情况中的职业和月收入、期望的旅游产品中的建筑形式（土司建筑）和体验活动（体验土司文化、购买土特产）之间相关性强，与感兴趣的各旅游资源之间相关性不明显，年龄可以作为后面旅游产品市场细分标准之一；学历与感兴趣的旅游资源（土司民俗活动、土司建筑艺术、壮族民俗活动、土司文化、红水河风光、田园风光、翠屏山风光、忻城土特产、宗教旅游资源）和期望的旅游产品（体验壮族民俗活动、品尝壮族特色美食、建筑形式、建筑材料和建筑主体色彩）相关性强，是主要旅游产品市场细分标准；职业与月收入在旅游资源偏好和旅游活动选择上基本一致，但相关性不强，可作为市场细分标准的考虑范畴。对忻城的了解途径和了解程度与期望旅游产品相关性强，尤其体现在对建筑形式和建筑主体颜色的选择上。

在SPSS16.0中采用多变量进行潜在客源市场细分和潜在旅游产品市场分析，可以得出以下结论。

1.对5个基本情况因子进行分类，利用SPSS16.0进行因子分析。进行效度分析得KMO系数值为0.602，Bartlett球形检验结果为自由度为10，显著性为0.000，系数为121，由此可知适合做因子分析。经过因子分析，3个被提取的主成分因子贡献率为92.267%，职业和月收入合成一个提取因子“经济状况”，其他3个因子依次为“性别”、“年龄”、“学历”。

2.对生成的4个新的基本情况因子进行正交设计，得出81个细分市场，与前面5个基本情况因子生成的细分市场一致。将81个细分市场进行分析得出结论如下。

（1）15～24岁无收入的中专技校、高中和大专及以上的学生是最大的市场群体，占总体的18.18%，占总体的比重分别为5.05%、7.07%、6.06%。他们时间比较多但经济能力有限，有强烈的好奇心，喜欢体验新奇的民俗活动，品尝各色美食以及观光旅游，分别占这3个旅游产品市场的28%、27.14%、18.12%；消费额度主要集中在100～300元之间，占总体样本的34.54%。

（2）24～34岁的企事业管理人员和工人占市场总体的7.34%，学历集中在高中和大专，月工资收入在1000～3000元之间，旅游产品主要集中在度假和观光游览。虽然他们的收入水平不高，但由于家庭负担和社会负担轻，比其他的消费群体有更多的闲暇时间和可自由支配收入。57.56%的消费额度在500元以上，高于其他的细分市场。在所期望的旅游产品中，崇尚度假和观光旅游，约占度假市场和观光市场的1/5,是不可忽视的消费群体。

（3）35～44岁，月收入2001元以上，学历为大专及以上的人群，其消费潜能和职业紧密相关，公务员、企事业单位管理人员、文教科技人员和军人有较稳定的休闲制度和经济收入。同时旅游休假中存在公费旅游，消费额度集中在300元以上（占46.14%），这个细分市场占总体的7.58%，旅游产品项目的选择上倾向于度假。

（4）虽然35～44岁，月收入在1001～2000元之间的男销售人员占总体比重最大（32.41%），但由于受职业、收入和社会负担的影响，该细分市场外出休闲的几率比较小，在期望的旅游产品选择上以观光旅游和体验壮族民俗风情为主。

（5）45～64岁，以工人为主（17.84%），消费额度集中在300～500元，以观光旅游为主。

（6）65岁以上的消费对象是农民、离退休人员，其消费水平在300～500元之间，期待的旅游产品是体验乡村的田园生活，占该旅游产品市场的1/8左右。

3.对期望的旅游产品进行综合分析，得到旅游产品效度和所占比重（表3）。因子平均比重表示潜在游客对忻城水街旅游产品的关心程度。从表3可以看出，潜在游客最重视期望的旅游活动形式，比重平均为34.87%；其次是建筑式样，比重平均为23.59%；再次为建筑的主体色调，比重平均为23.22%；最小的为建筑的外装饰材料，平均比重为20.44%。

特性水平值效度表示该水平值对潜在游客前来忻城水街旅游时的效度。效度值越高，表示该因子越受潜在游客市场的欢迎。从表3可以看出，体验土司文化比其他的期望旅游产品形式更受欢迎，土司建筑比其他的建筑式样受欢迎，青砖比其他的建筑材料受欢迎，灰色比其他的建筑主体颜色受欢迎。

4.潜在游客对旅游产品的选择。对因子属性特性水平值进行随机组合，自由组合以后形成的产品数为5×4×4=80种，提取前10的旅游产品依次为：

（1）建筑组合的效度。

效度（1）=U（土司建筑+青砖+灰色）=0.762

效度（2）=U（土司建筑+青砖+暗红色）=0.745

效度（3）=U（土司建筑+青砖+白色）=0.7432

效度（4）=U（土司建筑+木板+灰色）=0.7216

效度（5）=U（土司建筑+木板+暗红）=0.7046

效度（6）U（土司建筑+木板+白色）=0.7028

效度（7）U（壮族传统建筑建筑+青砖+灰色）=0.6689

效度（8）U（壮族传统建筑建筑+青砖+暗红色）=0.6519

效度（9）U（壮族传统建筑建筑+青砖+白色）=0.6501

效度（8）U（壮族传统建筑建筑+木板+暗红色）=0.6285

效度（10）=U(壮族传统建筑建筑+木板+白色)=0.6115

（2）其他旅游产品效度。

效度（11）=U(体验土司文化+度假)=0.5914

效度（12）=U(体验壮族传统文化+品尝壮族传统美食+购买壮族土特产)=0.515

效度（13）=U(观光旅游+品尝壮族特色美食+购买忻城土特产)=0.5141

效度（14）=U(体验土司文化+观光旅游)=0.4921

效度（15）=U(体验乡村田园生活+度假)=0.3928

（四）数据分析结论

通过对忻城潜在客源市场和旅游产品市场分析，得出的结论如下。

以0.601的KMO系数、0.000的显著性进行了因子分析，对潜在消费市场进行分析，得出81种潜在客源市场。将这些市场进行综合分析得出游客量最大的是学生市场，消费实力最强的是24～34岁的企事业管理人员和工人。

在旅游产品的选择中，学历是区分不同消费群体的主要标志，基本情况与感兴趣的旅游资源、期望的旅游产品之间相关性表有所体现，学历与文化底蕴深的旅游产品之间的相关性强，对忻城的了解途径与忻城土司风情水街应该采用的建筑主体式样相关性强，而对忻城以及土司文化的了解程度对忻城土司风情水街的建筑形式和主体建筑色彩的选择强相关，对忻城和土司文化了解程度深的调查者选择的是以暗红色为主调的青砖土司建筑。

对旅游产品进行综合分析得到的比重中，旅游产品形式的比重最大（34.87%），建筑材料的比重最小（20.44%）。同时将特性效度的水平值进行随机组合，得建筑的前10组合和旅游产品式样组合的前5位，建筑首位的是灰色的青砖土司建筑，旅游产品组合效度最大的是体验土司文化的度假，旅游产品单体效度最大的是体验土司文化，综合考虑可以将灰色的青砖土司建筑作为首选，融合壮族传统建筑的元素，以体验土司文化为主，其他旅游产品为辅的产品性质。而在旅游产品式样选择上，则建议5种旅游产品式样综合运用。

四、结论与讨论

旅游规划的市场分析范文第4篇

关键词：营销环境 生态旅游 SWOT分析 长青自然保护区

自然保护区生态旅游营销是指自然保护区通过综合营销手段和途径与旅游目标市场（包括现实消费者和潜在消费者）进行全方位沟通，从而建立自身作为旅游目的地的鲜明市场形象，并最终实现自然保护区生态旅游产品的全面销售。

一、研究区域概况

陕西长青国家级自然保护区位于秦岭中段南坡腹地，地理位置东经107°17′～107°55′，北纬33°19′～33°44′，2001年获世界旅游组织“绿色环球21”国际认证，2005通过专家评审被列为“五级”生态旅游资源单体和中国秦岭自然保护区群（GEF）建设的重点项目、陕西省 “十一五”重点打造的生态旅游建设项目。2009年该旅游区又被授予“中国最佳文化生态旅游目的地”称号。

二、长青自然保护区生态旅游发展现状

目前，长青自然保护区已初步形成了“一条生态主线、四大功能分区以及多个主题景区”的规划框架。“一条生态主线”，即生态旅游是长青自然保护区开发的主题，是建立在严格保护区内珍稀野生动植物资源及其栖息地生态环境基础之上的。“四大功能区”即杨家沟生态休闲区、苍耳岩古道科考区、东坪石塔河森林探险区、朝阳山宗教文化区，满足游客多样化的需求。

三、长青自然保护区生态旅游营销环境的SWOT分析

(一)优势(Strengths)分析

1.长青具有得天独厚的生态旅游资源

长青保护区总面积 30 平方公里，规划旅游区面积 15.5 平方公里，区内自然景观包括地质、地貌、气候、水文、动物、植物等，以高、寒、奇、险、特为特色。最高峰兴隆岭 3071 米，是秦岭南坡著名的“九岭”之最。其生物多样性被誉为古老孑遗植物的避难所和秦岭野生动物的乐园，尤以“秦岭四宝”——大熊猫、朱

、羚牛、金丝猴为著称。

2.有一定知名度

“四大国宝”——朱

、大熊猫、金丝猴、羚牛在同一区域同时出现在长青自然保护区，特别是秦岭大熊猫在区内分布密集，目前已通过国际“绿色环球21”旅游组织的注册认证，加入了“中国人与生物圈”组织。

3.已获得的一部分生态旅游开发、经营和管理经验

佛坪保护区等部分生态旅游景区，在结合自身特点的基础之上，提出了许多有价值的生态旅游开发模式，在规划、开发、经营、管理等方面给了长青一些宝贵的经验，也为长青保护区生态旅游的发展提供了借鉴。

(二)劣势(Weaknesses)分析

1.对生态旅游的认识和理解不足，生态旅游市场需培育

由于国内生态旅游市场还很不成熟，国民生态意识还十分薄弱，生态旅游景区多位于贫困的地区，导致环境破坏的屡见不鲜。

2.市场营销明显不足

据2004年汉中市旅游局所做的旅游市场调查分析显示，约有70%的游客选择汉中作为其生态休闲旅游目的地（远远高于全国平均40%的水平），然而，在游客感兴趣的旅游景点中，长青自然保护区生态旅游排在第十位。这说明长青旅游整体形象还不够明确和鲜明，宣传范围和宣传力度还不到位。

（三）机遇(Opportunities)分析

1.国际、国内生态旅游者不断增加

据世界旅游组织统计，世界旅游业以每年4%的速度增长，而生态旅游的增长速度却达到了20%-30%。根据对到汉中来的旅游者所做的一项调查显示，在长青生态旅游区开发建成以后，愿意到长青来参与生态旅游的游客占全部游客的80%。

2.省政府对发展生态旅游的重视

长青作为省政府确定的“十一五”重点旅游建设项目，以被省政府确定为继临潼“兵马俑”第一条国际知名旅游品牌后，全力打造的第二条国际旅游品牌。

（四）威胁(Threats)分析

1.缺乏旅游经营及从业者可持续旅游意识

多数旅游组织者重视直接经济效益，生态旅游意识薄弱。现阶段的旅游组织者们，大多数都把关注的目光放到了能直接产生经济效益的设施上，对生态旅游可持续发展方面的关注就相对少了很多。

2.缺少旅游环境监测管理体系

生态旅游要达到旅游资源的可持续利用，就必须有专门的旅游环境监测体系。但目前由于生态旅游还处在起步阶段，与生态旅游相配套的生态环境监测与管理体系还没有建立。在许多旅游景区内还没有科学地监测仪器和设备，环境管理、游客管理的水平还不高，由此带来了一系列负面影响。

通过以上SWOT分析显示，长青生态旅游产品有着强大的市场竞争优势，市场营销潜力是巨大的。然而，“劣势”中的一些制约因素目前和将来会影响市场潜力的发挥，长青应尽快采取多种措施克服劣势，同时率先采取灵活多样的营销手段，抢占生态旅游市场，成为全省乃至全国首选生态旅游目的地。

参考文献：

[1]何红.陕西长青——华阳生态旅游市场调查与对策研究[J].襄樊学院学报，2010.8

旅游规划的市场分析范文第5篇

关键词：旅游市场；需求预测；方法

一、引言

旅游需求是旅游市场形成的根本基础，没有旅游需求，旅游市场就无从谈起，旅游产品的价值也就无法实现。因此，对某地旅游产品的需求量是旅游目的地旅游管理部门、旅游企业(景区、旅行社等)和旅游从业人士都十分关切的重要问题。旅游需求的重要性说明，任何一个国家或地区在发展旅游业时，都必须以人们对该国或该地区旅游产品的需求为依据，在此基础上有针对性地开发旅游产品，合理地规划和控制旅游业的开发规模和发展速度，以实现发展区域旅游业的最佳效益。对旅游者需求研究特别是对其消费行为的研究非常重要，中国的旅游业发展需要这方面的研究来指导实践。而消费者的需求和消费行为也随着社会发展不断变化，需要业界不断地追踪研究，与时俱进。旅游者需求与消费行为将始终是中国旅游研究的前沿问题[1]。我国的学者一直以来十分重视这个问题的研究，进行不断地探索，取得了一定的研究成果。

随着我国旅游业的不断发展，旅游活动对社会的影响不断加大，关于旅游需求的研究开始向更深的层次展开，很多不同领域的学者开始介入到旅游需求的研究之中。从旅游目的地的角度研究旅游需求可以指导目的地的旅游产品的开发与规划、旅游企业经营策略，为旅游资源开发与规划等提供科学的依据。

二、旅游市场需求预测研究中的统计分析

利用中国期刊网搜索，从研究内容进行选取，共有137篇文章来探索旅游市场需求预测问题。王铁生(1984)首先发表文章探讨杭州国内旅游需求预测[2]。而1985年12月通过鉴定的《北京旅游发展战略》，其中包含了客源市场调查研究篇幅，从内容上看，包括了客源市场预测、市场发展战略、旅游者行为分析等；从方法上看，使用了大规模的问卷抽样调查，并进行了旅游市场预测研究，在全国具有领先意义[3]。从此开始，我国学者对旅游需求预测进行不断研究和探索。

(一)文献数量统计

从文献的时间动态分布统计中看出(见图1)，我国学者从20世纪80年代中期开始进行旅游市场需求预测研究，在20世纪80年代仅有4篇相关文献。而持续进行此方面的研究始于20世纪90年代中期。我国学者陆续开始进行旅游市场需求预测的研究。从1996-2004年，文献数量基本持平，但总体上略有递增趋势。近几年(2005-)有关旅游市场需求预测的研究又有新的增长，而且增幅很大，尤其是2005年达到15篇，是2004年的3.75倍，2006年达到了20篇，2007年截至到7月份已经有19篇文献，可见我国对旅游市场需求预测的研究真正兴起于最近几年。

(二)研究方法分类统计

国内对旅游需求预测的研究主要是在借鉴国外旅游需求预测方法的基础上做更进一步的探索与分析，不少学者对旅游需求预测方法改进做了大量研究[4]。笔者参考了任来玲(2006)的旅游需求预测分类[5]，将137篇文献按照研究方法进行分类。从传统的研究方法来看，有60.1%的文献采用，其中有15.2%的文献采用了定性研究方法，有44.9%文献采用了定量研究方法，所有的传统研究方法中回归模型的应用最多，达到了24.6%；有39.9%的文献采用了人工智能方法，在人工智能方法中，灰色系统研究方法应用最多，达到了19.6%。

三、旅游市场需求研究轨迹分析

在对137篇文献进行总体统计分析的基础上(结合表1和图1)，根据我国旅游市场需求研究的具体情况，从研究发展的轨迹来看，可以划分为三个阶段：第一个阶段为20世纪80年代，我国的旅游研究起步于改革开放以后的20世纪70年代末期，这个旅游研究处于起步阶段，一直到20世纪80年代末期，我国对旅游市场需求预测的研究仅有很少的学者介入，研究成果很少；第二个阶段为20世纪90年代，我国的旅游研究蓬勃发展，有较多的学者开始对旅游市场需求预测进行研究，从内容和方法都有一定的扩展；第三个阶段为2000年以来。2000年以来，我国的旅游市场需求预测研究在数量上和研究方法上都出现了比较大的变化，虽然回归模型仍然是主要的研究方法，但是已经从简单的一元回归向多元回归、指数回归、多项式回归转变，新的研究方法引入、如神经网络、粗集理论开始应用到旅游市场需求预测之中，而且多种方法的综合应用研究也不断地增加。

(一)零散的摸索起步阶段(20世纪70年代末-80年代末)

在此期间共有5篇相关文献。从研究方法的时间演进看，我国的旅游市场需求预测研究在1990年以前，我国的学者开始进行旅游市场需求预测研究的摸索，在研究方法上主要使用传统的研究方法，虽然以定量方法为主，但是利用的定量方法比较简单，回归模型都是使用了简单的一元线性回归方法，而且都以国民人均收入为自变量。

这一阶段代表性成果有王铁生，葛立成(1984)利用铁路运输、公路运输、水运和空运发送人次对杭州旅游人次进行匡算，并指出了其中的误差。在对杭州市旅游市场需求进行预测中，认为经济发展是衡量国内旅游发展的重要因素，因此，其利用人均国民收入作为自变量用一元回归模型进行旅游市场需求预测。同时为了弥补第一种方法的不足，又使用了指数方程(时间序列)进行了预测。文章最后指出旅游增长率高于人均国民收入增长率[2]。叶涛(1986)首次提出运用计量经济学的方法进行旅游市场需求预测。文章提出了黄山客流量模型，文章使用了回归和滑动平均结合模型对黄山旅游市场需求进行了预测[6]。韩德宗(1986)首次将引力模型和旅行发生模型引入国内，并进行了介绍、分析[7]。

(二)稳定的探讨成长阶段(20世纪90年代)

在这一阶段，旅游市场需求研究文献数量相比较第一阶段有了很大的提高，在研究方法上也出现多元化，特尔菲法、ARIMA模型和灰色系统都第一次运用到旅游市场需求预测之中，但回归模型和时间序列仍然占有主导地位。研究出现了从简单单变量分析向复杂的多变量分析、静态模型向动态模型、单一方法向方法综合发展，多种学科(如数学、地理)开始介入到研究之中的变化趋势。

一些新的预测方法、模型应用到旅游市场需求预测之中。保继刚(1992)首次运用修正引力模型对北京市6月份国内游客预测模型，并指出模型的使用范围，在我国使用引力模型存在数据问题，要使用引力模型进行旅游市场需求预测必须有些解决旅游数据获取[8]。张洪明(1995)首次将灰色理论应用于旅游市场预测之中，建立了引入残差信息的灰色预测模型，指出灰色建模不需要大量原始数据，不存在误差积累，和概率统计、回归模型比较具有精度高的特点，适合用于中长期旅游市场需求预测[9]。赵西萍，王磊，邹慧萍(1996)对国际上旅游市场预测方法进行了综述，并提出了旅游需求预测的发展趋势——与经营管理过程相融合的预测方法[10]。魏启恩，刘新平(1997)引入随机时间序列ARMA，ARIMA模型分析方法，建立了西安境外游客的ARIMA动态预测模型[11]。

这一阶段一些综合性的组合方法开始出现，如周建设，刘新平(1996)选用了逻辑斯缔曲线模型，选用常规的线性回归和三次曲线模型等7种模型对昆明入境游客进行预测，通过比较分析发现带虚拟变量的线性回归模型和指数曲线模型较优。并利用7种预测模型进行了组合预测[12]管宁生，杨丽，王建平(1998)利用指数模型和特尔菲法对鹤庆县旅游市场进行了预测[13]。

(三)快速的发展整合阶段(2000年-)

2000年以来，我国对旅游市场需求预测的研究进入了新的阶段，目前有108篇成果出现，远远多于前20年的总和，由此来看，对于旅游市场需求预测的研究成为了旅游研究的热点之一。随着经济学的介入和人工智能理论的成熟以及在各行业的广泛应用，旅游研究者将计量经济方法、神经网络、灰色模型等这些方法引入旅游业，并进行了旅游需求模型和预测研究的有益探索。在旅游市场需求研究中尝试将新的研究方法于最新的研究结合和整合运用，研究方法逐渐精细化，这样得益于旅游需求理论的不断提升，旅游建模和预测方法也经历了比较大的变化。

李峰，孙根年(2006)应用旅游本底趋势线的概念和方法研究了2003年“SARS”对我国的旅游的影响[14]。吕连琴，王世文(2000)通过定性与定量相结合的方法，分析了小浪底国内客源市场的趋势和走向，还尝试采用了趋势分析法、专家咨询法、分级累计法、平均值法等多种预测方法，对小浪底旅游区国内旅游市场进行了深入的分析与预测[15]。田喜洲(2001)对重庆市美国旅游客源市场进行了详细分析，并通过建立指数方程预测模型预测了重庆市未来3年的美国游量[16]。张启敏，汪文帅(2002)采用Hammerstein模型对宁夏2006年的旅游需求量进行预测、并对该模型进行了修正，同时指出在小样本条件下Hammerstein模型是一个非线性模型[17]。吴江，黄震方(2004)运用Logistic曲线对旅游地生命周期的发展阶段进行模拟，并应用StellII语言建立了模型，代入一定的数据进行处理，模拟旅游产品生命周期曲线，并对这一曲线的主要影响因素进行了讨论，得出旅游市场预测的非线性规律，并讨论回头客对旅游地持续发展的重要性[18]。王娟、曾昊(2001)研究了人工神经网络(ArtficialNeuralNetworks)在旅游市场预测的应用及其重要性[19]。郑江华，刘平(2001)利用线性组合预测方法对新疆国际旅游客源量进行了预测[20]。张立生(2004)研究了影响旅游需求的因素，并对经济、人口和交通因素分别进行分析，建立了预测模型，预测了我国2005年和2010年的国内旅游人次和旅游收入[21]。刘颂(2003)利用GM(1，1)模型对旅游地客源市场动态预测方法进行了探讨[22]。曹霞(2006)在分析上海市2000年1月—2004年9月旅游市场动态变化时序数据的基础上，采用博克斯-詹金斯(B-J)方法预测了2004年4月—2004年9月间上海市旅游客流的发展变化趋势[23]。谭频频等(2006)建立基于月度数据的桂林漓江旅游航班、运量及游客的需求预测模型，运用指数平滑、SARIMA和Elman人工神经网络3种方法，并采用平均绝对误差(MAE)、均方差百分比误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)评价模型预测效果。预测实例表明Elman神经网络模型更能反映时间序列的波动性，更适合桂林漓江旅游需求预测[24]。

四、结语

综上所述，可以看出国内对旅游市场需求预测的研究具有以下特点：

第一，从研究方法来看，国内在对旅游市场需求预测的研究过程中仍然偏重于定量研究方法(模型)的使用和探索，但是，研究成果具有一定的相似性。近年，开始注重定量与定性方法相结合以及一些方法的综合运用，预测方法正由单一化逐渐向综合化方向发展。但是和国外的研究相比较，虽然研究方法日益丰富，但是研究零散，缺乏系统性，没有形成体系，因此，对于研究方法的理论探讨和体系形成需要不断地努力。

第二，从研究对象和研究内容来看，国内旅游市场需求预测研究方面着重现象的统计描述，利用模型进行过程和机制分析较少；针对某一消费者群或旅游目的地的实证分析较多，对基础理论与方法论的探索少；强调个案研究多，以个案推导整体的做法不够严谨，样本质量和代表性存在问题，研究结论不具备普遍指导意义。在研究中对于旅游市场需求预测的目的和意义认识不够，对于预测过程和结果的分析不足，致使其实用价值受到很大影响。

参考文献：

[1]范业正.旅游者需求与消费行为始终是旅游研究的前沿问题[J].旅游学刊，2005，20(3)：10-11.

[2]王铁生，葛立成.对来杭国内旅游者的动态分析[J].浙江学刊，1984(4)：7-13.

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[5]任来玲，刘朝明.旅游需求预测方法文献述评[J].旅游学刊，2006(8)：90-92.

[6]叶涛.黄山旅游市场的分析和预测[J].数量经济技术经济研究，1986(2)：63-68.

[7]韩德宗.旅游需求预测重力模型和旅行发生模型[J].预测，1986(6)：66-67.

[8]保继刚.引力模型在游客预测中的应用[J].中山大学学报(自然科学版)，1992(4)：133-136.

[9]张洪明.森林旅游客流量引入残差信息的灰色预测[J].四川林勘设计，1995(4)：29-33.

[10]赵西萍，王磊，邹慧萍.旅游目的地国国际旅游需求预测方法综述[J].旅游学刊，1996(6)：28-32.

[11]魏启恩，刘新平.西安市境外游客动态预测模型[J].陕西师范大学学报(自然科学版)，1997(2)：67-71.

[12]周建设，刘新平.昆明境外游客市场预测探讨[J].陕西师范大学学报(自然科学版)，1996(4)：75-79.

[13]管宁生，杨丽，王建平.鹤庆县旅游市场分析与预测[J].社会科学家，1998(增刊)：105-108.

[14]李峰，孙根年.基于旅游本底线法(TBLM)的旅游危机事件研究——以2003年“SARS”事件为例[J].人文地理，2006(4)：102-105.

[15]吕连琴，王世文.黄河小浪底旅游开发的国内客源市场分析与预测[J].地域研究与开发，2000(4)：93-96.

[16]田喜洲.重庆市美国客源市场分析、预测与开发对策[J].重庆商学院学报，2001(3)：18-20.

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[18]吴江，黄震方.旅游地生命周期曲线模拟的初步研究—Logistic曲线模型方法的应用[J].地理与地理信息科学，2004(5)：91-94.

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[20]郑江华，刘平.新疆国际旅游客源量的线性组合预测[J].交通运输系统工程与信息，2001，1(2)：140-143.

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