京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
解读90后旅游消费大数据_数据分析师
90后代表着崛起的消费一代,是未来即将成为主流的消费人群和下一代消费主力军。
90后出境游:旅行社仍是重要选择
中国旅游研究院国际旅游研究所负责人蒋依依发布《中国出境旅游发展年度报告2015》时表示,90后为首的现代消费者向往价值观层面的契合以及精神的引领,“他们关注点已经不是这个地方是哪里,而是旅行过程带给我一种什么样的感觉?”
由于90后可支配收入受限,超5成90后出游次数为一次,单次境外旅游花费大部分在1万元左右。此外,由于签证出行便利度低,不少90后选择骑行等方式“穷游列国”,在住宿上也不求奢华。
除了“穷游派”,大多数人仍需要报旅行社。报告显示,影响90后游客选择出境游旅行社的因素首先为品牌知名度,其次为朋友推荐,再其次为诚信度。
而在出行同伴选择上,超5成90后选择和家人一起出游,其次为和好友结伴出游,再其次为独自出游。
较之长辈,90后出境游“想走就走”意识更为明显。
90后的国内游:高频次、小群体、大手笔
淘宝旅行对外发布首份《互联网下的90后旅游消费报告》,通过对90后网购人群的消费习惯进行分析,揭示中国90后群体的旅游偏好和特点。根据报告显示,90后群体每年旅游在1—3次,每年的出行旅游高峰在1、2月和6、7月这两个寒暑假时间。最受到90后欢迎的热门目的地分别是丽江、成都和杭州。
根据数据显示,90后在旅游出行上的频率较高。一年里出行1-3次的占74%,出行3-5次的占20%,剩下6%出行则在5次以上。
在旅行方式上,选择结伴出行的有不小的比例。数据显示,90后用户一笔订单超过2张机票或客栈房间的比例有30%左右。
6、7月份属于一个炎热的夏季,也属于所有毕业生们特有的季节,比如高考结束后的“减压游”,大学毕业生的“毕业游”,掀起暑期旅游的高潮。
根据报告显示,在旅游目的地上,最受到90后群体欢迎的十大热门国内目的地分别是丽江、成都、杭州、北京、三亚、长沙、桂林、西安、南京、厦门。
在旅行消费上,报告显示,90后平均旅游消费1500元以下的占51%,1500元—3000元的在28%,还有21%是高于3000元。3000元以上的消费也能占据近1/4的比例,可见90后一族在旅游消费上的确舍得花钱,当然这也不排除回家探亲这样的出行在内。
此外,从去哪儿网发布的首个高星酒店报告中看到,80后90后现在已经成为高星酒店的消费主力,这些酒店大多是价格搞活动或比较实惠的高星酒店。
旅游动机:更加多元化、个性化、潮流化
在90后眼里,不管什么是观光游,也不懂得什么是度假深度游。在90后的21条“旅规”中就有“手机、相机、psp一个都不能少;总想尝试广告里的新产品;手机号码是动感地带的;qq号码等级在一个太阳以上……”所以,他们的旅行也一定要和潮流的相机、靓丽的衣着相搭配,否则一切免谈。
报告显示,较“80后”而言,“90后”在旅游动机的调查结论方面,康体型动机比重上升,如娱乐消遣、放松休闲、疗养健体、泡温泉、登山、游泳等等动机明显上升,尤其是疗养健体的动机已经由原来的11.32%上升为现在的62.3%,上升比重最大。说明“90后”更注重享受生活、享受“活在当下”的快意。“90后”比“80后”在旅游方面娱乐性更强,玩性更大。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07