南京旅游度假区游客细分研究-论文.pdf

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1、产业研究ITheIndustriaLStudy南京旅游度假区游客细分研究张琦南京师范大学商学院江苏南京210023摘要:南京是中国首批国家历史文化名城和全国重点风景旅游城市,对游客的情况进行深入细致的研究,在多方面都具有重要的意义。本文通过对南京市几个具有代表性的度假区旅游景点的游客进行问巷调查,通过因子分析法、聚类分析法,对度假区游客进行细分研究,得出有利于度假区企业做出正确的决策的指导性结论,帮助政府实施正确的旅游性政策,促进南京度假区旅游业的发展。关键词:游客特征;旅游度假区;追求利益;因子分析;聚类分析一绪论在受访人中,工作职位较高者达到80%,其中包括公务员,企事业南京是中国首批

2、国家历史文化名城和全国重点风景旅游城市,每管理人员,文教科技人员等,并且大多数都是公司组织出游,以群体为年都会有大量游客来南京进行度假旅游。而南京度假区主要还存在单位,值得关注的是学生虽不是高收入人群,但也占了相当大的比重,着诸如以下的问题:南京旅游度假区的国际化水平不高;度假地的淡占35%,这些都表明南京的旅游度假区是当前现代都市旅游活动中的旺季严重失衡等。究其原因,我们认为商家对度假旅游需求与旅游度一部分,对城市游客具有更大的吸引力,因此度假区在管理方法、项假区发展趋势把握不准是如今导致度假区不能持续健康发展的一个目设置、服务态度、媒体选择等方面都应以城市人群为主体,投其所重要因素。于

3、是这就需要我们通过调查问卷,在南京市进行实地考察好,引导并创造需要,才能取得更好的营销效果。的方法,对旅游者的构成现状、旅游流强度、空间分布进行分析,这2.度假原因分析样才能为开拓客源市场提供合理的意见和建议。二研究方法1.问卷设计问卷采取被访者自己填写式。问卷由三部分组成:第一部分是被访者出游特征,第二部分是被访者对追求利益的重要程度评价,问卷中设置了l5项利益变量,采用李克特5分测量方法,被访者根据自己认由问卷调查结果可以看出,人们已经渐渐从选择节假日或空闲为的重要程度,从低到高,在1—5分中选择(1,表示根本不重要;5,表时去旅游景点游玩而转变为和亲朋好友一起结伴去度假区,这种集观示

4、非常重要),第三部分是被访者人口统计学特征。光、服务度假等全方位的方式。度假区旅游可以更好增进与家人、2.因子分析法朋友的感情,更闲适地欣赏优美的自然景观,更多地开阔眼界,增长知因子分析法就是寻找一些因子中的公共因子,在这些主成分的基识,这种处于自身的主观考虑便成了人们去度假区的主要原因。础上构筑若干意义较为明确的公因子,以它们为框架分解原变量,以接着,值得注意的是,单位组织出行也是一大原因。在前面的职此考察原变量间的联系与区别。业的调查中,我们发现企事业管理人员,公务员,文教技术人员在除学因子分析的核心问题有两个:一是如何构造因子变量,二是如何生之外占了相当一部分比例。而这些职业都是相比

5、较于其他一些职对因子变量进行命名解释。因此,因子分析的基本步骤和解决思路就业来说,属于是稳定的,福利较好的。在节假日,例如教师,寒暑假的是围绕这两个核心问题展开的。假期较长,学校会统一组织旅游度假。所以,在所接收调查的人群中,因子分析常常有以下四个基本步骤:有着较为明显的职业的分布集中的现象。(1)确认待分析的原变量是否适合作因子分析。而处于康体疗养的目的选择度假区的人则是很少了,康体疗养是(2)构造因子变量。一个长期的过程,选择在度假区这样一个消费相对高的显然是不适合(3)~J用旋转方法使因子变量更具有可解释性。的。同样,结识新朋友也不是选择旅游度假区的主要目的。(4)计算因子变量得分。

6、3.因子分析3.聚类分析法本文使用Stata分析软件,数据处理过程包括三个步骤,首先,为聚类分析是根据事物本身的特性研究个体的一种方法,目的在于了将原利益变量合并成能反映大部分变量信息的若干因子,进行因子将相似的事物归类。它的原则是同一类中的个体有较大的相似性,不分析,并用信度检验考察各因子的内在一致性。第二步,为了将具有同类的个体差异性很大。在商业上,聚类分析被用来发现不同的客户共同利益取向的样本结合一起,进行快速聚类分析,并使用判别分析群,并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征检验类别的差异性。第三步,将各细分市场与人El统计学变量、出游特征变量进行交叉分析,利用卡方检验和单因素方差分

7、析进行显著性三、结果分析检验,显著性检验p值取小于0.05。(见下表)1.游客特征分析因子分析根据变量之间的相关性将大部分变量合并成少数几个因子。因子1包括“强身健体”、“获得运动机会”故命名为“康体”;因子2包括“和亲朋好友一起”故命名为“亲朋”i因子3包括“开阔眼界”、“欣赏优美风景”,故命名为“享受”;因子4包括“单位组织出游”,故命名为“公务”。四、结论及指导性建议1.结论M0DERNBUSINESS现代商业e9

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