貴州跟團游在線旅游產品銷量影響因素分析

【摘要】利用飛豬網346條貴州跟團游在線旅游產品信息，使用R軟件采用普通最小二乘估計方法進行回歸建模。研究表明：價格水平對銷量有負面影響，累計評價、評分、庫存、飛豬里程、含純玩、含高鐵、舒適型和豪華型酒店、普通和知名店鋪對月售有正面影響。并且根據結論提出了相應的建議。

【關鍵詞】跟團游;在線旅游產品;影響因素

【中圖分類號】F592

【文獻標識碼】A

1 研究背景

近年來，貴州省旅游總收入由2013年的2358.18億元到2019年的12318.86億元，呈井噴式增長。并且在線旅游產品中，跟團游產品數較多，研究其銷量影響因素，對于在線旅游產品供應商開發產品、提升游客滿意度具有重要意義。

隨著旅游產業收入快速增長，行業互聯網化逐漸加深，在線旅游市場也快速增長。2019年中國在線旅游市場交易規模為10866.5億元，較2018年增長11.4%。2018年中國在線旅游用戶規模為3.6億人次，2019年為3.9億人次。在線旅游行業競爭日趨加劇，如何為游客提供優質的產品，爭取更多的游客，對在線旅游產品供應商顯得至關重要。所以，研究在線旅游產品銷量影響因素，對其進行探索.為打造在線旅游爆款產品以及為在線旅游產品供應商進行客戶關系管理、完善運營流程、合理定價、明確市場定位、提高銷量提供依據，平臺管理店鋪和開發產品顯得十分重要。

并且，隨著大數據時代的到來，獲取數據的方式也更加高效便捷，對于在線旅游網站的產品結構化數據，具有極大的價值。隨著大數據技術的逐漸成熟，已具備處理這些數據的條件。對于平臺來說，如何使數據價值最大化，是一個重要的課題。以往對于旅游產品研究，多采用調查問卷獲取數據，從問題的提出，問卷的設計，到數據的收集、整理，最后得出結論，往往要經過很長的周期才能得出結論。并且，問卷數據代表的周期比較短，并不能及時發現市場的變化，從而調整經營策略并開發出熱門產品。

2 文獻綜述

對于影響消費者在線旅游產品購買意愿影響因素方面，大多學者使用結構方程模型對問卷數據進行分析。

關于價格折扣方面，王月星利用情景式問卷數據對在線旅游產品價格折扣對旅游者購買影響進行分析，得出如下結論：對于國內短途游和國內中長線游而言，同等折扣幅度下，百分比折扣比金額折扣對購買意愿的影響更顯著;深度折扣對購買意愿有更大的負面影響。

對于網上評論數據，不同學者從不同角度對其進行了分析。Park D H等發現網上評論的質量對消費者的購買意向有正向影響，隨著評論次數的增加，購買意向增加，低參與度的消費者受到評論的數量而非質量的影響，但是高參與度的消費者主要受評論質量的影響。莫啟鈞對攜程旅行網的2484個旅游產品的在線評論和企業回復數據進行分析，利用SPSS軟件的回歸模型進行實證分析，證明用戶在線評論的數量及回復質量對旅游產品的銷量有正向影響。劉陽發現評論數量與在線旅游產品銷售量有正向影響。

綜上所述，大多學者使用問卷數據對銷量進行定量與定性研究，而且描述性分析較多，部分學者結合文本數據對銷量進行分析，然而多數研究從較大范圍內進行分析，少有學者使用網絡結構化數據針對單一地區進行分析，所以本文將使用網絡數據對貴州在線旅游產品中跟團游產品進行分析，以期為在線旅游產品供應商提高銷量提供建議。

3 模型構建

本文數據來源于飛豬網2019年6月的346條跟團游在線旅游產品信息。以月售（單位：筆）為因變量，經變量選擇后，自變量為：價格水平、累計評價、評分、庫存、飛豬里程、含純玩、含高鐵、酒店檔次、店鋪熱度。對月售取自然對數，使用R軟件采用普通最小二乘估計方法進行回歸建模。建模結果見表1，其中模型R2 =0.387.AdjustedR，-0.363，F Statistic=16.091***。

4 結果分析

由表1可知，在其它條件不變的情況下，隨著價格水平的提高，月售下降。價格水平低的產品比高的產品月售平均高107.6%，價格水平中的產品比高的產品高60.5%。

累計評價每提高l條，月售提高0.2%。累加評價越多，意味著歷史購買會較多，進而影響月售，這與莫啟鈞和劉陽的結論是一致的。

評分每提高0.1分，月售提高936%。隨著評分的提高，月售提高，這與游客對產品的認知是相符的。店鋪應努力提高評分，以期獲得較高的銷量。

庫存每提高100，月售提高0.1%。隨著庫存的提高，月售提高，商家應合理安排庫存，提升庫存柔性，避免庫存過高帶來成本的增加，庫存過少影響銷量。

隨著飛豬里程的提高，月售提高。飛豬里程每提高10，月售提升0.3%。店鋪的促銷力度與月售是正相關的。

帶有即時確認的產品比二次確認的產品月售高46.8%。由此可知，游客更加看重效率，店鋪在設計產品時，應盡可能縮減訂單確認時長，以期獲得較高的月售。

含純玩的產品比不含純玩的產品月售高46.2%。據此，游客更加注重游玩體驗，設置關鍵詞“純玩”可提升月售，店鋪應注意此點。

含高鐵的產品比不含高鐵的產品月售高40.4%。現在高鐵速度較快，也較為方便，店鋪在設計產品時可關注高鐵對月售帶來的影響。

舒適型和豪華型的酒店能帶來產品月售的增長。酒店檔次為舒適型的產品比經濟型的產品高35%，酒店檔次為豪華型的產品比經濟型的產品高43.9%。店鋪設計產品時可盡量增加舒適型和豪華型酒店的配比，以滿足游客日益提升的生活質量帶來的住宿需求。

店鋪熱度為普通的產品比小眾的產品月售高75.6%，店鋪熱度為知名的產品比小眾的產品月售高52.9%。一般情況下，產品較多的店鋪比少的店鋪擁有更多的資源，投入也更多，月售增多是正常的。適當增加店鋪的產品數，對產品月售是有幫助的。

5 建議

第一，對用戶開展客戶關懷，增加累計評價數。根據客戶關系管理理論，開發一個新客戶的成本是同等條件下維持一個老客戶成本的6倍，并且，客戶關懷作為客戶關系管理理論的一項重要內容，店鋪使用此項策略和客戶建立良好的關系是有必要的。對于已經完成訂單并出行的游客，店鋪可以通過友好提示，使游客對于產品進行評價，并給出好評。如果游客不知道如何評價，則店鋪可以提前準備好話術，從導游服務、餐飲交通、酒店住宿、行程安排等方面給出引導，詢問客戶在整個購買過程及出行中的旅游體驗。并調查客戶滿意度，做好客戶關系管理，建立與客戶的良好關系。對于粘性不足的客戶，可設定激勵機制，促使其評價。比如：對于給出5分好評、深度評價的游客，可以對其給予一部分現金折扣或者贈送一定的禮物。對于深度游玩用戶，平時可多對其進行客戶關懷，比如節假日之前，詢問其最近是否有出游的計劃，如果有，則咨詢其時間和目的地，并提供出游建議。當店鋪開發了一個新旅游線路時，則可以聯系此類游客，促使其長期消費，并使其轉化為自己店鋪的忠實客戶，進而提升美譽度。對于旅游體驗較差的客戶，需想辦法彌補這種過失，比如直接退款，記錄體驗較差的原因，并完善不足之處，以此來優化整個運營流程的細節并提升客戶滿意度。

第二，合理設置優惠信息。不同的促銷方式，對于游客的吸引力是不一樣的。一般來說，價格較高的產品會設置飛豬里程，即促銷信息。價格越高，飛豬里程越多，從而提升游客的購買欲望。另一方面，設置優惠金額在較低水平的產品月售較高，而沒有設置優惠金額的產品，月售較低。并且，當設置的優惠金額比較高時，產品的月售呈下降趨勢，也就是說，該定價方式并沒有帶來銷量的增長，反而降低。對于此類產品，在定價時，應考慮該細分市場銷量對于價格的彈性，設置在一個合適的水平。

第三，做好市場定位，合理設置關鍵詞。市場細分、目標市場選擇、市場定位是開發一個產品的基本流程。只有當市場定位比較準確時，才會有一個比較好的銷量。天下的生意是做不完的，只有立足定位，在一項產品上做精做專才能有一個好的業績。設置關鍵詞（即時確認、純玩、高鐵、舒適型酒店、豪華型酒店）的產品月售較高，由此可知，目標市場選擇比較好的產品，具有其自身特色，定位比較明確，在游客搜索該關鍵詞時，就會出現，從而增加了爆光率。

6 結語

影響貴州跟團游在線旅游產品銷量的因素是比較多的，本文實證結果表明：價格水平與月售負相關，累計評價、評分、庫存、飛豬里程、即時確認、含純玩、含高鐵、舒適型酒店、豪華型酒店、店鋪熱度為普通和知名能帶來月售的增長。店鋪在設計產品時，應多加注意這幾個方面帶來的影響，以期獲得更高的月售。

另外，本文使用數據時間較短，可能不完全反映這些影響因素對貴州跟團游在線旅游產品的影響，未來可使用長期數據，以更加全面的進行分析。

[參考文獻]

[1] Wen I. An Empirical Study of an Online Travel Purchase IntentionModeI[J]. Journal of Travel& Tourism Marketing， 2012. 29（1）： 18-39.

[2] Nunkoo R， Ramkissoon H.Travelers' E-Purchase Intent ofTourism Products and Services[J]. Journal of Hospitality Marketing&Management， 2013， 22 （5）：505-529.

[3] AmaroS， Duarte P.TraveUers intention to purchase travel online：integrating trust and risk to the theory of planed behaviour[J]. AnatoliaAn International Joumal of Tourism&Hospitality Research， 2016.27 （3）：1-12.

[4]王月星.在線旅游產品價格折扣對旅游者購買意愿的影響研究[D].鄭州：鄭州大學，2018.

[5] Park D H， Lee J， Han I. The Effect of On-Line Consumer Reviewson Consumer Purchasing Intention： The Mode-rating Role ofInvolvement[J]. Intemational Joumal of Electronic Commerce.2007，11 （4）：125-148.

[6]莫啟鈞.用戶評論及企業回復對在線旅游產品銷量的影響研究[D].上海：華東理工大學，2016.

[7]劉陽.基于文本挖掘的在線旅游產品銷量影響因素分析[D].北京：首都經濟貿易大學，2018.

[8]吳喜之，應用回歸及分類——基于R[M].北京：中國人民大學出版社，2016.

[9]強南囡，李悅，呂惠聰，客戶關系管理[M].成都：西南財經大學出版社，2013.

[作者簡介]李海洋（1995-），男，河南許昌人，在讀碩士研究生，研究方向：經濟大數據分析。