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QuestMobile:厉害了,游乐园用户画像分析,见过吗?2017年中国四大游乐园游客人群洞察报告

QuestMobile  · 公众号  ·  · 2017-09-12 11:35

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童鞋们哒噶吼啊。上周给大家分享了一下在线音乐APP市场分布状况,虽然,那个,不少童鞋留言,表示,还是很喜欢某家音乐的,然而,现实就是现实……Mr.QM也木有办法,就像上周,Mr.QM彻底见识到了Mr.Zhou这个小资产阶级暴发户的嘴脸,然而,也只吐个槽,并不能改变什么。


事情是这样的,上周,Mr.Zhou被人扔了猫,心情很不好,带领大家去吃海底捞,大手一挥:“服务员,鸳鸯锅,来一盘肥牛,小菜有吗?一样来两盘,呃,四盘吧。”转过头,对围坐的程序狗们高声喊道:“敞开吃,小菜管够啊!”


啧啧,吃了一肚子黄瓜条之后,Mr.Zhou扫视一圈,确认大家不动筷子了,朝服务员喊道:“服务员,汤底打包。”服务员都懵逼了,但是非常时期,必须满足啊!当即拿几个大盒子给乘上了。Mr.Zhou非常满意,朝Mr.QM道:“你给拿上,我一会儿要去洗头,不方便……”说完,庞大的身躯如青烟一样飘逝了。


我勒个擦,本来没啥,老板交代的任务嘛,照做呗,可是,因为等打包,Mr.QM 追赶公车一直到家都没赶上 。第二天,Mr.QM委婉地跟Mr.Zhou说:“赶公车没赶上,不过也好,又锻炼了身体又赚了1元钱。”Mr.Zhou当时就激动了:“1块钱?给你报了,还好你追的不是出租车……”


再一次,我勒个擦,这就是带血、含泪的现实啊!言归正传吧,今天给大家分享一下全新的、行业未曾探讨过的、书本上也看不到的、相声里也听不到的话题:游乐园用户画像。 2017年7月北上广深四个一线城市主要游乐园的主要用户画像,包括用户来源、分布、构成等等,具体来说,包括北京欢乐谷、上海迪士尼、广州长隆欢乐世界、深圳世界之窗的游客人群…… 唉算了,想想这些地方,Mr.QM一个都没去过,心情沉重,大家往下看吧。

真相只有一个 你我都需直面鲜血



Mr.QM




游乐园游客人群定义和范围:


本次报告基于大数据服务商QuestMobile的 GPS以及WIFI探针等LBS数据源,选取了2017年7月去过北京欢乐谷、上海迪士尼、广州长隆欢乐世界、深圳世界之窗的游客人群,对人群画像、用户行为特点等多方面进行了分析。接下来让我们一起来看看到游乐园游玩的移动网民都是什么样的特征吧。



一、中国四大游乐园游客人群画像


1、四大游乐园游客人群男女分布较为均衡,男性略多

与全体移动网民相比,北京欢乐谷、广州长隆欢乐世界、深圳世界之窗的游客人群的男性比例略高,由于游乐园有一些项目是比较刺激的,如过山

车、鬼屋等,更能吸引到男性游客。同时,上海迪士尼以其独特的城堡、公主等梦幻场景,对于天性爱烂漫的女性游客具有较强吸引力,上海迪士尼的女性游客占比也是几家最高的。



2、四大游乐园游客人群主要是25-35岁

四大游乐园游客人群主要以25-35岁为主。同时,31-35岁、36-40岁游客占比均高于全体移动网民,从年龄和对应的人生阶段来看,亲子游人群占到一定的比例。但上海迪士尼的24岁以下的游客比例较高,说明迪士尼受到年轻游客,尤其是学生群体的喜爱。7月正值暑假和毕业季,游乐园成为全家亲子游、学生出游、毕业游的一个好去处。



3、四大游乐园游客人群具有较高的消费能力

游乐园属于中高端的文化娱乐消费,门票价格高于一般的旅游景点,四大游乐园游客人群具有较高的经济实力,中高线上消费能力的占比均超过6成。可见这部分人群具备较高的营销价值。



4、四大游乐园游客人群省份来源以本地人和周边省份居多

四大游乐园游客人群省份来源分布主要遵照“就近原则”,游客人群来源以当地人为主,其次是附近省份,再次是较远的省份,同时北上广的游客具有较强的跨省出游偏好。例如,北京欢乐谷的人群来源分布中,北京、河北、天津、山东的游客人群占比超8成,上海、广东人群占比也不低。



二、中国四大游乐园游客人群行业应用偏好分析


1、四大游乐园游客人群行业偏好

四大游乐园游客人群表现出一些普遍的行业偏好,包括出行旅游类、金融理财类、生活服务类、电商购物类、资讯阅读类,可见四大游乐园游客人群普遍喜欢旅游,具有一定的投资意识和投资能力,较强的线上消费能力,关注资讯。


此外,不同的游乐园游客人群也有专属的行业偏好。北京欢乐谷游客人群偏好生活类的应用,如生鲜电商、快递物流等;上海迪士尼游客人群钟情文化娱乐类应用,如电影演出、语言学习等;广州长隆欢乐世界、深圳世界之窗的游客人群则对出行类、工作类应用比较热衷。



2、四大游乐园游客人群各行业应用偏好

这里我们选取了在线旅游、航班服务、K12等六个行业,来分析四大游乐园游客人群对这些行业的应用偏好。可以看到,不同人群对同一行业内的应用偏好程度存在一定的差异,这主要受到应用在各地区的用户渗透率、品牌认知度等多方面因素的影响。




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