宋晓华,尹德斌,李海霞
(石家庄学院 经济管理学院,河北 石家庄 050031)
截至2020 年3 月,我国网民规模达9.04 亿,互联网普及率为64.5%[1],互联网已成为人们获取旅游信息的主要渠道. 当人们以某旅游地为关键词进行网络搜索时,表明对该旅游地有所认知并产生了兴趣,搜索量越大,该旅游地网络关注程度越高,人们到达旅游地的可能性就越大. 探究旅游地网络关注度特征对推动旅游业发展具有现实意义.
互联网民用化以后,社会公众的网络搜索主要是通过搜索引擎完成. 搜索引擎所记录的用户搜索行为数据具有样本量大、客观、实时的特点,已被广泛用于医学、金融、商业预测等各个领域[2]. 近几年,网络搜索数据在旅游领域的应用逐步得到关注,主要有以下视角:一是对网络关注度与游客量关系进行探讨,揭示了旅游网络关注度的前兆效应[3,4],一些学者运用网络搜索指数构建旅游预测模型,并指出引入搜索指数的游客量预测模型具有更高的预测精度[5-7];二是对网络关注度影响因素进行研究,通过描述统计、相关分析、回归方程等方法证实旅游地网络关注度会受到气候、节日、客源地人均GDP、空间距离、经济发展水平、旅游资源等因素影响[8,9];三是基于旅游地网络关注度数据制定营销策略,这类研究大都是以某一类型的景区或者某一旅游地作为研究对象,在网络关注度特征分析基础上提出营销策略[10,11]. 可以看出,网络搜索数据逐渐成为旅游管理研究的重要数据源,在旅游市场管理及营销领域方面的应用正在不断深入.
旅游目的地品牌营销是当前旅游业发展的重要议题,利用网络搜索数据对旅游地品牌建设效果进行监测,可为旅游地品牌形象塑造、传播策略制定等提供依据. 西柏坡是国家5A 级旅游景区,红色旅游资源丰富、级别高,是我国红色旅游的代表性景区. 但从经济效益来看,西柏坡红色旅游发展现状与其品牌应具有的经济价值却不相符. 据此,本研究选择百度指数作为数据来源,以“西柏坡”为检索关键词,获取2011~2019 年西柏坡网络关注度数据以及全国34 个省份(市、区)分地区网络关注度数据,计算变异系数、分月比重指数、网络关注热度、地理集中指数等对西柏坡网络关注度时空特征进行分析,以期揭示出西柏坡红色旅游网络关注度的时空分布规律,为西柏坡红色旅游品牌传播策略的制定提供依据.
基于百度指数平台中的年度整体日均值数据,对西柏坡2011~2019 年网络关注度进行统计分析(图1).可以看出,西柏坡网络关注度在2011~2013 年间呈下降趋势,整体日均值由2011 年的1 017 降到2013 年的873;2014 年以后呈现出增长态势,整体日均值由2014 年的887 增长到2019 年的1 624,年均增长率为11%. 其中,移动端搜索指数在2013 年后开始呈快速增长趋势,在2014 年超越PC 端,之后两者之间的差距逐年加大,2019 年时,两者之间的差距达到750. 可见,通过移动终端搜索已成为大众进行旅游信息获取的主流方式,这就需要旅游地要转换思维加强在移动终端传播的投入.
基于西柏坡2011~2019 年各月网络搜索指数,计算出每年的变异系数及分月比重指数(表1),以此衡量西柏坡网络关注度在年内分布的状况. 其中,分月比重指数为每月搜索指数与当年搜索指数总量的比值. 从西柏坡网络关注度变异系数的变化来看,2011~2019 年变异系数呈现出波动下降的趋势,表明西柏坡网络关注度年内分布逐渐趋于分散,网络关注度淡季与旺季之间差距逐渐减少. 2011 年变异系数为最高值0.42,这一年内西柏坡网络关注度分布最为集中,仅4~7 月这4 个月的网络关注度占比就超过全年的50%,淡旺季之间界限明显. 2018 年变异系数为最低值0.12,该年内网络关注度分布最为分散,各月网络关注度分月比重指数差距较小,淡旺季之间界限不明显.
图1 西柏坡网络关注度年际变化
表1 西柏坡网络关注度变异系数与分月比重指数
经对2011~2019 年西柏坡网络关注度月际变化趋势进行比较后发现,2011~2014 年西柏坡网络关注度月际变化趋势差异较大,相似性特征不明显. 2015~2019 年呈现出相似的变化趋势(图2):每年岁末年初,即1 月和12 月份是西柏坡网络关注程度的低峰期;除2019 年呈现为双峰型特征外(其峰值分别出现在6 月和10 月),西柏坡的月际变化演变趋势主要呈现为单峰型状态,即在1~6 月表现出波动上升趋势,6~12 月表现为波动下降趋势,峰值大都出现在6 月.
2.1.1 指标选择
由于地区网络关注度总值会受到地区人口数量的影响,故本研究引用蔡为民等[10]创建的“网络关注热度”指标来客观地反映各地区对西柏坡网络关注度的实际情况. 网络关注热度即为某一地区某一时间段的人均网络关注度,其计算公式为:
式中Ait,Nit,Pit分别表示i省份在t年的网络关注热度、网络关注度总值、常住人口数量(单位:万人). 其中,常住人口数量以《2010 年第六次全口人口普查主要数据公报(第2 号)》作为数据来源. 将获取数据代入公式,得到全国各省(区、市)2011~2019 年的西柏坡网络关注热度(表2),并对全国各省(区、市)西柏坡网络关注热度9 年间的均值进行计算,用Ai表示.
2.1.2 分布特征
根据表2,全国各省(区、市)对西柏坡网络关注度可分为4 个层级,即Ai>30 为第Ⅰ层级,20<Ai≤30 为第Ⅱ层级,10<Ai≤20 为第Ⅲ层级,Ai≤10 为第Ⅳ层级. 利用ArcGIS 软件对西柏坡2011~2019 年网络关注热度进行可视化处理,得到西柏坡网络关注热度省域分布图(图3). 可以看出:第Ⅰ层级有北京和天津2 个区域;第Ⅱ层级包括宁夏和河北2 个区域;第Ⅲ层级包括上海、海南、山西、青海、内蒙古、吉林和陕西7 个区域;第Ⅳ层级区域分布范围最为广泛,包括西藏、福建、重庆、甘肃、新疆、浙江、黑龙江、辽宁、江西、湖北、贵州、澳门、山东、江苏、广西、安徽、湖南、河南、广东、云南、四川、香港和台湾23 个区域. 从全国范围来看,我国绝大部分省(区、市)西柏坡网络关注度处于较低水平;北方地区的西柏坡网络关注度显著高于南方地区,南方地区除上海和海南外均属于第Ⅳ层级区域;西柏坡网络关注度较高区域覆盖范围较小,所包括4 个区域中除宁夏外,北京、天津和河北都属于与西柏坡区位距离较短的周边区域. 这表明西柏坡网络关注度水平虽然在时间维度上呈现上升趋势,但在全国范围内还有很大提升空间.
图2 西柏坡网络关注度月际变化
表2 全国各省(区、市)西柏坡网络关注热度
图3 西柏坡网络关注度省域分布图
2.2.1 网络关注度的集中程度
选取地理集中指数来衡量西柏坡网络关注度地理集中程度变化特征,计算公式为:
式中G,Xi,S,n分别表示地理集中指数、i省网络搜索指数、全国搜索指数和省市数量. 对西柏坡网络关注度的地理集中指数进行计算后发现(表3),2011~2019 年西柏坡网络关注度的地理集中指数变化较为稳定,没有明显变化.
2.2.2 网络关注度增长程度
为反映各个地区对西柏坡网络关注度增长程度,用各地区2011~2019 年西柏坡网络关注热度增长率(Ri)的平均值来进行衡量(表4). 从计算结果来看,全国各省(区、市)在2011~2019 年对西柏坡的网络关注度表现为增长态势,平均增长率为15.6%. 网络关注热度增长率超过全国平均增长率的有西藏、青海、海南、广东、四川、甘肃、云南7 个区域. 其中,西藏增长走势最大,达到61.99%,其次为青海,为28.87%. 这些地区对西柏坡网络关注度保持较高增长态势,除受互联网普及率迅速提高的影响外,也说明西柏坡在远距离客源市场有一定知名度和吸引力,促使旅游者产生网络搜索西柏坡的行为. 从区位距离来看,作为西柏坡主要客源地的北京、天津、河北、山西、河南、山东以及内蒙古的增长率均在10%~15.6%. 结合表2 可以看出这些地区在2011~2019 年对西柏坡网络关注度保持在一个稳定的增长范围内. 针对这类地区,需要变革传播策略以激发更多旅游者的兴趣.
表3 西柏坡网络关注度的地理集中指数
表4 全国各省(区、市)西柏坡网络关注度年均增长率
2014 年以后西柏坡网络关注度虽表现为逐年增长态势,但与其他红色旅游圣地网络关注度进行对比后,发现西柏坡品牌吸引力相对较弱,社会大众对西柏坡的认知还有待提高,如图4 所示. 建议西柏坡在近1~2 年内通过加强信息源矩阵建设、构建多渠道传播体系、优化信息展现效果等方式来增加大众对西柏坡旅游品牌认知度.
在全国范围内,西柏坡红色旅游传播可结合西柏坡网络关注度月际变化特征,进行如下内容规划:
上一年12 月~1 月,西柏坡网络关注度处于全年最低点,这时人们属于无需求或低需求状态,信息接触属于被动方式. 该阶段可通过投放广告、参与话题、发布公告、新闻等方式增加西柏坡曝光率,以西柏坡品牌告知为重点,引起旅游者注意.
2~4 月与9 月,西柏坡网络关注度开始上升,表明人们旅游需求被唤起,开始对感兴趣的旅游品牌进行搜寻. 该阶段要以西柏坡旅游品牌形象传递为重点,音视图文并用,立体构建西柏坡独特的品牌形象,以激发旅游者兴趣.
图4 五大红色旅游地网络关注度对比
6 月为西柏坡网络关注度高峰期,这时已有一部分旅游者对西柏坡产生兴趣,并开始进一步搜索信息并进行评价决策. 该阶段应以旅游者需求信息传递为重点,在挖掘旅游者需求的基础上不断完善各类信息源,重视搜索引擎优化,保证旅游者能够顺利检索到其所需要的信息.
5 月、7 月、8 月和10 月属于旅游者出行旺季,这一阶段应以传递西柏坡产品信息为主,通过与淘宝、携程、去哪儿网、同程等平台合作,着重宣传旅游促销活动和主题式旅游线路内容以刺激旅游者购买行为.
6 月、9 月和11 月为旅游者出行后分享阶段,旅游者分享信息属于西柏坡红色旅游传播系统中的重要内容,会影响到其他旅游者对于西柏坡的品牌认知. 这一阶段西柏坡要将旅游者分享信息作为监控和传播重点,加强信息反馈机制建设,防范品牌危机.
在企业经营战略研究中经常使用“市场占有率/市场增长率”矩阵来规划企业的投资组合. 近几年,一些学者将该方法用于旅游市场研究当中[10,11]. 借鉴该方法的思想,将西柏坡网络关注度热度(Ai)与增长率(Ri)分别作为横、纵坐标,使用平均值法确定横、纵坐标高低标准的分界线(11.5,15.6%),将西柏坡地理市场细分为幼童类、明星类、金牛类和瘦狗类4 种类型,如图5 所示.
幼童类地理市场的特征是西柏坡网络关注热度较低,但网络关注热度增长率较高. 西柏坡幼童类地理市场有西藏、甘肃、广东、云南和四川5 个省(区、市),主要为西南与西北地区,与西柏坡空间距离较远. 这类地区由于增长率较高,对西柏坡兴趣已呈现出上涨态势,故应成为西柏坡红色旅游品牌市场培育的重要区域. 鉴于此类地区对西柏坡的网络关注度水平还未大幅度提高,建议加大在此类地区的品牌传播力度、拓宽传播渠道,以进一步提升西柏坡红色旅游品牌在该类地区品牌知名度.
图5 西柏坡红色旅游地理市场划分
明星类地理市场的特征是西柏坡的网络关注热度以及增长率均高于分界值. 西柏坡明星类地理市场只有青海和海南2 个省. 针对明星类地理市场可以适当加大线上传播力度,增加西柏坡的网络曝光率,宣传重点应以红色旅游为载体,融合地区内绿色、民俗、温泉等资源,通过传递西柏坡多种资源融合的品牌形象,来提高品牌吸引力.
金牛类地理市场的特征是对西柏坡的网络关注热度较高,但增长率变缓,需要采取有效的策略激发市场活力. 西柏坡金牛类地理市场有北京、天津、宁夏、河北、上海、山西、内蒙古与吉林8 个省(区、市),主要集中在华北地区,距离西柏坡具有明显的区位优势. 这8 个地区西柏坡网络关注度的空间指标具有明显分散性,河北、山西、宁夏和内蒙古的增长率相对较高,在14%左右,吉林、上海、天津和北京的增长率相对较低,集中在10%左右. 针对金牛类地理市场,西柏坡的品牌传播应采取多样化的宣传推广方式,拓展宣传渠道,以宣传新型多样化旅游产品为主,刺激旅游者重复购买行为以及激发潜在旅游者的兴趣.
瘦狗类地理市场的特征是西柏坡网络关注热度和增长率均低于分界值. 目前,西柏坡瘦狗类地理市场区域所占比重最大,有陕西、福建、重庆、新疆、浙江、黑龙江、辽宁、江西、湖北、贵州、山东、江苏、广西、安徽、河南、湖南16 个省(区、市),地理分布上较为分散. 由于该类地区对西柏坡网络关注度的两项指标均偏低,未来发展趋势难以把控. 西柏坡可以结合自身的资源状况进行选择性投入. 将具有区位优势的陕西、辽宁、河南、山东、安徽5 省作为重点选择发展区,设计多样化传播主题,拓宽品牌传播渠道,提高西柏坡品牌信息展露水平. 同时,对于选择区的市场要做好营销效果监测,及时调整传播策略.
本研究依托百度指数平台,收集2011~2019 年全国34 个省(区、市)对西柏坡网络关注度数据,从时间和空间维度上对西柏坡网络关注度特征进行分析,并在此基础上对西柏坡旅游信息传播策略进行研究,主要得到以下结论.
1)在时间特征上,2011~2013 年西柏坡网络关注度为下降状态,2014 年以后开始逐年增加;各年内网络关注度月分布逐渐趋于分散,淡旺季的网络关注度差距逐渐缩小;月际变化趋势在2015 年以后开始表现出相似性,即1~6 月呈现波动上升趋势,7~12 月呈现波动下降趋势,峰值大都出现在6 月,为单峰型变化状态,但个别年份的峰值会出现在4 月和10 月;每年1 月与12 月为西柏坡网络关注度的低峰期.
2)在空间特征上,西柏坡网络关注度表现出显著的地区差异,北方地区网络关注度显著高于南方地区;西柏坡网络关注热度较高的区域分布范围较小,主要集中在北京、天津、河北和宁夏4 个区域;绝大部分省市对西柏坡网络关注度处于第Ⅳ层级,说明西柏坡网络关注度在全国范围内仍有较大提升空间;从地理集中程度来看,西柏坡网络关注度地理集中指数在2011~2019 年并未发生明显变化;从增长率来看,全国各省(区、市)西柏坡网络关注度均保持增长态势,其中西藏、青海、海南、广东、四川、甘肃、云南7 个区域的增长率超过全国平均水平,北京、天津、河北、山西、河南、山东以及内蒙古等地增长率在2011~2019 年间保持较为稳定的状态.
为有效推进西柏坡红色旅游品牌的知名度和吸引力,建议结合西柏坡网络关注度时空特征对西柏坡红色旅游传播策略进行优化. 一是建议西柏坡在近1~2 年内应以提高大众对西柏坡品牌认知度为传播目标,并依据月际变化特征做好传播内容规划. 二是建议西柏坡以“西柏坡网络关注度热度/增长率”为市场细分依据,将西柏坡地理市场细分为幼童类、明星类、金牛类和瘦狗类4 种类型,并结合各个细分市场网络关注度特征设计差别化传播策略.
本研究以各界学者前期研究为基础,选取相对较长时间尺度(9 年)的网络关注度数据作为数据源,以期能够更为客观和全面地揭示出西柏坡网络关注度时空特征演变规律. 但研究中存在以下不足之处:一是以“西柏坡”作为关键词,虽具有一定代表性,但对于是否能够准确体现出旅游者需求尚未确定;二是测量网络关注度数据除搜索指数外,还包括社交网络数据,数据收集广度需进一步完善.