基于游客重游动机的主题公园重游市场细分研究*——以长隆海洋王国为例

于晓青,陈钢华,2

(1.中山大学 旅游学院,广东 珠海519082；2.中山大学 旅游发展与规划研究中心,广东 广州510275)

0 引言

我国主题公园的发展经历了从“一枝独秀”到“百花齐放”的过程。与此同时,国际知名的主题公园品牌也加入我国主题公园市场竞争中来。客流是主题公园的生命线,重游市场则是维系主题公园市场可持续发展的指示器或重要指标。重游行为是指游客对某一旅游地的实际再度造访,它是游客对旅游地行为性忠诚的体现及其重游动机和愿望的具体实现。面对国内外主题公园的巨大竞争压力,市场细分可根据某些变量将具有不同需求和行为的游客分为若干个次级市场,可以更有效区分游客群体,了解核心游客的消费特征,从而为市场定位和制定营销策略提供有科学价值的参考。众多研究表明,旅游动机是一种既可靠又有效的市场细分标准。综上所述,重游动机也可以作为主题公园市场细分的重要指标。

主题公园是一类比较特殊的景区。主题公园属于人造旅游资源,它结合当地特有的自然环境优势,设计一个或者多个主题,围绕相应主题打造新颖的环境与氛围,从而达到吸引游客的目的。基于占主导地位的游客体验的差异,主题公园可以分为如下四个类型：游乐型、情景模拟型、观光型和主题型。

珠海长隆海洋王国主题公园包含海洋生物、水族馆、游乐设施和机动游戏等项目。根据上述分类标准,它是主题型与娱乐型的结合,是国内典型的主题公园。极光大数据发布的《珠海长隆海洋王国园区研究报告》显示,珠海长隆海洋王国的重游率为26.5%。本文选择游客重游动机作为细分变量,旨在对长隆海洋王国主题公园的重游市场细分展开研究；旨在丰富重游动机和主题公园研究的内容和视角,并对这一类型主题公园的经营管理,尤其是市场营销提供合理建议。本研究在收集和分析相关资料的基础上,根据实地调查获得定量数据,并进行实证分析,以了解主题公园游客的重游行为特征、社会人口统计学特征、重游动机,从而基于重游动机进行有效的重游市场细分,并提出有针对性的市场营销建议。

1 文献综述

1.1 国内外重游动机研究

国外学者对重游动机的研究起步较早、较深入,研究成果丰硕,且主要研究重游意愿与忠诚度之间的关系、重游动机的影响因素和测度方法等。学者们对重游动机的研究多采取定量方法。国内学者对重游动机的研究起步较晚,近年来主要从旅游动机、满意度和目的地形象等方面展开,主要是实证研究。

游客重游可以有效地增加旅游地的经济效益,降低市场成本,同时维持稳定客源所带来的积极的口碑效应,扩展潜在市场。Wang的研究表明,重游游客比初游游客带来更多的积极收益,尤其是对主题公园而言。因此,理解游客重游动机是主题公园经营发展的重要基础。纵观以往研究(表1),国内外学者多关注不同类型的目的地、各种类型游客的重游动机,但对主题公园游客的重游动机的研究较少。

表1 国内外有关重游动机的代表性文献

表1(续)

1.2 旅游市场细分研究

随着旅游市场细分研究的开展,旅游动机作为细分指标开始受到重视。Park 等就曾指出,旅游细分市场的主要指标之一是游客的出游动机。Lee等基于旅游动机,将游客划分为文化及家庭型、参与型、逃避型和多目的型等四种类型。更具体而言,随着旅游学界和业界越来越重视重游市场,重游动机作为市场细分指标也开始受到广泛关注。例如,陈海波等在研究海岛度假旅游地游客的重游动机及其市场细分时发现,游客的重游动机可划分为私人事务型、场所依恋型、探新求奇型和商旅活动型等4种。高宏则依据生活形态将温泉旅游地的重游者划分为传统生活族、时尚潮流族和商务功利族等三种类型。以上代表性研究表明,重游动机是一个可靠的且有效的市场细分指标。

旅游市场细分研究常用的统计方法包括聚类分析、卡方检验和自组织特征映射神经网络(SOFM)等。其中,聚类分析被大多数学者采用。聚类分析基于游客的行为特征；包括动机在内的游客行为特征被广泛地作为旅游市场细分的依据和指标。在近年的旅游市场细分研究中,定量研究成为主流,且主要的数据收集方法是问卷调查,主要的统计方法是探索性因子分析和聚类分析。值得注意的是,在旅游市场细分文献中,采取混合方法的研究也不断涌现。这些研究在进行问卷设计之前,会开展深度访谈、文本分析等定性研究。

梳理国内外相关文献,可以发现有关游客重游动机的研究不多,只有少数学者对特定类型主题公园(游乐型)的游客重游动机进行过探讨。本文旨在基于游客重游动机对主题公园重游市场进行细分,目的是丰富主题公园游客重游动机、市场细分方面的研究。

综上所述,重游市场是主题公园可持续发展的关键。理解游客的重游动机是主题公园经营发展的重要方向。因此,基于重游动机的重游旅游市场细分有助于主题公园有效区分游客群体,进而为市场定位和市场营销提供有价值的启示。

2 研究设计

2.1 问卷结构

本研究采用问卷调查收集数据。采用的问卷涵盖了受访者的重游行为特征、重游动机(问卷题项来源,详见下文)和社会人口统计学特征等3个部分。第一部分用于收集重游游客行为特征,包括对重游游客的筛查选项、交通方式、花费时间、预定渠道、对案例地的了解等。第二部分用于测量游客重游动机,采用李克特五点态度量表。受访游客需依据自己对重游动机题项的认可程度的强弱,选择分别对应“完全不符合”“不符合”“一般”“比较符合”和“非常符合”5种程度的选项。本部分共包含30个重游动机题项。第三部分用于了解重游游客的社会人口统计学特征,包括性别、年龄、职业、学历、婚姻状况、个人税前月收入和常住地等方面。

2.2 重游动机问卷题项来源

在所采用的调查问卷中,有关游客重游动机的题项源自以下三个渠道。其一,参考国内外相关研究成果,整理出初始的题项库。其二,在2019年8月至10月初,对旅游行业资深市场管理人员(2名)、高校科研人员(1名)、正在珠海长隆海洋王国“故地重游”的游客(10位)分别进行半结构化访谈,了解他们对长隆海洋王国的游客为什么会重游的看法。其三,采用爬虫软件(八爪鱼)在旅游在线平台(例如携程)抓取并分析珠海长隆海洋王国的“游友”点评。具体而言,通过对访谈进行全程录音,并将访谈内容逐一转录,整理形成访谈资料；同时,归纳、整理网络文本资料。为了更准确地分析重游动机的题项,作者首先对文本资料进行分词,提取“孩子”“家人”“朋友”“表演”“娱乐”“项目”“管理”“服务”“体验”等与描述重游动机相关的词汇,得到有效词频列表,整理出高频词排序表,并把这些高频词作为问卷题项设计的依据。访谈文本和网络文本的分析结果,有效地补充、完善了初始题项库,从而形成了预调查所使用问卷的核心板块：重游动机题项。

2.3 预调查

本文作者将正式编制好的问卷发给身边同事,并在朋友圈中进行初试,以了解他们对问卷的看法和评价。经过语句、表述、格式等方面的修订后,作者于2019年10月中下旬,利用周末在珠海长隆海洋王国进行了预调查,并收回有效样本45份。初步统计分析表明,各重游动机题项的均值都大于2.0,予以全部保留。在实地小样本预调查的结果上,作者进一步对问卷格式及表述作了有针对性的改进,并形成最终的调查问卷。

2.4 正式数据收集

为提高问卷调查所获数据的质量,本研究的正式调查采用实地调查的方式。2019年11月底到2020年1月初,作者利用业余时间(以周末时间为主,平日时间为辅)在长隆海洋王国主题公园内实地调查。采用便利抽样的方法,在派发问卷前,先询问游客来长隆海洋王国游玩的次数,对初次游玩的游客委婉致谢；向已游玩2次或以上(包含受访时的这一次)的游客简述本次调查目的,在征得游客同意后派发问卷,并现场跟踪回收。

本次调查共派发问卷335 份,回收335份,回收率100%。在剔除无效问卷30 份(包括：遗漏未完成的、因故中途停止的、所有问题的答案全选一种选项的、存在前后矛盾答案的)后,共获得有效问卷305份,问卷有效率达91%。为确保受访者能够真实、准确、认真地完成问卷全部内容的填写,本调查主要集中在游客休憩区、餐饮区等低流动场所进行。另外,为提高参与率,作者还对每位填写问卷的游客赠送精美小礼品。

3 研究结果

17.0对实地调查所获数据进行统计分析,包括描述性统计分析、信度和效度检验、探索性因子分析、k-means均值聚类分析、独立样本检验、单因素方差分析和交叉列联表卡方分析。

3.1 样本特征分析

如表2所示,受访者在性别、年龄、婚姻状况、收入、职业、受教育程度和常住地等方面的分布较为均衡,符合抽样要求。样本中,女性占56.4%。25～44 岁群体占多数(80%)；19～24岁游客群体(12.5%)也是主题公园不可忽视的重游市场,该人群处于中青年阶段,一般具有较稳定的收入,具备一定的消费能力和精神文化需求。在职业方面,

本文使用SPSS企业职员最多(50.5%)。在受教育程度方面,本科学历者(48.8%)居多,大专或中专(30.5%)毕业生次之。已婚且有子女的游客占绝大多数(72.1%)。由此可见,亲子游市场是这一类型主题公园的主要客户群体。未婚人群(24.3%)喜欢新奇事物、寻求新鲜刺激体验,也是这一类型主题公园重游市场不可忽视的一类人群。在收入方面,中等收入者居多。受访者绝大多数来自广东省内,其中,珠海本地常住人口占43%,广东省内(除珠海以外)常住人口占45.2%。可以看出,主题公园重游市场以本地区及省内周边游客为主导。

表2 重游游客人口统计学特征

3.2 重游动机因子分析

利用SPSS 17.0软件,作者首先对30个重游动机题项进行信度和效度检验。结果显示,所有题项的Cronbach's系数为0.936,可以判断题项的信度较好。效度检验结果显示,值为0.919,表明非常适合因子分析；球形检验的近似卡方值为3 595.034,自由度为231,显著性小于0.05,表明变量间存在公共因子。以上分析结果均表明,本研究收集的数据适宜因子分析。

在探索性因子分析前,作者还对数据进行了净化,删除了不合适的题项。当某题项的均值小于2.0、偏度和峰度值偏离较大、项总相关系数低于0.3 且删除此项后的整体Cronbach's系数得到提升,则删除此项。在采用主成分分析法做探索性因子分析时,选取特征值大于1的特征根,删除因子载荷小于0.5和跨因子载荷大于0.5的题项,并确保每个因子至少由3个题项构成。

通过上述步骤,累计删除14个题项。最后一轮的探索性因子分析针对剩余16个题项展开。通过主成分分析法,抽取最大特征值大于1的因子；采用最大方差旋转法,共提取4个因子；累计方差贡献率达到61.681%(见表3)。这4 个因子分别命名为：设施与服务、探新求奇、营销互动和陪伴。

表3 主成分因子分析结果

3.3 市场细分

在探索性因子分析的基础上,作者进一步利用受访者在4个动机因子上的得分进行聚类分析。由于事先未确定将重游游客划分为几种类型较理想,因此首先使用k-means均值聚类法进行尝试,即分别将重游游客划分为2类、3类和4类。通过比较分析后发现,将重游游客划分为3类比较适合。判别不同类别的主要方法则是按因子得分的正值大小来判断。如表4所示,三类群体在4个动机因子上的差异均达到显著性水平,说明各个类别之间的差异较大,聚类效果良好,表明将重游游客划分为三类是合理的。

(1)“陪伴型”重游市场(26.32%)。第一类重游游客对陪伴动机因子高度认同,但对其他三类因子并不认同。这一类游客可能受到身份、职业的影响,选择重游时大多非自身兴趣,而是由于公务、接待以及没有其他更好的选择,因此被命名为“陪伴型”。

表4 聚类分析结果

(2)“主题吸引型”重游市场(32.89%)。第二类重游游客对设施与服务因子非常认同,对营销互动也有一定的认可,但对其他两类因子并不认同。这一类游客对主题公园的设计、设施设备、游乐项目、互动参与和服务等有着浓厚的兴趣,选择重游是受园区主题因素的影响。因此,这类游客被命名为“主题吸引型”。

(3)“双向互动型”重游市场(40.79%)。第三类重游游客对营销互动因子高度认同,对探新求奇因子也比较认同。此类游客受到主题公园营销活动、线上营销推广或互动的影响,追求性价比和价格优惠；同时,他们喜欢新鲜的事物,追求新奇。这类游客命名为“双向互动型”。

3.4 细分市场的人口统计学特征

如表5所示,三大细分市场仅在常住地方面存在显著差异,在其他6个方面均不存在显著性差异。其中,在陪伴型重游游客中,女性略多于男性；年龄以中青年为主；企业职员占主导；中低档收入人群占大多数；已婚有子女者为主；在常住地方面,以在主题公园所在城市的人群为主。主题吸引型重游游客中,男性略多于女性；年龄45岁以下为主；企业职员占主导；已婚有子女的、中低档收入的占大多数；在常住地方面,以广东省内(除主题公园所在城市)占主导。在双向互动型重游游客中,女性多于男性；以中青年、企业职员为主；中低档收入人群占大多数；在常住地方面,以主题公园所在省内的游客为主。

表5 各细分市场人口统计学特征交叉列表分析结果

表5(续)

4 结论与讨论

4.1结论

本文研究了主题公园游客的重游动机及差异,并以此为基础对主题公园的游客重游市场进行了细分,得出如下基本结论。

(1)主题公园的重游游客的动机表现为：设施与服务、探新求奇、营销互动、陪伴4个维度。

(2)基于重游动机差异,主题公园的重游游客(重游市场)可以分为如下三大群体(细分市场)：陪伴型、主题吸引型和双向互动型。

(3)三大重游游客群体(重游细分市场)仅在常住地方面存在显著差异。

4.2 启示

本研究的上述结论对主题公园的市场营销有一定的实践启示。首先,主题公园需要且可以利用本研究的发现,积极发掘游客重游动机,对重游市场进行细分和定位,以优化旅游资源,吸引重游游客。对主题公园而言,主题是灵魂。主题公园应紧密围绕主题,结合自身的软件和硬件水平,提高产品质量,提升人性化服务,深度挖掘主题特色(例如,海洋知识科普、海洋主题故事等),为游客营造一种沉浸式的体验,从而吸引主题吸引型的重游游客。其次,为提高对双向互动型重游游客的吸引力,主题公园一方面应提高园区活动/项目的丰富性、趣味性、新颖性,增设游客互动、参与感强的项目(例如,各种表演、节庆活动等),以满足游客多样化的需求,提升游客的重游意愿；另一方面,还可以创建数字化旅游景区,搭建游客评价通道和营销互动渠道,不断优化升级游客管理系统,为重游游客提供最新的旅游信息,及时了解游客的需求与建议,营造良好的游客体验环境,不断激发游客产生重游动机,为景区带来更大的收益。

4.3 研究局限及后续研究展望

限于研究者的水平、时间、精力以及研究条件,本文尚存在一些不足之处。首先,本文仅选取了珠海长隆海洋王国作为样本收集地,后续研究可选择其他案例地做样本收集,以验证本研究的上述发现。其次,样本采集可能存在一定局限。在未来的研究中,研究者可以在非节假日开展调查,且对重游游客进行更精确的时间界定(例如,限定在一年内重游的游客),并尝试在时机成熟时对重游游客采用随机抽样的方式。最后,本研究关于游客重游动机的问卷题项主要源自现有文献以及对重游游客的访谈和网络文本分析,后续研究可以采取更多元的方式来开发、识别题项,以丰富、完善对主题公园重游游客动机的研究和市场细分。