自由行趋势与未来，天巡大数据来告诉您——专访天巡高级市场总监高崧

出境游市场 未来可期

提及中国出境游现状，其规模毫无疑问是世界增长潜力最大的。根据文化和旅游部的最新数据，去年总出境人次为1.5亿。天巡高级市场总监高崧表示虽然直观显示这个数字占我国总人口的十分之一左右，但需要关注其中常旅客人群、第一次出境游游客以及跟团出境游旅客的数量分布情况，并考虑到常旅客人群一年内的出境次数。

据报告显示，近70%的出境游客依然集中在东南亚短途目的地，长航线目的地的自由行游客数量仍有非常明显的增长空间。据出入境管理局最新发布的报告显示，2018年全国有效的因私普通护照仅为1.3亿本，也就是说，我国还有近90%的人没有出过国，甚至超过10亿人还没有坐过飞机。这些待旅游人口转化规模以及四五线城市是未来出境游增长的主要阵地。

此外，由于近年来旅客收入水平的提高及思想观念的转变，再加上大陆飞往境外多国的航线正在日趋成熟，直飞航线增多，旅客们的旅行成本降低，出行性价比提高，出境游保持一个良好的发展势头和发展空间。目前出境游深受社交媒体及电视节目的影响。在移动时代，大数据与社交媒体使人们外出旅行愈加便利，旅途选择也愈加丰富多彩，一篇精美的游记和图片都有可能成为旅客出境游的契机。从中可以看出对于当下热爱旅行的人来说，体验的需求胜过了抵达本身，高崧讲到。

目前出境游存在的问题是旅行时间极其依赖法定假期，这导致了中国出境游现状呈现出黄金周、三连休档期井喷式现象。根据报告显示，今年春节黄金周出境游客数量接近650万人次，同比增长13%左右。刚刚过去的五一小长假，出境游客量也接近500万人次。背后的主要原因是中国法定假期的特性和企业单位授予员工的年假构成：年假有限、请假不便、996现象都是错峰出境自由行存在较大局限性的潜在原因。

尽管如此，现在拼假出境游的潜能也很强劲。另外，从天巡的机票价格走势上经常能发现错峰出行、避开黄金周和小长假档期的情况，机票价格往往可以便宜40%，甚至更多。因此，可以错峰出游以及躲避蜂拥现象的小众目的地，都有很大的发展潜力和拓展优化空间。这一市场趋势和痛点，是旅行产品做到差异化的机会。

基于大数据分析，高崧提示到，中国大陆出入境旅游的热门目的地都为周边国家和地区，截至2019年5月排名前三的热门旅行目的地分别为日本、台湾、香港。其中出境游热度增势最快的三个城市是阿姆斯特丹、新加坡、曼谷。与此同时，有些小众国家的出行热度也大幅增加，逐渐成为境内旅行者新的旅行偏好。另外，根据出境游大数据显示，多个特色国家的旅行成本相较前年都有所降低，尤其是欧洲地区的整体出行成本呈现明显下降趋势，亚太次之。

从境外旅行者的入境来源地情况可以看出，中国大陆同样受周边国家和地区的旅行者偏爱， 2018年入境旅行最热客源地位列前五的分别为台湾、日本、香港、英国、新加坡，这与出境旅行者最为偏爱的境外目的地基本一致。

从入境旅游人数的增长率来看，中国境内旅游市场在多国吸引力都有所增强，法国位列增势榜第一，赴大陆旅行人数在2018年增长了1.5倍，亚欧其他各国跟随其后。境内最受偏爱的目的地仍是以北上广为首的一线城市。但是随着境内旅游产业高速发展，许多富有特色旅游资源的二线城市也在境外旅行者间变得日渐火爆，去往福州、沈阳、延吉、哈尔滨及重庆的境外旅行者数量在过去的一年中皆有较大幅度增长。

从天巡出境游人群画像可以看出，18-29岁的年轻人已成为出境游的主力人群，占据总人数半数以上。女性旅行者占比相对较大，占总人数的55%。家庭游仍是出境游的主流，但值得一提的是，一人游也有了两成的占比。

数据增长模型一直是一家企业的核心竞争力，市场对于天巡的数据增长模型也充满了好奇，针对这一部分，高崧告诉记者，Sky scanner天巡是一个搜索引擎，基于超过1200家的航空合作伙伴，涵盖全球的航空公司和在线旅行社的机票大数据，每月有超过8000万的全球活跃用户使用天巡搜索和预订机票。这也决定了天巡是一家完全数据导向性的公司。在营销方式和用户获取渠道上，天巡一直采用Growth也就是数据导向型用户增长模型。对于天巡来说，市场即是产品，产品亦是市场。市场和产品两个方面相辅相成，所以天巡的市场团队都是既了解产品数据漏斗和产品实验模型，又了解市场渠道的数据表现，通过优化产品和不同产品落地页在不同数字渠道上的AARRR漏斗表现，来不断优化转化率和ROI。

所谓AARRR是一个比较通用的漏斗模型，为Acquisition用户获取，也就是各个获取用户的渠道；Activation 用户激活，用户从各个渠道到网站或者App上，有多少比例的用户使用了天巡的产品搜索了机票、酒店、租车服务；Revenue收入表现，通过对各个渠道所获取的用户，分别产生了多少收入，有多少比例的用户能够产生收入，也就可以计算出不同渠道所带来用户的ROI，另外的Referral和Retention分别追踪各渠道的引荐用户比例以及重复访问数量和表现。

当然，模型是一种比较被广泛应用的理论，而在天巡的营销模式和团队技能方面，通过Growth的模式，让每一位员工都会使用多种数据工具，包括最基本的Google Analytics、Appsflyer、Tableau这些数据追踪工具以及可视化数据报告工具，也包含产品漏斗工具和实验模型数据，比如Mixpanel和Dr. Jekyll。

增长模型本没有好与坏，只有适合不适合，最佳的营销方式还是看产品本身和整体市场投放策略、多种渠道的综合应用、不断通过实验来优化投入产出比、市场团队和产品团队的紧密合作、数据部门对交叉数据的支撑和全面数据库的建立，才能做好用户增长模型的基础。

最后，只有数据就够吗？高崧的回答是不够的，就像理性与感性，都是一个人不可或缺的性格。产品运营和市场营销也是一样的，数据是一个产品的理性一面，但每个产品也有性格特征和情感属性，品牌情感的传递与品牌知名度的提升，都会在用户好感度、用户忠诚度、产品溢价能力上得到提高，最终也会表现在增长模型上的数据提升。

所以直接数据导向型用户增长和间接品牌导向型传播加持，是提高短期效果和保持长期效果的双刃剑。

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