电竞旅游者的游客分类研究

2021-12-29汪韵茜

当代旅游 2021年11期

汪韵茜

浙江工业大学管理学院，浙江杭州 310014

引言

电竞旅游是体育旅游的分支之一，是电竞运动与旅游产业相融合的旅游方式，是以电竞赛事为吸引物进行参赛和观赛旅游，增强旅游目的地功能[1]。而如何从众多同质电竞小镇中脱颖而出，成为电竞游客首选旅游目的地，是需要深思的问题。电竞小镇需根据不同游客需求制定有针对性的旅游方案，形成旅游吸引力，将潜在游客变为实际游客。

一研究综述

（一）游客分类的概念

游客分类即对旅游市场进行细分，以消费者需求的差异为基础[2]，将需求差异作为分类依据，将旅游市场分为多个具有类似需求的游客群体，研究每个群体的特征与需求，从而制定旅游方案。

（二）游客分类的依据

游客分类可将人口特征、地理环境、游客心理、旅游行为作为分类依据[3]。

张宏梅等学者根据目的地形象等五个依据，将游客分类为低风险可能型、低、中、高等涉入型[4]；马发旺等学者根据需求行为、人口特征将游客分为大众观光型等八类[5]；周厚强学者根据观光猎奇等五个依据将游客分成观光猎奇型等四类[6]。

二研究方法

将问卷分为游客人口、行为特征调查、电竞小镇旅游吸引力调查两个部分，第二部分以李克特五级量表进行测量。

中国（杭州）电竞数娱小镇位于杭州市主城区，交通便利。查阅资料显示，小镇将建立四块主体项目，其中电竞主题生态公园，即亚运会电竞主场馆，可容纳8000名观众到场观赛。

问卷发放时间为2020年2月—11月，因疫情影响问卷在线上发放，发放群体是到过中国（杭州）电竞数娱小镇的游客。共152份问卷全部收回，回收率为100%，有效问卷151份，有效率99.3%。

本文以SPSS23.0软件对所得数据进行信度、效度检验、因子分析和K-Means快速聚类分析。

三实证研究

（一）吸引旅游者的因子分析

对量表进行信度分析，量表“Cronbach’s Alpha”系数为0.941，具有高可靠性；对量表进行效度检验，KMO值为0.894，Sig值小于0.05，适合采用因子分析法。使用主成分分析法，当初始特征值大于1，总方差累积解释率为75.693%，可接受因子分析结果。使用方差最大旋转法，正交旋转后得出因子载荷矩阵，以因子载荷大于0.4为标准提取因子，得出四个主成分因子。根据其题项内涵，分别命名为电竞赛事活动，自我实现，社会性以及旅游目的地。其中第19题项“现场观赛是旅游活动安排的一部分”旋转后成分1、3的因子载荷分别为0.461、0.460，根据实际需要，将其归纳为社会性。

（二）聚类分析

运用K-means快速聚类法对四个主成分因子进行聚类分析，如表1所示。

表1 不同类型电竞旅游者基于吸引力因子的聚类分析（n=151）

四分析及讨论

（一）基于旅游吸引力因素的游客类型划分

根据不同类型电竞游客基于吸引力因子聚类分析，比较后发现分为四种类型为最佳方案。类型1人数最多，占样本总数63.58%，子维度中4项分值都为各类型最高，为观赛型；类型2子维度中旅游目的地分值最高，为旅游型；类型3子维度中自我实现因子分值最高，且与其它3项分值相差较大，为追求型；类型4子维度中自我实现和社会性因子的分值均较高，为休闲型。

（二）旅游者总体特征

将上述游客分类结合游客人口和行为特征，形成旅游者总体特征如表2。

表2 中国（杭州）电竞数娱小镇旅游者总体特征（n=151）

1.游客以20—40岁有基础收入的中青年为主，女性多于男性；有收入基础和闲暇时间；以本地游客为主，且本地电竞爱好者们会购买电竞比赛季票，经常前往现场观赛。

2.运用K-means快速聚类法，比较多种分类后分为旅游者A、B、C为最佳方案。旅游和休闲型具有“将观赛作为旅游活动一部分”的共同特征，因此将其归为旅游者B。

3.分类结果显示，旅游者A、B、C在性别（女）、年龄（20—40岁）、学历（本科）具有一致性，因此这类游客群体为电竞小镇重要客源之一。

4.旅游者A、B、C具有以下特征。旅游者A：84人，占比55.6%，以当地游客为主，有一定收入基础和闲暇时间，观赛次数较多，为观赛型电竞旅游者。旅游者B：38人，占比25.2%，多为来自浙江省外城市的学生，因受地域、学业等限制观赛次数不多，为追求型电竞旅游者。旅游者C：29人，占比19.2%，有充足灵活的时间，有一定经济基础，多为省内其他城市游客，观赛次数不多，为休闲型电竞旅游者。