基于K-means聚类分析5G时代下的数字营销策略研究——以杭州旅游营销为例

傅智园

(浙江商业职业技术学院 浙江杭州 310052)

1 研究背景

随着5G网络的推行，基于移动端用户个性化需求的数字营销能够实现更为快速精准的消费大数据挖掘、AI人工智能用户画像以及通过新技术增强视频互动、全息影像、AR/VR沉浸式体验、社交娱乐、智能购物等带来的营销体验，从而及时、高效地实现某产品或服务的定制化推广并成功地打造差异化的品牌形象。在当前消费者注重体验、沉浸式、互动感的市场价值观影响下，以及网络信息浏览移动化、内容和渠道个性化的背景下，借助对消费大数据的挖掘和分类，通过数字营销以人性化、交互式的技术精准推送宣传和匹配营销附加服务，是打造商品以及城市品牌的大势所趋。还有学者指出，通过数字营销提高旅行的沉浸感、个性化、体验感、社交属性，可以通过智能手机的AI人脸识别技术判断各国潜在用户的年龄、体重、性别、情绪，进而推断顾客可能偏好的旅游休闲项目、食宿等，从而在其移动端常用的社交媒体、自媒体平台针对性地推送，提高营销转化率。通过LBS(手机定位系统)挖掘海内外目标消费者移动设备所出现过的地理定位数据，有针对性地推送符合个体偏好的旅游、休闲产品，通过互动性的营销服务使该区域的旅游体验形成良好的口碑营销，高效打造差异化的旅游品牌名片。

5G时代的到来必定会带动整个互联网领域的技术创新与变革，地区和商家应该借助新基建配套的优势、应用新技术升级本市的数字营销宣传，打造城市名片，为后疫情时期的区域经济发展带来商机和收益。因此，5G率先普及的城市应积极探索和应用新技术支持下的数字营销升级策略来增强潜在顾客的营销体验，借助实时、动态、精确的用户数据标签和用户画像实现精准推送和个性化营销，开发和投放5G交互式技术和工具来提高营销转化率，为城市的经济发展和提升人口吸引力提供有力保障。

2 研究设计

根据Permana(2020)在国际经济管理与商务会议的研究结论，数字时代的游客消费行为特征研究应被细分为无意识网络痕迹阶段—定制信息推送与消费转化阶段—行程中的信息更新与新消费唤醒阶段。该结论与葛宏晨(2019)对入杭游客的旅游行为决策模式研究一致，当下58%的旅游决策并非是主动信息搜索的结果，而是旅游供应商对游客网络足迹进行抓取后，向其输入刺激从而引发限制条件的搜索和决策。因此本文基于Permana(2020)的“数字时代游客行为研究指标”为问卷问题设计方向，调研来杭游客的行为、偏好，并据此确定5G时代杭州旅游数字营销体系。

2.1 构建数字环境下的游客行为、偏好评估指标

数字时代的游客行为研究分为3个阶段：无意识的网络痕迹阶段、定制信息推送与消费转化阶段以及行程中的信息更新与新消费唤醒阶段。其中，无意识网络痕迹阶段的行为是搜集潜在游客属性和行为标签的基础，包含搜索引擎的浏览、社交媒体和自媒体的痕迹等9个指标；定制信息推送与消费转化阶段是实现精准营销、消费转化的关键环节，包括内容、渠道、动机、体验4个导向层，包含37个细分指标；行程中的信息更新与新消费唤醒阶段是提供旅行中的附加服务、刺激再生消费、塑造城市品牌形象的有效渠道，涵盖5个指标。为了保障调研的可行性和问卷设计的客观性，对部分无法搜集定量结果的指标进行了删减，最终确立由3个阶段、4个导向层、36个具体数字时代的游客行为研究指标(见图1)。

图1 数字时代的游客行为研究指标

2.2 数据搜集

本调研依照以上确立的36项研究指标，针对性设计问卷问题，包含42个具体问题、三个层次：第一层为消费者的人口、地理细分因素的调查，包含区域、职业、年龄、性别、收入等；第二层为游览景区、休闲项目、消费产品类目的调研；第三层为旅游消费者在以上36个“数字时代游客行为研究指标”的心理、行为偏好评分的调查(调研对象评价等级与分值分布见表1)，共36个问题。本调研采用简单随机抽样，在社交网站和杭州旅游社群通过“有偿调查”的形式向省外、国外ID用户发送问卷500份，回收有效问卷265份。

表1 数字时代游客行为各研究指标评级等级与分值表

2.3 研究方法选择

本文采用快速聚类法(k-means)和系统聚类法对调研中36个指标的游客评级数据进行具体分析。首先，指定类别数K值为4。其次，运用 SPSS 22.0 软件对调研问卷所搜集的36项指标的消费者评级结果进行k-means聚类分析，得到4组聚类结果数据，初步得到数字时代游客的消费行为、偏好的四种主要表现类型。最后，采用 Ward 集群法和平方 Euclidean距离对这 4 组新数据进行系统聚类分析，确定最终针对数字时代游客的行为、偏好集中特征的5G旅游数字营销体系三阶段。

3 游客行为聚类结果及针对性数字营销体系构建

3.1 基于K-means聚类的数字时代游客行为划分

本文借助SPSS22.0的K-means聚类分析对游客旅游消费的行为、偏好模式进行划分，聚类的变量为36个，标记的是调研对象在36个游客行为指标的表现。另外，聚类对象为到过或正在杭州旅游消费的265位游客。根据调查问卷统计及数字时代游客行为阶段的对照，将K值取4，使样本量分布较为平均。经过均值聚类和ANOVA检验，对36个指标下游客行为的划分结果如表2所示。

表2 数字时代游客行为聚类划分结果(n=265)

如表2所示，F检验差异度显著，同时，36个指标的显著性水平均低于0.05，代表K=4时的数据分析有效性较高，本组k-means聚类的结果成立；另外，4个类型之间的显著指标明显不同，且各个簇集的样本量划分较为平均，不需要再次进行划分。经过k-均值聚类，数字时代下的游客行为、偏好主要体现在以下4种类型：

(1)个性化推送敏感型。对于个性化的营销推送内容反应敏感的游客占总样本量的28.3%，这类游客在当下的数字化环境中所占比重高于其他三类，其特征主要表现为在开始行程前，容易因为个人历史网络痕迹(搜索、浏览、收藏、下单等)引起的定制化旅游、休闲相关产品推荐，再一次形成支付转化。这一类游客虽然在出行前被动获取推广内容，但只要符合其个性化偏好，能够形成较高的营销转化。

(2)社交媒体和自媒体主动获取信息型。出行前和出行中主动通过社交App或自媒体获取相关资讯，从而规划具体的行程与消费项目的游客占总样本量的23.8%。其特征主要表现为有明确的出行目标和消费预算，且通过平时关注的旅游相关自媒体或各类载体的社交App、O2O软件等获取垂直化资讯，另外喜好通过自媒体的点赞、转发获取旅行资讯与优惠活动，从而在出行中依据自行获取的信息产生消费选择。这类游客需要通过数字营销多渠道进行整合推送、植入，且制造更多的“打卡”卖点刺激跟风消费。

(3)科技交互体验型。容易被新颖的科技、内容吸引，偏好参与景区新技术沉浸式设施体验的游客占总样本量的26.8%。其主要特征为偏好形式新颖、有科技感、交互性强的营销推广，创新的技术是该类游客形成支付转化的切入点。这类游客所占比重较高，推广方式应侧重形式高于内容，且他们能够成为5G数字营销的潜在支持用户；商户和旅游宣传部门应该在完善游客画像后，让该类人群成为5G营销首批试行推送对象，借助他们的兴趣自发带动病毒式推广。

(4)依赖出行路径定制+定位推送项目型。该类游客主动信息获取的能力和意愿较弱，甚至相对第一类游客其对平时浏览手机时的“个性化推送”内容敏感性也不高；相反，该类人群习惯“被安排”“一站式”的旅游服务。在数字时代智能手机移动端功能的普及下，相比社交App和各类自媒体，该类游客更偏向于信赖地方官方的旅游信息服务平台，来获取行程中的各项实时讯息；偏好于官方渠道出行路径、交通路线，以及其定位附近能够选择的食宿和休闲项目。该类游客虽然所占比例为总样本中最少(21.1%)，但将成为5G支持下云端大数据旅游服务信息平台的潜在忠实用户，且通过平台功能产生营销、消费转化。

3.2 行为偏好类型与游客基本属性分析

对4种数字时代的游客行为、偏好类型所对应问卷中的人口基本属性进行统计，得出结果见表3。

表3 游客行为偏好聚类与基本属性比例分布

在个性化推送敏感型的游客群体中，男女比例基本持平，且主要集中于26～45岁和46～65岁两个阶段的中年群体，从收入来看集中在中、高等收入人群；可以证明定制化推送式的网络营销符合当前市场消费主力人群的偏好。类型二——社交媒体和自媒体主动获取信息型的用户主要分布于15～25岁、月收入小于5000元的年轻女性群体；因此借助5G网络的便利，通过社交网络上线更多的互动与优惠活动可以激活年轻消费者的市场潜力。类型三——科技交互体验的偏好在男女游客中的表现较为显著，在26～45岁分布最多，且在15～65岁及中高低收入人群都容易被这类体验吸引；证明具备5G交互、社交属性的数字营销方式在各年龄和各收入阶段都能够获取较高消费转化的潜力。依赖路径定制和定位推送项目的游客群体年龄偏大，在46岁以上、男性比例较高(占57.20%)，且属于高收入阶层，这类群体的消费力较强，升级、共享云端大数据旅游服务信息平台能够满足该类人群的需求，从而为在其消费占比较高的餐饮、住宿、景点等项目获取定位推送引流和推广转化。

从消费占比来看，个性化精准推送和科技交互体验的营销推广能为城市的休闲娱乐项目发挥显著的消费促进作用(分别是38.13%和23.36%)；同时，社交媒体和自媒体的互动营销及定位推送式营销能够有效拉动餐饮消费(总消费占比25%以上)和景点项目的收益(平均总消费者占比约30%)。由样本的基本属性分析可见，针对以上4类游客偏好策划的数字营销体系符合旅游消费者的核心需求，且能够带来地方的休闲、食宿、购物等消费增长。

3.3 基于系统聚类的5G数字营销体系确立

采用平方欧氏距离和沃德联接再次进行系统聚类，得出数字时代游客行为、偏好的分类结果如图2所示。

图2 游客行为沃德联接聚类图谱

通过系统聚类能够验证K-均值快速聚类的有效性，直观地判断游客在数字时代消费行为之间的相似性和相异性。从沃德联接聚类图谱来看，游客行为大体可以分为2大类，细化则可分为4个小类型，与K-means聚类的结果一致，且分成4类的样本分布数量也与快速聚类分析结果相符。因此，可以验证数字时代的游客行为划分为个性化推送敏感型、社交媒体和自媒体主动获取信息型、科技交互体验型、依赖出行路径定制+定位推送项目型四个主要类型。

此外，采用python对采集数据进行聚类分析的聚类散点图做图，得出以下结果(见图3)，由此可见数字时代的游客行为分为4类，而且各簇的点数量也与以上k-均值分析结果匹配。从图中点的分布来看，类型二的样本分布最为集中，代表游客通过社交网络和自媒体主动获取旅游资讯的行为最为显著；同时，类型一的散点分布也较为集中且距离中心位置最近，说明偏好定制化推广继而形成下单行为的游客占据主导，且该行为在整体游客群中表现明显。这些游客行为都是5G技术下数字营销有效推广的基础。

图3 数字时代游客行为聚类散点图

由聚类散点图可见，数字时代的游客行为可以归纳为两个维度、四种类别，因此，数字时代旅游营销的趋势应对应消费者行为模式的个性化和数据化，这也是5G数字营销新技术的核心方向，应该在5G营销体系中有所体现。从游客行为的4种类型来看，类型一——个性化推送敏感型的游客主要表现为接受依据偏好定制化的内容和渠道推送，因此需要借助5G技术在出行前优化潜在游客消费数据挖掘及精准推广计算，激活与扩张消费需求。类型二——社交媒体和自媒体主动获取信息型和类型三——科技交互体验型游客则需要匹配多渠道的数字媒介整合营销，同时融合5G技术便利交互体验、内容识别等符合用户偏好的多种形式来提升营销转化率。至于第四类游客依赖官方渠道的资讯，则可升级、共享云端大数据旅游服务信息平台，依据偏好和城市交通、景区实况向游客推送定制化的出行路线和周边项目来刺激消费。综上，依据对数字时代游客行为的分类研究，5G支持下旅游数字营销体系应该分为以下三个主要层面，前端策略：旅游消费数据挖掘与云计算；中端策略：数字媒介营销整合；后端策略：升级、共享云端大数据旅游服务信息平台。

4 5G支持下的杭州旅游数字营销体系

依据以上分析得出5G支持下旅游数字营销体系的三个主要层面，并依照四类行为偏好的表现和属性，分析消费者具体的偏好设计细节方案如下：

4.1 前端策略：旅游消费数据挖掘与云计算

游客一般会通过社交媒体和自媒体平台查看旅游咨询，留下的浏览足迹(点赞、收藏、购买)、关键词搜索、社交状态发布所展示的个人兴趣、位置信息等有利于地方旅游部门和商家进行目标人群画像，精准推送与其偏好相关的旅游营销信息。例如：针对不同人的网络痕迹，定制化地在其固定上网的碎片化时间、习惯使用的平台，推送其留下足迹的旅游目的地、旅游项目、食宿购物等配套服务，并匹配其购买行为(求廉价-优惠券、求品牌-精品线路、求体验-VIP服务等)，同时在其经常登录社交App以其喜好的信息传播形式(短视频、图文、软文、直播等)同步加深印象且引导购买转化，并根据其地理定位推送附近的景点、食宿购物商家、同行旅客、出行咨询等。

随着5G所优化的网络体验，网络用户将更依赖于在各社交App、视频网站、资讯、自媒体等平台互动，同时，借助5G人工智能可以将各景点的游客旅游、消费行为通过4K 高清和1080P 高清视频同步回传，这将为旅游服务商家和政府旅游部门提供更海量、更实时的旅游消费数据，商家和旅游部门也可通过5G支持下的云计算和云端大数据挖掘、分析，精准细分不同的休闲旅游需求、定位，从而个性化、高效地推送旅游营销，以不同的促销组合匹配差异化的人群关注点、信息接收偏好，有效刺激本市旅游消费需求，打造印象深刻的休闲旅游品牌目的地。

4.2 中端策略：数字媒介营销整合

4.2.1 人脸识别+定制化旅程/休闲服务

5G技术支持下，通过智能手机前置摄像头和景区超清监控的人脸识别功能，匹配前端的用户数据分析结果，实时向其手机端推送定制化的旅程和休闲服务，即一旦捕捉到某游客感兴趣的商品或服务，将通过5G网络的高速传播和计算，及时推送给该游客引起购买转化。例如通过景点、购物点、酒店的摄像头传输并AI识别和分类个体游客的情绪、停留时长、肢体行为，进而判断其可能喜好的休闲项目、商品、食宿、商家类型等，同时联动手机前置摄像头的人脸识别定位到该用户，在其偏好的电商、社交、自媒体、O2O平台精准推送；甚至可以组合其感兴趣的休闲活动、服务、产品、路线，推送针对其个人爱好的定制化旅程和附加服务，以提升营销转化率。另外，人脸识别技术配合5G高速传播，能够快速搜集对某类商品、服务或休闲项目感兴趣的人群标签，包括年龄、性别、区域、购买行为、经济水平、出行特征等，形成更精准的游客画像，从而结合前端的消费数据挖掘，对有相同标签的人群集体推送摄像头捕捉到的可能感兴趣的休闲项目、商品、食宿等，吸引潜在的来杭游客、激发新的流量红利。

4.2.2 社交App、搜索引擎的AI自动定向推送

在5G高速网络体验支持下，用户将在网络社交、多渠道信息浏览投入更多的时间，这也为消费行为计算提供海量的数据。同时，结合消费数据分析和游客人群关键标签词的定制化营销推送可以由AI自动定向，甚至匹配游客的碎片化时间自动定时推送到该类游客的社交App、搜索引擎、即时消息软件等，节约营销人力成本和提升推送效率，减少游客对某商品、服务兴趣度的时间衰减因素。

4.2.3 AR/VR景区、楼宇、自媒体沉浸式广告

5G时代的另一个红利就是可以通过AR/VR广告来升级数字媒体营销。以旅游营销为例，当前主要投放在火车站、机场、地铁、电梯的数字媒体，营销转化率低。而今后的杭州旅游数字营销，可在景区LED屏幕、自媒体平台、旅行O2O平台、国内外的商场和写字楼外墙投放AR/VR广告，以新颖、沉浸感、体验感的形式引起行人关注，加深对杭州景观、人文宣传的印象。如今，内容营销变成营销的主流，VR广告能够将杭州的自然、人文风貌和产品立体式地展现给海内外潜在游客，改变传统视频广告的枯燥性和侵入感，吸引潜在游客。另外，AR能够让潜在游客在电商平台选购旅游产品、服务时有一个360°的拟真体验，促进购买转化。其次，旅游的一大痛点是人群密集、景区排队，应用VR技术在展览馆、江边、公园等打造超感景区体验项目，让游客不用去热门景点排队就能身临其境享受美景，同时设计一些VR中的互动抽奖、小游戏互动等，提高旅游的个性化、科技感、人性化品牌。

4.2.4 全息影像互动直播旅游攻略、达人游+实时下单

直播是近两年引流力最强、消费转化率最高的营销渠道，而5G网络可以支持全息影像的普遍并生成全息直播。当5G普及后，杭州的休闲旅游项目、自然/人文景观、商业街区、食宿服务、美丽乡村项目等都可以通过旅游达人、网红明星的全息影像直播游览攻略、食宿体验、文化体验等，打造网红商家和流量景点。在直播过程中，由于5G+全息投影技术的逼真且科幻效果，能够更有诱惑力地吸引潜在游客。同时，全息影像直播可以增强用户与达人、网红互动的体验，从而提升抢单、红包、优惠券等的参与，为相关产品和服务的线上销售引流；以强体验和快节奏营销引导用户实时下单，促进营销与销售同步实现。

4.2.5 植入内容识别、营销转化

如今的内容营销不能局限在信息传递，而要使内容载体更丰富、技术融入内容更全面、更强调产业端为内容主动赋能。随着5G带来的高清流畅视频和高超网速体验，旅游营销需要顺应内容营销的趋势，把从本省取景的综艺节目、微电影、短视频、旅游美食类节目、纪录片等作为可以“带货”的数字媒介。不仅输出内容，还要在播放的节目屏幕上提供手机端可以点击的“AI雷达”按键，即可识别画面里的景点、旅游周边产品(纪念品、工艺品)、乡愁产品、美食、住宿、休闲项目、商家种类，并可以直接点击下单购买或线上支付线下消费，促进消费转化与旅游引流。

4.2.6 5G升级公共设施造“网红IP”

除了升级原有的景点外，更多的景区和市内公共设施应用5G技术优化游客体验、打造成新的“网红”打卡景点，能增加区域旅游的流量和粉丝量。结合VR游戏、4K视频、直播、新零售、二维码等方式，为休闲、餐饮、购物各类商家做宣传，并链接到消费下单端口，使5G公共设施成为杭州新的购物、休闲消费入口。同时，5G体验可以将该公共设施本身打造成一个新的“网红”打卡点，更好地吸引游客，打造智慧旅游城市名片。

4.3 后端策略：升级、共享云端大数据旅游服务信息平台

借助5G技术优化现有的旅游信息平台，上线移动App、公众号、微博在线版本，在机场、酒店、旅游电商平台等提供二维码引导游客注册，升级为多渠道数据来源整合的云端大数据旅游信息服务平台，动态实时更新信息，推出定制化查询、智能出行建议、旅游社交等新服务，以数据分析和共享技术来提升杭州的人性化体验和品牌形象。

4.3.1 AI导游+“今日游”路线在线定制

移动版的旅游信息平台或公众号可以推出在线AI导游功能，根据国内外游客身份特征、经济条件、兴趣 爱好、地理位置等自动编排并推送有关信息，提供定制化、个性化的旅游信息服务，满足不同游客的差异化需求，在线搭配定制的“旅程路线包”，让游客自行组合该行程中的食、住、行、游、购、娱要素。同时，AI导游能够根据游客输入的关键词和平台的浏览、搜索记录，定制其“今日游”路线，并且对游客进行定位追踪，推送其所处位置附近的特色美食、休闲服务、购物点的商家，还可以登录积分换取商家优惠券。此外，游客抵达景点后可以打开AI导游，将提供多语言音频讲解或向5G手机弹出AR影像讲解。

4.3.2 景区实况推送 +智能出行建议

借助5G支持的旅游云端大数据整合，该应用还要自动实时推送各个景点、路线的拥挤状况、食宿与休闲服务的饱和与交通情况。当监测到热门景点、商业街人流饱和或交通异常时，程序将向用户发出提示，并推荐合理的游览时段或者游览线路计划以及优化的出行方式，提供躲避拥堵的食宿商家攻略，提升来杭旅游体验。

4.3.3 LBS推送商家和拼团、同游、旅游社交

该信息服务平台需要融入商业属性，利用大数据动态搜集和分类杭州休闲旅游服务各相关商家和餐饮、住宿等。根据游客的手机定位、结合历史浏览记录定制化推送附近符合其偏好的休闲服务商家、餐厅、酒店、民宿等。同时，依据用户手机定位发起该游客位置附近的自主游客拼团、拼游、拼吃、拼购等活动，加强来杭旅游的社交属性。

5 结语

本文通过K-means聚类分析和系统聚类验证，得出数字时代游客行为的四种类型：个性化推送敏感型、社交媒体和自媒体主动获取信息型、科技交互体验型和依赖出行路径定制+定位推送项目型。同时，依照游客类型得出5G支持下的旅游数字营销体系应该分为三个主要层面，前端策略：旅游消费数据挖掘与云计算；中端策略：数字媒介营销整合；后端策略：升级、共享云端大数据旅游服务信息平台，并根据具体的偏好和游客基本属性设计了详细的5G旅游数字营销体系。借助5G技术所优化的各种数字营销手段能够提升营销体验和转化率，是5G时代及后疫情时代城市消费经济复苏的有力保障。