为什么游客数量创新高，景区生意却更难做了？

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旅游热热闹闹，国内景区生意却愈发艰难了。

“我的皮具店所在的景区，平时人就不少，像五一、端午这样的大节假日，每天少说也有3万以上的客流量，但是没生意，看得人多买的人少，一天就卖两三个包，利润都没有3百。”

每天看着熙熙攘攘的游客从店门口经过，在江苏某热门景区经营皮具生意的A君却破防了，“上个礼拜最离谱，一共就卖了9个包，去年这个时候，周末一天随便都能卖10几个，你说奇怪不？”

“马上半年就过去了，照这么下去，我这一年8.5万元的房租都要打水漂。”A君苦笑，直言今年景区消费十分反常，游客就像事先约定好了的一样，主打一个只逛不买。

实际上A君的遭遇并不是个例，今年上半年，许多景区都面临类似的困局，看着景区人数不少，但最后一算总账，人均消费不到10块。

对此，业内人士R总调侃，“现在很多‘特种兵’去景区，真就是一瓶水，一个面包逛一整天。”

激进的“穷游党”甚至喊出了新旅游四不原则：收费景区不进，景区宾馆不住，景区餐饮不吃，景区东西不买。

一边是不断创新高的旅游人次，一边是景区消费乏力已今成为当下旅游业最大的痛点。

以今年五一为例，2025年五一假期5天，全国国内旅游出游3.14亿人次，相比2019年五一的1.95亿人次，增长了61%。

虽然旅游人数增加不少，但人均消费却远不如2019年，根据官方披露的数据计算：

• 2019年五一假期（4天），人均消费603元，人均每日消费150.8元。
• 2025年五一假期（5天），人均消费574元，人均每日消费114.8元。

发现没？相比19年五一的四天假期，如今假期天数多了，调休天数少了，但游客掏钱也更谨慎了。

从目前几次节假日爆出的热搜来看，似乎穷游大军又卷土重来，成了当下旅游主力：香港旺角北京道麦当劳店里，深夜挤满了的随地大小睡的“麦难民”；重庆荣昌的政府食堂，每天涌入超过万名游客，“两荤两素18元”的食堂套餐卖断货；湖北宣恩游客甚至住进了文旅局长家......

用景区商家B总的口头禅来描述，“这届游客，是我见过最抠门的一届。”

但要说这届游客没钱吧，这几年去邻国日本撒币的中国游客，却豪横得令人瞠目。

根据日本国家旅游局公布的数据，中国大陆游客去年一整年在日本就花掉了约812亿元人民币，平均每人在日本消费约1.3万元。

说到底，国内景区消费乏力，不能用一句简单的“这届游客没钱，不消费了”来宣泄情绪。

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理性来看，旅游人次新高和景区消费疲软的矛盾背后，原因是多方面的，其中被业界提及最多说法是，景区同质化内卷导致游客审美疲劳。

比如，各地千篇一律的人造古镇、义乌小商品，清一色的石板路，大同小异的“小桥流水”，山上全是玻璃栈道，网红小吃街永远在卖臭豆腐和烤串，连标语都是统一的“我在XX很想你”“想你的风吹到了XX”......

在笔者看来，同质化只是表象，景区消费乏力更深层的原因在于景区自身，很多景区还停留在“吃大锅饭”和“拍脑袋”做决策的思维中，对景区客源结构和游客特征认知不足，过渡依赖以往经验而非实际消费行为来判断游客需求。缺乏数据支撑的广撒网营销方式，导致资源投入、营销策略与游客实际需求错位、脱节，吸引游客到园方式低效，园区内二次消费场景无法被有效激活。

说白了，很多景区信息收集还停留在闸机时代，欠缺用户思维，压根不知道自己的目标游客是谁，也不知道如何去吸引潜在游客，至于提升游客体验，带动景区二消就更无从下手了。

这几年各地文旅都在发力，一些景区慢慢意识到了这个问题，但手里没数据，自建系统又不太现实，以至于很多时候景区营销计划只停留在了PPT层面，没法落地。

当然，也有先知先觉的景区和地方文旅，开始尝试借助互联网巨头的大数据优势，系统打造数字化景区，如“一键游北京”就是由北京市与腾讯联合打造的全域旅游智慧平台，侧面展示出地方文旅对腾讯大数据能力的认可。

事实上，在大数据时代，腾讯地图位置大数据文旅客情平台（以下简称“腾讯文旅客情平台”）已经可以做到，结合景区安全管理、营销转型及运营规划诉求，提供基于“生态数据+AI决策”双轮驱动的景区运营解决方案：一方面，能实时监控全域客流热力，动态预警客流高峰，多维度抓取游客画像；另一方面，可以深挖人、地关系，拆解城市商业脉络，数据反哺景区针对客群精准营销，即前者主盯“人从众”，后者主攻“人货场”，真正实现安全管理智能化、客流增长有依归、定向高效促进游客二次消费。

其中尤为值得一提的是腾讯文旅客情平台的潜客洞察与营销赋能能力，可以从游客趋势、游客画像、游客行为等维度对数据进行深度挖掘，辅助营销策略制定并量化投放效果，弥补景区营销乏力的困境。

游客趋势：可按日、周、月等时段提取景区游客数据，监测省内、外游客到访趋势及停留时长等重点数据，掌握不同时段游客的客流趋势和停留时长，辅助优化景区游览路线与商业点位布局。

以北京某地标园区（以下简称园区）为例，通过下图的实时数据面板可以清晰看到，5月27日中午时段园区在线人数为17,310人、累计人数63,300人，并给出了当日访客趋势分时预测，为园区提供了直观明了的游客数据概览。

（文章内所有数据均为示意，非真实数据）

此外，还能观察到该日园区内停留2小时、3小时、4小时的访客分别占比22.0%、15.5%、10.9%，以及每周的省、内外游客等历史数据，精细化的人群分布趋势及游客停留时长不仅能帮助园区保障游客密度管控，提升应急响应效率，还能辅助景区优化动线设计，优化调度策略，合理提升游客停留时长与消费转化。

• 游客画像：对景区到访游客，提供多维度的画像数据，包含基础画像、偏好画像、消费画像三大类别，既包含了游客来源、性别结构、年龄构成等基础数据，也将游客行程中的购物偏好、酒店偏好、消费水平等个性化数据进行了整合，形成了全方位、立体感的游客模型，为景区精准营销提供了数据支撑。

例如，通过对园区5月25日的人群画像数据分析，可以看到园区主要以男性访客为主，占比将近7成；年龄结构以31-35岁，40-60岁为主，分别占比19.8%和20.1%；美食偏好，以中餐厅和小吃快餐厅为主；购物偏好综合商场和商业步行街；酒店偏好，151-300元、301-450元、451-600元分别占比25.2%、21.7%和22.0%。

在现有人群画像的基础上，针对主力男性客群偏好，园区可以设计运动主题快闪店与科技互动体验区，或基于餐饮消费梯度，引入地方特色餐饮市集并延长夜间营业时段，也可以沿综合商场动线布设亲子休憩点，同步升级步行街沉浸式灯光装置，增强停留时长，重构商业动线，实现将人口属性与消费偏好转化为精细化运营策略，实现从粗放引流到精准留客的体验升级，园区内二次消费场景更容易被激活。

• 游客行为：从游客的热门到访地，到游客在景区内、城市内、城市间的游览路线，深度洞察游客行为，还原游客从入园到离场的完整动线，助力景区业态规划。

例如，从下图可以看到，某一时间段内北京奥林匹克公园的热度排名第一，冬奥园灯会期间，北京冬奥公园-北京西站是游客往返最热门的线路，其次有大量游客也会选择从北京南站抵达北京冬奥公园，这些信息都能帮助各景区合理优化自身业态，如园区可以基于热度优势延长周边商业运营时长，开发夜游衍生消费场景、针对高频动线增设短途接驳专线，以提升游客抵达便利性；次热门景区可设计联票机制，承接头部景区溢出客流等。既可以缓解热门景区承载压力，又能激活区域文旅协同发展。

市场洞察维度上，腾讯文旅客情平台内置了竞品对标分析系统，支持针对重点竞品景区的多维度竞争力评估，帮助景区了解双方客流趋势、客流来源、游客画像情况，做到知己知彼，把握获客营销主动权。

可以看到，今年上半年北京市几个热门景点的热度情况。以某公园为例，平台从景区影响力、客群类型吸引力及游客消费力几大维度智能生成竞品分析报告及策略优化建议：如该公园针对访客量波动大但停留时间长的特性，可继续设计「深度体验产品矩阵」，并在未来的营销策略可以考虑加强对省外游客的吸引力；依托高消费力客群特征，可以增加更多高端服务和特色餐饮，以满足高消费游客的需求，进一步提升游客满意度和忠诚度。通过智能化竞争格局分析，帮助园区运营策略制定及复游率提升有了更科学的支撑，真正实现从流量承接向价值深挖的转型升级。

此外，在潜客分析维度，腾讯文旅客情平台通过整合发送位置、腾讯地图搜索等腾讯生态及合作伙伴等覆盖量高、覆盖范围广、时效性强的位置数据源，能够分析出特定周期内潜客对某景区POI的搜索热度指数，深度解析旅游景点潜在客群特征，同时还能分析潜客转化情况，精准识别高潜力客群聚集区域，并通过竞品潜客重叠度分析优化营销资源投放，为景区客流运营提供数据化决策支持。

例如，从下图可以看到5月12日-5月18日北京市潜客基础画像：以男性为主，占比超6成；本科学历占比最高；有孩人群占比为44.6%；高消费人群占比31.89%等信息，对于潜客画像分析越精准，越有可能吸引到目标客源，营销资源投放就越容易被量化评估。

精准获客方面，不得不提及腾讯生态的优势，腾讯文旅客情平台打通了腾讯广告平台，基于游客LBS热力分布、消费能力、实际到访行为标签等画像，实现腾讯生态如朋友圈、搜一搜等多触点精准投放，打通从数据分析到获客转化的全链路营销，一站式服务真正实现数据资产向商业价值转化的营销闭环。以国内某知名乐园为例，其希望通过平台识别出高消费客群特征，据此调整线上广告投放及线下商业化活动时段，并联合周边商业体推出"节假日动线专享礼包"实现目标客群触达效率与消费联动的双重突破，该案例充分验证了精细化潜客营销对景区商业生态的正向拉动效应。

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整个产品了解下来，笔者认为该产品最大的亮点在于，它对“景区操盘手友好”，即便是小白也能轻松上手，核心在于腾讯文旅客情平台内置了AI助手。

基于腾讯混元大模型通用能力与DeepSeek行业精调模型构建双引擎架构，创新融合位置大数据与大模型技术，构建了AI驱动的全链路决策体系。

客群特征洞察领域，大模型可以通过LBS定位数据+消费行为标签构建动态用户画像，识别高净值客群特征（如高频消费家庭、商旅常客），并基于大模型的语义理解能力生成个性化营销策略，还能多维度调动竞品数据进行动态优化。

辅助运营策划领域，大模型能整合景区票务数据、位置热力、舆情监测等多源信息，构建时空知识图谱，结合历史客群偏好，因地制宜生成活动运营方案。同时结合特定景区客群轨迹数据进行深度推理，例如通过游客停留热点与消费偏好交叉分析，智能推荐精准营销策略。

毫不夸张的说，腾讯文旅客情平台相当于直接给景区安装了一个智慧大脑，再借助AI助手的深度分析能力，可以帮助操盘手对于景区营销决策进行双向验证。

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结语

总体来看，腾讯地图位置大数据文旅客情平台，依托腾讯生态及合作伙伴位置数据构建文旅数据底层基座，形成了覆盖“游客兴趣-搜索行为-景区消费”的全链路数据资产，并通过多级标签体系（基础属性/消费偏好/行为轨迹等），对家庭游、商务客、差旅常客等细分人群标签化。在此基础上，通过大模型能力智能辅助景区决策，结合腾讯生态内的LBS定向投放、公众号内容触达及小程序服务承接，实现“曝光-引流-转化-复购”的景区长效营销闭环，推动景区流量价值向产业价值的可持续转化。

站在景区的角度，眼下暑期旅游旺季即将到来，也是亲子游大军出动，消费力最为旺盛的几个月，在旅游业”旺丁不旺财“，景区二消乏力的普遍困局下，景区操盘手们是时候好好思考如何借助大数据的力量，搞懂游客真实需求，将“人从众”转化为“人货场”，让游客从“走过场”到“深体验”的破局之路了。