[Current Issues in Tourism] 社交媒体如何变现?解析目的地形象对旅游在线销售的驱动机制

How destination image projected on social media influences online sales of tourism services: exploring the moderating role of tourists’ experience

2024-11-06
Blanca Hernández-Ortega, Ángel Herrero, Héctor San Martín, José L. Franco
总结
问题
方法
结果
要点
摘要

本文探讨了目的地管理组织(DMO)在社交媒体上发布的投影目的地形象(Projected Destination Image)如何影响在线销售。研究提出并验证了一个包含认知、情感和感官三个维度的模型,发现认知和感官形象对在线销售有显著的正向拉动作用。

TL;DR

在信息爆炸的社交媒体时代,目的地管理组织(DMO)发布的贴文真的能带来真金白银的销售吗?本文通过对西班牙滑雪胜地两年的实测数据研究发现:**认知形象(有什么)感官形象(看起来/听起来如何)是转化新客的利器,而情感形象(感觉如何)**则是留住老客的关键。

背景定位

过去我们讨论旅游营销,往往关注的是“点赞数”或“前往意愿”,但这篇发表于 2026 年的研究直击痛点:真实销售额(Actual Sales)。它在学术坐标系中成功地将“目的地形象理论”从心理感知层面推向了财务决策层面,并引入了“感官维度”作为第三根支柱。

痛点深挖:为什么你的贴文不转化?

目的地营销人员常面临两个困惑:

  1. 维度缺失:只发风景照(认知)或空洞的口号(情感),忽略了通过视觉模拟触觉、听觉和嗅觉的“感官诱惑”。
  2. “一刀切”策略:对没去过的人和去过五次的忠实粉丝推送同样的内容。

研究指出,现有文献大多漏掉了感官信息(Sensory Image)在数字媒介中的“准体验(Quasi-trial)”功能,这正是促成点击购买的关键。

核心模型与方法论

作者构建了一个严密的实证框架,重点考察三个维度的“投射形象”:

  • 认知形象 (Cognitive):侧重功能属性,如滑雪坡度、交通便捷性、酒店设施。
  • 情感形象 (Affective):侧重心理唤起,如“令人兴奋的”、“令人放松的”。
  • 感官形象 (Sensory):侧重感官共鸣,如雪地的吱吱声、热巧克力的香气、日落的视觉冲击。

实验设计与数据流

研究合并了两个核心数据库:

  1. 社交媒体端:1676 条 Facebook 贴文,由人工编码员在 6 个阶段内完成多维度打分。
  2. 电商端:DMO 内部销售系统,精准记录每条贴文发布后的销售波动。

模型架构图 图 1:研究提出的影响模型,展示了三个形象维度与游客经验的交互关系。

实验结果:谁在贡献 GMV?

通过广义矩估计(GMM)回归,研究得出以下硬核结论:

  1. 感官的力量(H3 获证):包含感官描述(不仅是看,还包括听觉、味觉描述)的贴文转化率显著更高。感官信息能降低消费者的知觉风险。
  2. 情感的失效?(H2 未获全证):在全球样本中,情感形象对即时销售的影响并不显著,这一发现挑战了“情感营销万能论”。
  3. 调节效应(H4-H6 获证):这是本文最精彩的部分。
    • 新游客:对外部线索非常敏感,**认知(信息量)感官(吸引力)**是他们的决策指南。
    • 老游客:已经有了第一手经验,**情感共鸣(怀旧或渴望)**反而成了通过贴文促成再次下单的核心驱动力。

实验结果对比 表 3:回归分析结果。注意 Model III 中交互项的显著性变化。

深度洞察与总结

Takeaway 对于 DMO 的启示:

  • 视觉与文本的“五感化”:不要只写“景色优美”,要写“脚下踩在松软粉雪上的吱吱声”或“山顶餐厅飘出的热红酒香味”。
  • 精准分层营销
    • 获客阶段,多发设施介绍图和具有感官冲击力的短视频。
    • 留存阶段,多发布强调“归属感”、“放松”和“快乐回忆”的情感导向内容。

局限性与展望

虽然本研究基于滑雪场的垂直场景,但其模型具有普适性。未来的研究可以进一步探讨不同社交平台(如 TikTok 的音频驱动 vs Instagram 的视觉驱动)在感官投射上的差异,以及 AI 生成内容(AIGC)如何模拟这些形象。

结论:在旅游数字化营销中,目的地形象不再仅仅是一个模糊的心理学概念,它是可以被量化、被设计、并最终转化为订单的财务资产。

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目录
[Current Issues in Tourism] 社交媒体如何变现?解析目的地形象对旅游在线销售的驱动机制
1. TL;DR
2. 背景定位
3. 痛点深挖:为什么你的贴文不转化?
4. 核心模型与方法论
4.1. 实验设计与数据流
5. 实验结果:谁在贡献 GMV?
6. 深度洞察与总结
6.1. Takeaway 对于 DMO 的启示:
6.2. 局限性与展望