不論是國內旅遊或是出國度假,以前大家得先翻閱地圖、旅遊書,記下各種交通工具的時刻表,撥電話或請旅行社下訂飯店,備妥一切大小事才能夠放心地出遊;然而在這便利的21世紀,打開電腦搜尋關鍵字就可以了解景點資訊,訂車票、機票,或是比較各家團費也不是難事,甚至到各大旅遊網站也有網友分享的資訊,這也難怪台灣的旅遊風氣一直都相當興盛。
根據創市際ARO/MMX觀察,在2013年7月份,台灣旅遊觀光類別的到達率為50.4%(見表一),平均每日造訪人數為61.6萬人;在各個子類別中,到達率最高的類別為旅遊資訊類(如:Yahoo!奇摩旅遊、背包客棧等提供綜合旅遊資訊的網站),每日造訪人數為38.6萬人,不過在平均每日停留時間、瀏覽網頁數及造訪次數三個指標上,線上旅行社的使用量最多,再來是航空公司。
接著選擇台灣到達率前十名的旅遊觀光網站,觀察這十個網站在2013年7月份的每日使用情形;造訪人數最多的網站是(U)Yahoo!奇摩旅遊,平均每日有22.6萬人造訪(見圖一),再來是背包客棧,平均每日有4.5萬人造訪;不過在平均每日瀏覽網頁數方面,瀏覽網頁最多的是TripAdvisor,網友平均每日瀏覽16.4頁,再來則是四方通行旅遊網站和台灣高鐵,每日分別瀏覽11.4與8.4頁。
最後,以Segment Metrix觀察重度使用者對於前十大旅遊觀光網站的造訪傾向,Segment Metrix以網友在各個類別的使用時間作排序,使用時間前20%為重度使用者,其後30%為中度使用者,剩餘的50%為輕度使用者,而造訪傾向(Composition Index UV)基準為100,數值較100高代表網友佔比越高;此次觀察選擇了各個旅遊觀光網站中成份較濃或較突出的三個族群,觀察各族群重度使用者在十個網站中的佔比高低。
觀察發現在2013年6月份,「社交媒體 – 部落格」的重度網友在台灣高鐵、Mobile01旅遊美食、背包客棧、TripAdvisor和旅遊資訊王Travel King五個網站的佔比皆高,甚至高於全體網友中該族群的比例(見圖二),其中又以Mobile01旅遊美食網站裡的部落格重度網友佔比最高;而「零售 – 購物中心」的重度使用者則是傾向造訪(U)Yahoo!奇摩旅遊、美美旅遊網、四方通行旅遊網站、玩全台旅遊網與TraNews台灣五個網站;另外,我們同樣觀察到(U)Yahoo!奇摩旅遊的網友中有相當高比例是「生活社群 – 美容時尚」類重度使用者,明顯與其他旅遊觀光網站產生差異。
綜上所述,在2013年7月份,台灣平均每日有61.6萬人曾造訪過旅遊觀光類別,佔全體網友的 50.4%;在各個子類別中,到達率最高的是旅遊資訊類,平均每日造訪人數為38.6萬人;線上旅行社與航空公司兩個類別的造訪人數雖然不多,但網友可以在網站上瀏覽、比較各個旅行團、航班的差異,因此使用量較其他類別突出。接著在前十大旅遊觀光網站的部份,造訪人數最多的是(U)Yahoo!奇摩旅遊,平均每日造訪人數為22.6萬人,但平均每日瀏覽網頁數最高的是TripAdvisor,再來是四方通行旅遊網站和台灣高鐵,從服務內容發現使用量較高的網站都提供了線上訂房、訂票的服務,由於線上下單等同於實際購買,因此網友在下訂前更會多方比較、再三考慮,使用量自然較高。
最後以Segment Metrix觀察2013年6月份重度使用者在這十個網站的網友佔比,「社交媒體 – 部落格」的重度網友在Mobile01旅遊美食網站的佔比最高,不論是網站內容被分享,或是網友從部落格點擊回到旅遊網站,社交媒體類的網友佔比越高對於網站主而言都是觸及更多使用者的機會;「零售 – 購物中心」的重度使用者在(U)Yahoo!奇摩旅遊的佔比最高,而「生活社群 – 美容時尚」重度使用者的佔比雖然不若其他兩個族群高,但該族群一樣在(U)Yahoo!奇摩旅遊的佔比最高,除了網友較喜好造訪之外,Yahoo!提供多面向的內容頻道,使用者在瀏覽完想要的資訊後,不需多做搜尋即可輕鬆的連結至其他頻道,因此吸引了不同面向的網友造訪。
此次分析選擇三種類型的重度使用者作觀察,雖然觀察目標同為旅遊觀光網站,但各個族群的造訪佔比不盡相同;相對於以往使用性別、年齡作篩選,行銷人員可以依照各個行銷活動主打的目標族群輪廓做選擇,觀察不同族群的造訪傾向,進而了解網友實際瀏覽網頁的偏好,相信這種觀察方式更能夠全面地了解你的目標族群。
*comScore的流量稽核系統Unified Digital Measurement(UDM)結合樣本推估(Panel)和網站普查(Census)兩種方法,邀請網站主安裝追蹤程式碼於個別網頁上,並在該網域名前依unified程度加註(U)、(u)。
*指標定義:
1. 到達率 (%Reach)
調查期間內,至少到過觀察目標一次的網友數佔全體上網人口的百分比。
2.平均每日造訪人數(Average Daily Visitors)
調查期間內,平均每日造訪過觀察目標的人次。(單位:千人)
3.平均每日造訪停留時間(Average Minutes per Usage Day)
調查期間內,平均每位網友每日於觀察目標的停留時間。(單位:分鐘)
4.平均每日造訪瀏覽網頁數(Average Pages per Usage Day)
調查期間內,平均每位網友每日於觀察目標的瀏覽網頁數。(單位:頁)
5.平均每日造訪次數(Average Visits per Usage Day)
調查期間內,觀察目標平均每日被造訪次數。(單位:次)
6. 族群傾向度指標(Composition Index UV)
調查期間內,目標群眾佔觀察目標網站的不重複使用人數與目標群眾佔全體網友的比值。