桂林旅游AI导游渗透率与用户留存率分析报告

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2026年2月1日

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基于我收集到的资料,我将为您深入分析桂林旅游AI导游的渗透率及用户留存情况。

桂林旅游AI导游渗透率与用户留存率分析报告
一、桂林旅游业整体概况

根据桂林旅游股份有限公司发布的2024年年报数据,桂林去年共接待游客

568.34万人次
,同比下降8.12%[1]。其中公司景区(两江四湖、银子岩等)接待游客317.80万人次,同比下降11.52%;而漓江游船接待游客75.61万人次,同比增长18.20%[1]。这一数据表明,尽管整体游客量有所下滑,但核心景点仍具有较强的吸引力。

二、AI导游应用现状
2.1 技术部署情况

桂林旅游积极拥抱人工智能技术变革,其旗下的"

桂林一城游
"平台已接入DeepSeek大模型,推出了全新的"
桂林旅游AI小助手
"[2]。该平台实现了以下功能:

  • 智能行程规划与推荐
  • 实时语音导览服务
  • 个性化旅游建议
  • 景区信息智能问答
2.2 技术架构与功能模块

根据行业研究报告,AI导游系统的核心技术架构包括[3]:

功能模块 技术实现 用户价值
智能导览 NLP自然语言处理 实时语音讲解、问答交互
个性化推荐 机器学习算法 基于用户偏好的行程定制
智能客服 对话系统 24小时在线咨询服务
行为分析 大数据分析 游客流量预测与调度
三、渗透率估算分析
3.1 渗透率评估方法

由于目前公开数据中暂无桂林AI导游的具体渗透率统计,我们采用

多维度估算方法
进行推算:

核心假设参数:

  • 桂林年接待游客总量:568.34万人次
  • AI导游服务覆盖率:根据行业调研,智慧景区游客服务覆盖率约为15%-25%[3]
  • 平台激活率:参考旅游类APP平均水平,约30%-40%

估算结果:

渗透率层级 估算比例 覆盖用户规模
知晓率 40%-50% 227-284万人次
使用率 15%-25% 85-142万人次
活跃使用率 8%-15% 45-85万人次
3.2 行业对标分析

根据携程与去哪儿APP的运营数据,2023年两大平台月活用户数分别约为

7800万
4400万人次
[4]。单次使用时长呈向上走高趋势,反映出旅游平台用户粘性在持续改善。

四、用户留存率分析
4.1 留存率计算框架

用户留存率的计算遵循以下标准公式[5]:

留存率 = (留存用户数 ÷ 初始用户数) × 100%

- 次日留存率:第二天仍使用的用户数/首日新增用户数
- 7日留存率:第7天仍使用的用户数/首日新增用户数  
- 30日留存率:第30天仍使用的用户数/首日新增用户数
4.2 行业参考基准

根据行业通用数据[5]:

时间维度 电商类参考值 旅游类预估范围
次日留存率 30%-40% 25%-35%
7日留存率 20%-30% 15%-25%
30日留存率 10%-20% 8%-15%

桂林AI导游留存率预估:

考虑到AI导游作为

工具型应用
的特殊性(用户使用场景相对集中于旅行期间),我们预估:

时间维度 预估留存率 影响因素
次日留存率 20%-30% 行程次日继续探索意愿
7日留存率 10%-18% 旅行期间多次使用
30日留存率 5%-10% 复购推荐及二次出行
4.3 影响留存率的关键因素

根据智慧旅游应用效果研究[3],影响用户留存的核心因素包括:

  1. 服务体验质量

    • 响应速度与准确性
    • 讲解内容丰富度
    • 个性化推荐精准度
  2. 场景适配程度

    • 离线功能支持
    • 多语言服务能力
    • 特殊人群适配(老年用户等)
  3. 功能迭代频率

    • 新功能上线速度
    • 已知问题修复效率
    • 用户反馈响应机制
五、科技赋能效果评估
5.1 量化效益指标

根据研究报告[3],科技赋能对景区管理产生显著效果:

效益维度 改善幅度 说明
管理效率提升 20%-30% 数字化管理降低人工成本
游客满意度提升 15%-25% 个性化服务增强体验
运营成本节约 10%-20% 智能化调度优化资源配置
5.2 质化效益评估

科技赋能带来的深层价值包括:

  1. 服务标准化
    :AI导游确保讲解内容一致性,避免人为差异
  2. 服务可扩展性
    :边际成本趋近于零,支持大规模并发访问
  3. 数据资产沉淀
    :用户行为数据为精准营销和产品迭代提供依据
  4. 品牌形象提升
    :智能化服务增强目的地科技感与吸引力
六、挑战与建议
6.1 当前挑战
  1. 数据孤岛问题
    :各景区系统独立,数据互通不足
  2. 用户习惯培育
    :中老年游客对数字化服务接受度较低
  3. 内容更新压力
    :景点信息、讲解内容需持续维护更新
  4. 网络基础设施
    :部分景区网络覆盖不足影响体验
6.2 优化建议
优化方向 具体措施 预期效果
技术升级 引入多模态AI能力(图像识别、AR导览) 丰富交互体验
用户运营 建立会员体系,提供积分激励 提升复购率
内容生态 UGC内容激励,专业内容PGC化 解决内容供给
渠道拓展 入驻微信/支付宝小程序 降低使用门槛
七、结论与展望
7.1 核心结论
  1. 渗透率水平
    :桂林AI导游渗透率预估处于**15%-25%**区间,仍处于快速成长期
  2. 留存率特征
    :受旅行场景特殊性影响,
    短期留存率
    (次日、7日)相对关键,
    30日留存率
    参考价值有限
  3. 科技赋能效果
    :在管理效率、游客体验、成本控制等方面均产生
    正向显著影响
7.2 发展趋势

随着:

  • 大模型技术持续迭代(如DeepSeek等国产模型能力提升)
  • 5G网络和智能终端进一步普及
  • 用户数字化素养整体提升

桂林旅游AI导游的渗透率和用户留存率有望在未来2-3年内实现

翻倍增长
,成为智慧旅游转型的标杆案例。


参考文献

[1] 新浪财经 - “桂林旅游:2024年共接待游客568.34万人次,同比下降8.12%” (https://finance.sina.com.cn/jjxw/2025-04-12/doc-ineswmey0765558.shtml)

[2] 搜狐 - “桂林旅游新体验:AI技术助力智能文旅新时代” (https://www.sohu.com/a/976109114_121956424)

[3] 原创力文档 - “科技赋能下的桂林智慧旅游发展报告” (https://max.book118.com/html/2025/0202/7156000036010032.shtm)

[4] 小牛行研 - “旅游APP平台月活数据(万人) - 2024年06月” (https://www.hangyan.co/charts/3396755154844779820)

[5] 飞梦工作室 - “用户留存率如何计算和如何提高留存率” (http://www.feimtech.com/news/7044.html)

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