疫情前后民航旅客流动分析_兰翔.pdf
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1、29市场分析空 运 商 务N o.4 5 3 2 0 2 3.2疫情前后民航旅客流动分析去哪儿大数据研究院兰翔周元炜董静茹进入2 0 2 3 年,新冠肺炎疫情(以下简称“疫情”)的影响已经逐渐减弱,经济复苏的前景逐渐明朗,交通运输行业呈现欣欣向荣的局面。尤其是刚刚过去的春运,在交通出行完全不受限制的情况下,民航旅客运输量迅速回升,达到2 0 1 9 年春运的7 6%。在市场全面复苏的大环境下,分析疫情发生前后旅客常住地变化的情况,可以寻找疫情防控进入新阶段后市场变化的规律,为未来的运力投放和市场营销做好相关的准备工作。本文重点分析旅客在疫情发生前后的常住地变化情况。在这里定义“旅客常住地”,不
2、仅仅是参考了旅客出行时乘坐飞机的行程,还结合了旅客乘坐其他交通工具,以及选择酒店、租车等行程安排,使用大数据算法得出旅客活动最频繁的生活和工作城市。常住地的应用和分析,能够更好地帮助行业了解旅客在疫情影响下的行程变化情况,也便于通盘掌握疫情对于全国航空市场的影响。旅客群体规模变化的情况根据证件号码进行统计,2 0 1 9 年中国民航乘坐飞机出行的旅客人数大约有1.9 亿人,乘机总量为6.6 亿人次。受疫情影响,2 0 2 2 年全行业的旅客群体数量不足0.8 5 亿人,大约是2 0 1 9 年的4 5%。为了更加精准地分析疫情后的市场复苏情况,选取2 0 2 2 年1 月至2 0 2 3年1
3、月份的数据进行分析(注:本文使用的2 0 2 2 年数据均为此阶段共计1 3 个月数据,后续不再赘述说明),最终的旅客数量接近1 亿人。选取1 3 个月的数据是为了涵盖春运探亲旅客的行程,这也是疫情后第一个自由出行的春运,能够较为直观地反映出疫情后的出行市场。在2 0 2 2 年出行的民航旅客中,前一年(2 0 2 1 年)没有乘机出行记录的约有5 1 0 0 万人。如果按照传统的定义,把这些旅客当成“新增旅客”有失偏颇,因为其中很多人并不是第一次乘坐飞机,而是受疫情影响才被迫中止了出行。如图1 所示,这些“新增”旅客中有一半以上是疫情前有过出行记录的“熟客”,他们只是随着疫情防控政策的调整放
4、宽,再度开始出行。所以,真正的新增旅客占全部旅客的比例其实只有3 0%,甚至低于正常年份的实际新增比例。如果只是简单统计疫情之后的旅客常住30市场分析空运商务N o.4 5 3 2 0 2 3.2地,不能直观表现出疫情影响之下旅客迁移的规律。所以,对于疫情前后都有出行记录的旅客进行对比分析,才是研究的重点,得到的结论能够更有效地反映市场变化。旅客活跃度的城市排名分析旅客常住地变化的分析中,同时在2 0 1 9年和2 0 2 2 年这两个时间段都有出行记录的活跃旅客,其行程变化尤为重要。这部分活跃旅客大约只有2 0 2 2 年的旅客人数的4 0%,他们的常住地改变的结果更能说明疫情对于客源结构的
5、影响。而针对其余6 0%的旅客,也应做对应的流向分析,这些都反映了后疫情时期市场的旅客群体分布规律。如表1 所示,上述活跃旅客当中,常住地数据来源:去哪儿航旅大数据数据来源:去哪儿航旅大数据图1:2022年新增和非新增旅客构成分布图表1:2019和2022年民航旅客TOP20常住地城市序号2019年(疫情前后均活跃用户)2022年(疫情前后均活跃用户)2022年(非2019年的活跃用户)1北京北京成都2上海成都上海3成都上海广州4广州广州北京5深圳深圳重庆6重庆重庆深圳7杭州杭州昆明8西安西安杭州9昆明昆明三亚10武汉武汉西安11天津长沙海口12南京南京长沙13长沙苏州南京14苏州天津哈尔滨1
6、5郑州东莞武汉16东莞青岛乌鲁木齐17福州乌鲁木齐郑州18青岛佛山厦门19哈尔滨宁波青岛20贵阳哈尔滨沈阳31市场分析空 运 商 务N o.4 5 3 2 0 2 3.2城市的T OP 1 0 没有变化,仅仅是部分排序略有变动,说明这些城市的活跃旅客是疫情下仍然坚持出行的刚需旅客,他们的出行频次高于行业平均水平,行程特点以公商务出行和探亲出行居多。在排名第1 1 2 0 位的城市排名当中,郑州、福州、贵阳消失了,取而代之的是佛山、宁波和乌鲁木齐。而在2 0 1 9 年没有出行记录的另外一部分旅客当中,与2 0 1 9 年、2 0 2 2 年均有出行的活跃旅客相比,其常住地排名的顺序变化较大,而
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