绿维文旅作为旅游规划行业的佼佼者，通过多年的项目和数据积累，已经形成了专业的旅游产业数据、项目地相关宏观经济数据、地理环境数据及游客行为数据等数据库和数据源分析系统，将大数据技术创新运用至所承接的旅游项目的旅游客源市场分析中，为旅游项目规划提供了重要的指导。
绿维文旅的数据库，包括旅游产业数据、宏观经济数据、地理环境数据、游客行为数据、智慧旅游数据五个部分。
旅游产业数据库，是结合自身项目经验和全国旅游项目数据构建起来的，包括各地筹建、在建、运营的旅游项目和各地旅游收入、游客量、旅行社、酒店等数据。宏观经济数据库，包括国家权威部门发布的各地人口数量、社会结构、收入结构、消费能力、GDP、财政收入等数据。地理环境数据库，包括卫星地图数据、DEM 地形数据、各地基础地理信息、交通路网、机场、铁路、历年气象监测等数据。游客行为数据库，包括用户信息、地理位置、消费数据、搜索记录、地图应用定位、社交媒体／ OTA 评论、上网/ 通话记录、旅行轨迹、游客满意度等数据。智慧旅游数据库，包括智慧管理相关的CRM 平台数据、智慧服务相关的信息服务及游客需求数据、智慧营销系统相关的市场数据和网络营销效果数据。
（一）根据客源地分布，判断核心客源市场
客源市场与空间距离、经济水平、交通便捷程度密切相关。一般而言，某地区距目的地的空间距离越近、经济发展水平越高、交通越便捷，则目的地在该地的客源市场份额越高。通过对较成熟客源市场的经济社会状况、区位地理位置、地形地貌、自然禀赋及人均消费能力、普遍消费心理等数据的多元统计分析，能够对目的地的核心客源市场形成较为准确的判断。
以绿维文旅服务的池州全域旅游项目为例，通过大数据分析，项目组分析出合肥市场是池州各大景区的主要客源市场，其次是南京和上海市场，主要原因是三个地方经济发展水平高，处于高铁沿线，交通便利。其他市场主要以长三角市场为主，京津冀、珠三角等国内发达地区市场开发不足，游客比例较少。
（二）分析潜在客源市场，探索旅游市场洼地
要挖掘目的地潜在的客源市场，首先要基于用户属性数据、用户行为数据、LBS 数据等海量数据，通过用户痕迹复原分析法，对旅游消费市场较为成熟的客源地进行游客行为分析，判断项目地吸引这些洼地市场的可能性。此外，要将项目地与其他社会经济状况、人均消费能力、交通便利性等因素相似的旅游目的地进行数据比较，从而分析项目地作为旅游目的地需要突破的核心问题，探索项目地吸引潜在客源市场的有效路径。
以绿维文旅服务的池州全域旅游规划项目为例，绿维文旅通过数据分析发现，池州市的旅游潜在游客主要分布在华东地区，包括安徽、江苏、浙江等省份，上海、北京、杭州、苏州等大城市的游客对池州旅游的搜索有较高的比例，但从搜索到实际购买转化率偏低，说明池州旅游对其出游吸引力不足，未来有一定的提升空间。因此，项目组为池州市策划了包括景区旅游产品、度假旅游产品、休闲城镇旅游产品、乡村旅游产品等多样化的产品体系，并依托景观设计、游憩方式设计等手段，解决池州市的核心吸引力问题。
（三） 总体旅游评价调查，明确针对性提升路径
对于旅游目的地来说，游客口碑评价尤为重要，通过分析游客在社交媒体／ OTA上的评论，能够了解游客对旅游目的地的满意程度和不满之处，进而为旅游目的地的针对性提升提供有效的指导方向。
在池州全域旅游规划项目中，绿维文旅通过大数据分析发现，游客对池州市旅游的差评主要集中在景区管理、景区内部设施与游客服务。在各区县评价中，青阳县的好评率最高，石台县好评率最低，旅游服务有待提升。以这些数据为基础，项目组为池州市提出了基础设施、公共服务设施和全域旅游要素服务体系的规划，为池州市的全域旅游建设提供了针对性的指导依据。
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