1. 引言
红色文旅是传承红色基因、弘扬革命文化的重要载体，也是推动地方经济转型、实现乡村振兴的关键抓手。贵州省拥有丰富的红色文化资源，在红色文旅开发领域具备巨大潜力，同时依托本地大数据产业集聚的区位优势，近年来积极探索数字科技与红色文化资源的融合路径，以数字赋能推动省内红色文化与旅游产业高质量发展。这种通过数字赋能文旅的模式不仅能打破红色文旅的时空壁垒，还能通过沉浸式体验、个性化服务提升游客参与感，重构地方产业营销模式。其中，贵州红飘带项目作为地区重点建设区标志性、引领性工程，集合了AI虚拟交互、全维度机械运动、全息映像等最新科技手段，一经投入运营，吸引了不少游客前来旅游，但是在其发展的过程中也面临不少困境。为进一步促进贵州文旅高质量发展，本文以贵州红飘带为例，进行深入研究，分析其市场营销现状及问题，挖掘背后潜在原因，为贵州红飘带建设发展针对性提出优化策略。
本文理论意义在于以红色文旅项目为研究样本，采用因子分析和回归分析等实证分析方法研究现存问题背后的深层次原因，丰富了数字赋能视角下红色文旅项目的营销理论体系；实践意义在于通过剖析贵州红飘带的市场营销困境，提出可落地的优化策略，既能直接助力该项目提升知名度与游客转化率，也能为其他地方红色文旅项目的数字化转型提供参考，推动红色文化的大众化、年轻化传播。
2. 文献综述
近年来，文化与旅游相融合发展已经成为推动经济高质量发展和满足人民美好生活需求的重要战略，不仅受到政府高度关注和支持，也引起了广大学术界对于文化与旅游相融合发展所产生各种议题的讨论，例如红色文旅当中的文化传承与创新新路径、非遗文化与旅游的结合营销路径、文旅新消费特征与发展、数字赋能文旅等，多集中于文旅融合发展特征、文旅消费、数字文旅这三大板块研究，具体如下。
2.1. 文旅融合发展相关研究
所谓文旅融合，不仅包括了广大的非遗文化、历史文化，也包括红色文化等在内的与旅游的融合发展。红色旅游作为文旅融合模式的其中一种，是在党革命和建设时期形成的历史遗产基础上展开的一种旅游活动。我国国内蕴含着丰富的红色文化资源，在多以农业人口比重高、低收入人群数量多等为特点的一些革命老区将红色旅游视为拉动当地经济发展的重要动力之一。谭娜和万金城等(2022)研究发现，在一般情况下红色文化资源在旅游吸引上普遍存在“引流不引财”的问题文旅营销创新相关研究[1]。詹绍文和黄欣(2024)指出在实践中，文旅融合发展过程中大多面临着资源流动受限、创新性不足以及协同治理不完全等多重风险挑战，这在一定程度上制约了当地政府在促进文旅的更深层次的融合以及更高质量的发展[2]。而针对文旅融合发展中所遇到的困难，冯学钢(2024)认为文化和旅游要实现高质量融合发展，就得创新性打开思维空间，在深度与广度上实现大融合，例如，需要加深对文化内涵的理解，不仅要重视地方文化遗产的活化呈现与游客体验质量，而且要做好地方优秀传统文化、实践、正式制度等维度的展示与传播[3]。对此，张泽博和刘嘉琳等(2024)也表示特别是在融媒体迅速发展的背景下，文旅融合的深入在“文”也在“旅”，在“传”也在“留”，建议将现代网络流行的“流量”转化为“留量”，打造独特的文旅品牌发展路径[4]。
2.2. 文旅消费特征相关研究
近些年来，随着旅游业的快速发展，文旅消费也成为促进地方经济发展的重要途径之一，对于背后的产生机制的如何形成及影响也引起学界的诸多研究。其中宋瑞(2024)指出我国目前的旅游消费恢复性增长现象，很大程度上是得益于供需两端齐同双向发力和良性互动的结果[5]。孙九霞(2022)认为文旅消费的一个很大的优势就在于其跨越了时空限制和某种意义上的群体边界，并借助于数字平台使得游客拥有更多的主动权和选择性，但在其中我们需警惕的是“过度数字化”与“过度营销，这种过度往往会适得其反[6]。陆明明和石培华(2024)文旅消费“出圈”具有政府引导文旅行动、国际都市平台赋能、硬核产品凸显底蕴三大鲜明特征[7]。
2.3. 数字文旅发展相关研究
伴随移动互联网技术的加快升级，各领域推出了互联网 + 功能的实现，助推办事高效率和提高了观众体验感。在旅游业中也积极与互联网、数字技术等进行联合，探索数字文旅的发展潜力。人们口中的智慧旅游亦或者是智能旅游，其通常的含义是一种以物联网技术、云计算技术为基础，通过互联网、智能数据来挖掘和处理、便携式终端上网设备的帮助，及时采集旅游资源经济信息的活动[8]。江凌(2023)认为如今文旅新业态的发展急需要转换以往思维，极大释放出要素潜能，例如在保护当地生态环境的基础上，可以通过赋能数字化技术，来构建出一种数字化场景空间，使其深度赋值文化内涵和文化灵韵，增强游客的消费体验性、互动性和消费黏性，最终实现文旅新业态高质量发展[9]。吕欣谕(2024)指出随着数字技术赋能文旅产业，所带来的沉浸式文旅作为新业态主要包括了技术和艺术两个维度，沉浸式文旅若更加深入挖掘旅游产品中的故事性和情节性，将使得游客们欣赏到在传统的自然观光旅游之外，也会获得一种全新的旅游体验[10]。
通过对相关文献的梳理，可以看出各位学者对文旅的研究逐渐深入，从文旅融合发展模式状况、文旅消费模式产生机制及影响到数字文旅发展潜力分析等方面深入展开，其研究成果有利于完善文旅相关保障机制，推动文旅业深入融合，促进经济高质量发展。但现有研究对于游客满意度相关研究较为缺乏，游客满意度与多种因素相关，游客来源揭示一旅游业辐射范围，扩大游客来源范围及提升其满意度都会深刻影响一地方经济发展。所以有必要对文旅游客进行满意度调查并分析影响其满意与否的相关因素，及时给予对策建议，推动文旅业服务不断完善，更好地开拓其他游客地域范围和提升游客满意水平，增强其体验感与幸福感，同时为后续更进一步的研究工作提供一定的参考。
3. 研究设计
3.1. 研究对象
本文研究对象是贵州省红飘带。贵州省红飘带是依托贵州省红色文化资源基底与大数据产业集聚优势，以“数字赋能红色文旅”为核心定位的地区重点标志性、引领性建设工程。该项目聚焦红色文化的创新性传承与旅游体验的升级，集成AI虚拟交互、全维度机械运动、全息映像等前沿数字技术，构建“打破时空壁垒、强化沉浸参与”的红色文旅场景既通过技术化呈现让红色文化更易被大众感知，又以个性化服务提升游客体验粘性，形成区别于传统红色景点的新型文旅形态。从运营与研究价值看，该项目自投入运营以来已展现出较强的游客吸引力，同时在市场营销、体验优化等方面面临的典型问题，使其成为研究数字时代红色文旅项目发展困境、探索文旅高质量转型路径的代表性样本，兼具红色文化传播功能与区域文旅产业示范意义。
3.2. 问卷量表设计
本次问卷的主要内容包括个人基本信息、旅游影响因素表、满意度评价、意见与建议四部分，首先，基本信息包含了性别、年龄、户籍地、职业、收入水平这些平常必要问题；其次，参观动机与期望中包含参观红飘带的主要原因、参观次数、时间、了解红飘带的渠道及购票渠道；再次，红飘带旅游影响因素表部分中多数以李克特量表形式，搜集游客对红飘带相关服务设施设备情况的评价，如包含交通、就餐体验感、周边住宿、公共设施、门票价格、馆内科技艺术体验、文化历史呈现、标语标识情况等；然后，游客满意评价部分包含了总体满意度评价、是否再次愿意参观、是否愿意推广以及认为红飘带在弘扬长征精神和展示贵州多彩风貌作用评价；最后，收集游客意见和建议，包括了游客对贵州“红飘带”旅游发展的改进建议，包括服务质量提升、设施完善等方面。
3.3. 抽样方案设计
首先，界定总体。本文聚焦需要解决的问题，将抽样总体界定为游客群体。包含国内游客与国际游客，主要是指已经去过贵州“红飘带”参观过的游客以及正准备去贵州“红飘带”参观的游客；其次，编制抽样框。当抽样总体对象为游客时，抽样框为已参观过的游客以及正准备参观贵州“红飘带”的所有游客；最后，进行抽样方案选择。本次研究目的是根据游客满意度的数据，进行分析其中存在的原因，并为贵州“红飘带”长征文化数字艺术馆进一步拓宽市场、更好地传播长征文化建言献策，所以结合游客的流动的特殊性和之前的分类特征，并为了保证调查的科学性，团队选择采用简单随机抽样，这种抽样方式不仅遵循了随机原则，也很大程度上排除了因主观随意性或目的性而造成的损失。
3.4. 数据收集与处理
本文主要通过发放问卷收集数据信息。由于游客较为分散，若要提高信息收集效率和信息全面性，则问卷调查需线下结合线上综合收集数据，围绕本次研究目的、现有资源、时间精力等情况设计出较为合理有效的问卷，再通过邀请入样对象填写问卷便可得到研究所需要的数据。在问卷实施过程中的质量控制方面，一是采取问卷填写控制，把回答问卷的时间控制在5分钟以内；然后根据回答时间的限制，控制问卷题数。即使在数据清理阶段，若发现后台数据填写时间高于5分钟或少于1分钟，即视为不合格问卷，予以清理；二是采取问题选择控制，通过问卷中设计的“有无了解过贵州红飘带”、“有无参观过贵州红飘带”的问题，在处理数据时将勾选了“无”的选项所在问卷数据一并删除，以得到真实了解过和参观过的游客填写的资料，保证本次收集资料的质量。通过以上，本次进行了为期一周的调研即2025年2月16日至2月23日，共收取了463个有效样本问卷。研究方法后期，主要采用探索性因子分析和逐步回归进行数据分析，挖掘影响游客满意度的主要因素。
4. 量表信度与效度检验
量表的信效度分析是检验问卷内容是否稳定、可靠，以及能否准确地测量出所要测量事务的一种重要方法。本文采用SPSSAU进行数据的检验分析。
4.1. 信度检验
克朗巴哈系数是对量表所有可能的项目划分方法得到的折半信度系数的平均值，是比较最常用的信度测量方法；项已删除的α系数是指除去某项后对其余项的一个信度影响；在分析、度量、可靠性分析、点统计量、然后把“如果项已删除则进行度量”打钩，得到的报表就会有CITC值，一般需要大于0.5。
Table 1. Cronbach’s α reliability analysis
表1. Cronbach’s α信度分析
名称 |
校正项总计相关性(CITC) |
项已删除的α系数 |
Cronbach’s α系数 |
前往红飘带的交通便利程度 |
0.646 |
0.912 |
0.918 |
红飘带所配备的公共设施完善程度 |
0.575 |
0.916 |
馆内全域行浸式体验感程度 |
0.731 |
0.907 |
展览内容对长征历史呈现的清晰程度 |
0.746 |
0.906 |
馆内集合科技技术的效果 |
0.761 |
0.906 |
馆内的数字艺术展示形式对理解长征文化程度 |
0.743 |
0.907 |
|
馆内工作人员服务态度 |
0.703 |
0.909 |
馆内导览标识清晰程度 |
0.697 |
0.909 |
馆内环境卫生干净、整洁度 |
0.751 |
0.906 |
馆内人流量对体验感的影响 |
0.581 |
0.916 |
备注：标准化Cronbach’s α系数 = 0.918。
从表1可知，克朗巴哈系数值是0.918，信度系数值的正数范围在0到1这个区间，越靠近1，说明其可靠性越好，而0.918明显靠近1，说明此处的数据可靠性好。对于“项已删除的α系数”，当本次表格中的某一项被删后，克朗巴哈系数值并没有明显的上升，也就是说明这些题项可以不用被删除。对于“CITC值”这一项，在该表中其值很明显都大于0.5，表明各项之间的相关关系为良好，同时也进一步说明可靠性好。根据以上数据的分析，得出了本次的数据信度质量高，适合进行下一步的分析。
4.2. 效度检验
KMO值是卡莫洛夫–斯密特检验的结果，其取值的范围通常在0~1这个区间中，当值大于0.6或0.7时便可认为该数据可行，说明信息提取的适合程度较好；共同度值结果一般大于0.4即可；方差解释率值可理解为权重值，累计方差解释率是所有因子提取的信息量，指标值一般大于50%即可；因子载荷系数是用于衡量因子和题项的对应关系。
Table 2. Validity analysis results
表2. 效度分析结果
名称 |
因子载荷系数因子1 |
共同度(公因子方差) |
前往红飘带的交通便利程度 |
0.713 |
0.509 |
红飘带所配备的公共设施(如停车场、卫生间、休息区等)完善程度 |
0.649 |
0.421 |
馆内全域行浸式体验感程度 |
0.793 |
0.630 |
展览内容对长征历史呈现的清晰程度 |
0.807 |
0.651 |
馆内集合科技技术(如AI虚拟交互、全维度机械运动等)的效果 |
0.818 |
0.669 |
馆内的数字艺术展示形式对理解长征文化程度 |
0.804 |
0.647 |
馆内工作人员服务态度 |
0.770 |
0.592 |
馆内导览标识清晰程度 |
0.762 |
0.581 |
馆内环境卫生干净、整洁度 |
0.810 |
0.656 |
馆内人流量对体验感的影响 |
0.654 |
0.428 |
特征根值(旋转前) |
5.783 |
- |
方差解释率% (旋转前) |
57.826% |
- |
累积方差解释率% (旋转前) |
57.826% |
- |
特征根值(旋转后) |
5.783 |
- |
方差解释率% (旋转后) |
57.826% |
- |
累积方差解释率% (旋转后) |
57.826% |
- |
KMO值 |
0.953 |
- |
巴特球形值 |
2456.916 |
- |
df |
45 |
- |
p值 |
0.000 |
- |
备注：表格中数字若有颜色：蓝色表示载荷系数绝对值大于0.4，红色表示共同度(公因子方差)小于0.4。
从表2中可知，表中所有的共同度值都高于0.4，表明以上数据信息可以被有效地提取，应该没有不合理的研究项，所以不用排除当中的某项；此外，这里KMO值是0.953，明显大于0.6、0.7，表明该数据可行，其信息提取的适合程度较好；1个因子的方差解释率值分别是57.826%，在旋转后累积方差解释率为57.826%，此值大于50%，表明研究项的信息量可以被有效的提取。
综上所述，本次设计问卷中的量表部分及获取的相关数据具有较好的可靠性和有效性。
5. 贵州红飘带游客满意度描述性分析
根据问卷调查游客对贵州红飘带的总体满意度情况生成图1。首先，大部分人对贵州红飘带持满意态度，其中选择“满意”的人数最多，为199人，占比42.98%；选择“非常满意”的人数为153人，占比33.05%。两者相加，满意及以上的比例达到76.03% (0.3305 + 0.4298)，这表明贵州红飘带在客源市场中获得了较高的认可度。其次，对于不满意情况，即选择“不满意”和“非常不满意”的人数相对较少，分别只占了6.91%和2.59%，总计9.5%。这部分人群虽然占比较小，但也值得关注，需要进一步探究他们不满意的原因，可能是产品质量、服务水平等方面存在问题。最后，对于部分游客选择不清楚情况占比14.47%。这可能意味着这部分人群对贵州红飘带的了解不够深入，或者在评价时比较犹豫，运营方可以考虑加强宣传和引导，提高这部分人群的认知和参与度。
Figure 1. Survey chart on sample satisfaction with red ribbons
图1. 样本对红飘带的满意度情况调查图
6. 游客满意度影响因素研究
在对满意度模型建构中，因子分析(Factor Analysis)与回归分析(Regression)结合是降维与建模的黄金组合，因此本次借助SPSSAU软件进行因子分析与回归分析。
Table 3. KMO and Bartlett’s test
表3. KMO和Bartlett的检验
KMO值 |
0.928 |
Bartlett球形度检验 |
近似卡方 |
2901.400 |
df |
78 |
p值 |
0.000 |
使用因子分析进行信息浓缩研究从表3可以看出KMO值为0.928，显著大于0.6，满足因子分析的前提条件要求，意味着以上数据可用来进行因子分析研究；以及数据通过Bartlett 球形度检验(p < 0.05)，说明研究数据适合进行因子分析。
Table 4. Variance explained table
表4. 方差解释率表格
因子编号 |
特征根 |
旋转前方差解释率 |
旋转后方差解释率 |
特征根 |
方差解释率% |
累积% |
特征根 |
方差解释率% |
累积% |
特征根 |
方差解释率% |
累积% |
1 |
5.907 |
45.440 |
45.440 |
5.907 |
45.440 |
45.440 |
5.263 |
40.486 |
40.486 |
2 |
1.984 |
15.265 |
60.705 |
1.984 |
15.265 |
60.705 |
2.105 |
16.192 |
56.678 |
3 |
0.705 |
5.420 |
66.125 |
0.705 |
5.420 |
66.125 |
1.228 |
9.447 |
66.125 |
4 |
0.632 |
4.865 |
70.990 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
5 |
0.571 |
4.391 |
75.380 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
6 |
0.520 |
4.000 |
79.381 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
7 |
0.485 |
3.729 |
83.109 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
8 |
0.417 |
3.208 |
86.317 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
9 |
0.403 |
3.098 |
89.415 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
0.380 |
2.921 |
92.336 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
11 |
0.356 |
2.738 |
95.075 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
12 |
0.336 |
2.584 |
97.658 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
13 |
0.304 |
2.342 |
100.000 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
表4针对因子提取情况，以及因子提取信息量情况进行分析可知，因子分析一共提取出3个因子，此3个因子旋转后的方差解释率分别是40.486%，16.192%，9.447%，旋转后累积方差解释率为66.125%。
Table 5. Rotated factor loadings table
表5. 旋转后因子载荷系数表格
名称 |
因子载荷系数 |
共同度
(公因子方差) |
因子1 |
因子2 |
因子3 |
觉得前往红飘带的交通便利 |
0.591 |
0.154 |
0.441 |
0.568 |
在周边就餐的体验感很好 |
0.079 |
0.772 |
0.352 |
0.727 |
觉得红飘带周边住宿近且性价比高 |
−0.085 |
0.862 |
0.079 |
0.757 |
觉得红飘带所配备的公共设施(如停车场、卫生间、休息区等)完善 |
0.663 |
0.350 |
−0.049 |
0.565 |
觉得红飘带目前的门票价格合理 |
0.178 |
0.777 |
−0.210 |
0.680 |
觉得展览内容对长征历史进行了清晰的呈现 |
0.810 |
0.074 |
0.111 |
0.674 |
觉得红飘带馆内全域行浸式体验感强，很好地融合了文化、科技、艺术三大元素 |
0.808 |
0.038 |
0.089 |
0.661 |
觉得红飘带馆内集合科技技术(如AI虚拟交互、全维度机械运动等)效果好 |
0.788 |
0.000 |
0.239 |
0.677 |
馆内的数字艺术展示形式(如行进式展演、剧场式观演等)对理解长征文化有帮助 |
0.807 |
0.033 |
0.124 |
0.668 |
认为馆内工作人员服务态度到位 |
0.742 |
0.011 |
0.217 |
0.598 |
认为馆内导览标识清晰 |
0.723 |
0.047 |
0.239 |
0.581 |
觉得馆内环境卫生干净、整洁 |
0.768 |
−0.010 |
0.274 |
0.665 |
参观时觉得馆内人流量多影响了体验 |
−0.430 |
−0.065 |
−0.765 |
0.774 |
备注：表格中数字若有颜色：蓝色表示载荷系数绝对值大于0.4，红色表示共同度(公因子方差)小于0.4。旋转方法：最大方差法Varimax。
本次所研究的数据使用了最大方差旋转方法varimax进行旋转，来找出因子和研究项的对应关系。从表5可知所有研究项对应的共同度值都高于0.4，意味着研究项和因子之间有着较强的关联性，因子可以有效的提取出信息。在本文中，将因子1命名为核心体验维度，其中包含交通便利度、公共设施、展览内容对长征历史的清晰呈现、馆内全域行浸式体验、集合科技技术效果、数字艺术展示形式、服务态度、导览标语、环境整洁度、交通便利等内容；将因子2命名为消费与配套服务，其中包含周边就餐体验、周边住宿体验、门票价格等内容；将因子3命名为环境舒适度与体验干扰，其中包含馆内人流量对体验感的影响内容。
Table 6. Stepwise regression analysis results (n = 463)
表6. 逐步回归分析结果(n = 463)
|
非标准化系数 |
标准化系数 |
t |
p |
共线性诊断 |
B |
标准误 |
Beta |
VIF |
容忍度 |
常数 |
3.970 |
0.032 |
- |
125.043 |
0.000** |
- |
- |
核心体验维度 |
0.674 |
0.032 |
0.679 |
21.204 |
0.000** |
1.000 |
1.000 |
消费与配套服务 |
0.074 |
0.032 |
0.075 |
2.330 |
0.020* |
1.000 |
1.000 |
环境舒适度与体验干扰 |
0.251 |
0.032 |
0.252 |
7.888 |
0.000** |
1.000 |
1.000 |
R2 |
0.530 |
调整R2 |
0.527 |
F |
F(3, 459) = 172.423, p = 0.000 |
D-W值 |
2.057 |
备注：因变量 = New_您对贵州红飘带的总体满意度为？*p < 0.05，**p < 0.01。
将因子1、因子2、因子3作为自变量，而将贵州红飘带的总体满意度作为因变量进行逐步回归分析得出表6，通过模型的自动识别，最终余下因子1、因子2、因子3共3项在模型中，R方值为0.530，意味着因子1、因子2、因子3可以解释贵州红飘带的总体满意度的53.0%变化原因。而且模型通过F检验，说明模型有效。以及模型公式为贵州红飘带的总体满意度=3.970 + 0.674 × 因子1 (核心体验维度) + 0.074 × 因子2 (消费与配套服务) + 0.251 × 因子3 (环境舒适度与体验干扰)。另外，针对模型的多重共线性进行检验发现，本次模型中的VIF值全部都小于5，意味着不存在着共线性问题；并且D-W值在数字2附近，说明模型不存在自相关性，样本数据之间并没有关联关系，代表着本次模型较好。最终具体分析可知：三个主要因子对贵州红飘带总体满意度均产生正向影响关系。
7. 研究结论与建议
7.1. 研究结论
本研究以贵州红飘带为例，通过问卷调查、因子分析与回归分析等方法，系统考察了游客满意度及其影响因素，主要得出以下结论：首先，游客整体满意度较高。超过76%的游客表示“满意”或“非常满意”，表明项目在文化内容呈现、科技融合体验等方面获得认可。高频词如“震撼”“值得”“体验”也反映出其文化科技融合的成效。其次，满意度仍存提升空间：部分游客指出票价偏高、宣传力度不足、基础设施不完善等问题，尤其在门票价格、周边配套、人流管理等方面反馈较为集中。最后，影响满意度的三大关键因素：通过因子分析与回归分析识别出“核心体验维度”“消费与配套服务”“环境舒适度与体验干扰”是影响游客总体满意度的主要因素，三者共同解释了53%的满意度变异。
7.2. 研究建议
开设差异化票务体系。例如针对企业员工推出“党建积分计划”，消费满额可兑换定制化党课或红色主题团建服务。学生群体推出“青春长征卡”，学生证享5折门票，联合学校设计“红色研学任务制”，完成AR打卡任务可获学分认证。公务员群体开放“红色教育绿色通道”，提供“红色文化培训证书”服务，增强其获得感。
实施精准营销与品牌建设策略。其一，通过数字化传播引爆流量。短视频营销，在抖音、快手发起“红飘带挑战赛”，邀请历史学者、文旅博主直播探馆，打造现象级传播事件。社群运营，建立会员体系，通过微信公众号推送“长征冷知识”“游客故事征集”，增强用户粘性。其二，强化教育属性，激活政企客群。政企合作，与大型企业共建“红色党建基地”，设计“文化 + 团建”融合产品(如“长征精神沙盘模拟”)。
筑牢基础设施与运营优化。其一，智慧化场馆管理。分时段预约制，通过小程序实现客流精准调控，高峰时段限流20%，提升参观舒适度。其二，动线设计优化，增设“快速通道”(针对二次参观游客)、“深度体验区”(延长核心展项停留时间)，减少拥堵点。其三，配套服务升级改造。建议开通串联起贵阳北站、青岩古镇等地的贵州红飘带旅游专线，增设部分共享电单车停放点、配备智能储物柜、母婴休息室、紧急医疗站类的便民设施，提升服务细节满意度。