| 3）现金流量分析 |
|
| 4）主要指标分析 |
|
| 5.8.2 去哪儿网O2O模式发展策略分析 |
|
| （1）去哪儿网发展历程与产品线分析 |
|
| 1）去哪儿网基本信息和发展历程 |
|
| 2）去哪儿网产品线分析 |
|
| （2）去哪儿网手机应用下载量分析 |
|
| （3）去哪儿网直销酒店签约数分析 |
|
| （4）去哪儿网垂直搜索平台模式分析 |
|
| 1）去哪儿网的商业模式 |
|
| 2）价值对象 |
|
| 3）产品与服务 |
|
| 4）垂直搜索平台模式分析 |
|
| （5）去哪儿网客户端用户体验分析 |
|
| （6）去哪儿网主要盈利模式分析 |
|
| （7）去哪儿网O2O模式发展策略分析 |
|
| （8）去哪儿网经营业绩分析 |
|
| 1）利润分析 |
|
| 2）资产负债分析 |
|
| 3）现金流量分析 |
|
| 5.8.3 同程网O2O模式发展策略分析 |
|
| （1）同程网基本信息和发展历程 |
|
| （2）同程网产品线分析 |
|
| （3）同程网手机应用下载量分析 |
|
| （4）同程网主要盈利模式分析 |
|
| （5）同程网O2O模式发展策略分析 |
|
| （6）同程网经营业绩分析 |
|
| 5.8.4 途牛旅游网O2O模式发展策略分析 |
|
| （1）途牛旅游网基本信息 |
|
| （2）途牛旅游网的产品线分析 |
|
| （3）途牛手机应用下载量分析 |
|
| （4）途牛旅游网盈利模式分析 |
|
| （5）途牛旅游网融资状况分析 |
|
| （6）途牛旅游网O2O模式分析 |
|
| （7）途牛旅游网定位和客户群体 |
|
| 5.8.5 艺龙网O2O模式发展策略分析 |
|
| （1）艺龙网发展历程与定位 |
|
| （2）艺龙网的产品线分析 |
|
| （3）艺龙网手机应用下载量分析 |
|
| （4）艺龙网盈利模式分析 |
|
| 阅读全文：https://www.20087.com/M_ITTongXun/06/ShengHuoFuWuO2OMoShiChanYeXianZhuangYuFaZhanQianJing.html |
| （5）艺龙网融资状况分析 |
|
| （6）艺龙网O2O模式分析 |
|
| （7）艺龙网经营业绩分析 |
|
| 1）利润分析 |
|
| 2）资产负债分析 |
|
| 3）现金流量分析 |
|
| 5.8.6 驴妈妈旅游网O2O模式发展策略分析 |
|
| （1）驴妈妈旅游网基本信息与定位 |
|
| （2）驴妈妈旅游网的产品线分析 |
|
| （3）驴妈妈手机应用下载量分析 |
|
| （4）驴妈妈旅游网盈利模式分析 |
|
| （5）驴妈妈旅游网融资状况分析 |
|
| （6）驴妈妈旅游网O2O模式分析 |
|
| 5.8.7 蚂蜂窝O2O模式发展策略分析 |
|
| （1）蚂蜂窝进步信息与定位 |
|
| （2）蚂蜂窝的产品线分析 |
|
| （3）蚂蜂窝手机应用下载量分析 |
|
| （4）蚂蜂窝盈利模式分析 |
|
| （5）蚂蜂窝融资状况分析 |
|
| （6）蚂蜂窝O2O模式分析 |
|
| 5.8.8 今夜酒店特价O2O模式发展策略分析 |
|
| （1）今夜酒店特价基本信息 |
|
| （2）今夜酒店特价的产品线分析 |
|
| （3）驴妈妈手机应用下载量分析 |
|
| （4）今夜酒店特价盈利模式分析 |
|
| （5）今夜酒店特价融资状况分析 |
|
| （6）今夜酒店特价渠道分析 |
|
| （7）今夜酒店特价O2O模式分析 |
|
|
第六章 中国其他生活服务领域O2O模式应用与案例分析 |
|
6.1 生活信息O2O模式分析 |
|
| 6.1.1 生活信息市场发展现状分析 |
|
| （1）生活信息市场发展现状及存在问题 |
|
| （2）生活信息市场发展发展趋势 |
|
| 6.1.2 生活信息市场竞争格局分析 |
|
| 6.1.3 生活信息O2O发展策略分析 |
|
| （1）精准的营销对象 |
|
| （2）精准的营销地域 |
|
| （3）充分利用移动客户端 |
|
| 6.1.4 生活信息O2O模式应用案例 |
|
| （1）58同城O2O模式分析 |
|
| 1）公司用户规模及特征分析 |
|
| 2）公司O2O盈利模式分析 |
|
| 3）公司经营状况分析 |
|
| （2）爱帮网O2O模式分析 |
|
| （3）赶集网O2O模式分析 |
|
| （4）高德地图O2O模式分析 |
|
6.2 优惠券O2O模式分析 |
|
| 6.2.1 优惠券市场发展现状分析 |
|
| 6.2.2 优惠券市场竞争格局分析 |
|
| 6.2.3 优惠券O2O发展策略分析 |
|
| （1）移动优惠券的作用分析 |
|
| （2）优惠券O2O发展策略 |
|
| 6.2.4 优惠券O2O模式应用案例 |
|
| （1）布丁优惠O2O模式分析 |
|
| （2）丁丁优惠O2O模式分析 |
|
| （3）维络城O2O模式分析 |
|
| （4）钱库O2O模式分析 |
|
6.3 短租O2O模式分析 |
|
| 6.3.1 短租市场发展现状分析 |
|
| （1）在线短租市场定义 |
|
| （2）在线短租市场发展背景 |
|
| （3）在线短租产业链分析 |
|
| （4）在线短租平台商业模式 |
|
| （5）在线短租平台盈利模式 |
|
| （6）国内在线短租市场发展规模分析 |
|
| 6.3.2 短租市场竞争格局分析 |
|
| （1）国外短租市场 |
|
| （2）国内短租市场 |
|
| 6.3.3 短租O2O发展趋势分析 |
|
| 6.3.4 短租O2O模式应用案例 |
|
| （1）途家网O2O模式分析 |
|
| 1）途家房源 |
|
| 2）目标用户群、定位 |
|
| 3）重复购买率 |
|
| 4）O2O模式分析 |
|
| （2）蚂蚁短租O2O模式分析 |
|
| （3）游天下O2O模式分析 |
|
| （4）小猪短租O2O模式分析 |
|
| （5）爱日租O2O模式分析 |
|
| （6）国外短租O2O案例分析——美国Airbnb |
|
| 1）基本信息 |
|
| China O2O Life Service Model Industry Current Status Research and Market Prospects Analysis Report (2025) |
| 2）发展历程 |
|
| 3）收入模式 |
|
| 4）核心优势 |
|
| 5）运营重点 |
|
| 6）发展前景 |
|
6.4 交通出行O2O模式分析 |
|
| 6.4.1 交通出行市场发展现状分析 |
|
| （1）打车软件移动客户端下载量分析 |
|
| 1）出租车在线打车领域，呈双寡头垄断态势 |
|
| 2）商务车在线打车领域移动端用户规模有限，其中易到用车领先 |
|
| （2）口碑指数 |
|
| 1）出租车在线打车平台百度指数分析 |
|
| 2）商务车在线打车平台百度指数分析 |
|
| 3）微博指数分析 |
|
| （3）外部入口分析 |
|
| 6.4.2 交通出行市场竞争格局分析 |
|
| （1）主流在线打车平台分析 |
|
| （2）打车企业竞争力分析 |
|
| （3）打车行业竞争格局分析 |
|
| 6.4.3 交通出行O2O发展趋势分析 |
|
| （1）在线打车行业整体发展趋势 |
|
| 1）盈利模式将更加清晰 |
|
| 2）政策将进一步规范在线打车市场秩序 |
|
| （2）出租车在线打车领域未来发展趋势 |
|
| 1）出租车在线打车领域双寡头垄断局面将继续存在，打车软件之争或将演变为入口之争 |
|
| 2）用户对出租车打车的消费习惯会发生改变，电调模式将会被移动端APP打车模式替代 |
|
| （3）商务车在线打车领域未来发展趋势 |
|
| 1）Uber进入中国市场，会改变当前竞争格局，用户基础是未来制胜关键 |
|
| 2）即时叫车服务未来困难重重、前景堪忧 |
|
| 3）预约用车服务前景广阔 |
|
| 6.4.4 交通出行O2O模式应用案例 |
|
| （1）易到用车O2O模式分析 |
|
| 1）企业O2O经营模式分析 |
|
| 2）企业发展规模分析 |
|
| 3）企业目标客户群体 |
|
| 4）企业服务产品分析 |
|
| 5）企业服务范围分析 |
|
| （2）E代驾O2O模式分析 |
|
| （3）嘀嘀打车O2O模式分析 |
|
| （4）地铁乐O2O模式分析 |
|
| 1）基本信息 |
|
| 2）地铁乐O2O盈利方式 |
|
| 3）运营重点 |
|
| （5）Uber租车的O2O模式 |
|
| 1）企业基本信息简介 |
|
| 2）企业管理团队分析 |
|
| 3）企业经营模式分析 |
|
| 4）企业投资融资分析 |
|
| 5）企业发展规模分析 |
|
| 6）企业市场定位与战略 |
|
| 7）企业在华发展分析 |
|
| 8）企业市场竞争分析 |
|
| 9）企业发展优势分析 |
|
6.5 票务O2O模式分析-以电影票为例 |
|
| 6.5.1 电影票票务市场发展现状分析 |
|
| （1）电影票房收入分析 |
|
| （2）国产片和进口片收入规模占比分析 |
|
| 6.5.2 电影票票务市场竞争格局分析 |
|
| （1）用户基础 |
|
| 1）APP下载量 |
|
| 2）口碑指数 |
|
| （2）在线选座影院数量 |
|
| （3）国内主要在线售电影票平台格局 |
|
| （4）同质化竞争严重 |
|
| 6.5.3 电影票票务O2O发展策略分析 |
|
| 6.5.4 电影票票务O2O模式应用案例 |
|
| （1）格瓦拉O2O模式分析 |
|
| （2）网票网O2O模式分析 |
|
| （3）大麦网O2O模式分析 |
|
| （4）时光网O2O模式分析 |
|
| （5）国外票务O2O企业案例—Eventbrite模式分析 |
|
6.6 生鲜电商O2O模式分析 |
|
| 6.6.1 生鲜电商市场发展现状分析 |
|
| （1）渠道占比低，处于发展初期 |
|
| （2）需求扩大及技术进步促使发展速度较快 |
|
| 6.6.2 生鲜电商市场竞争格局分析 |
|
| （1）国外生鲜电商竞争分析 |
|
| （2）国内电商竞争分析 |
|
| 6.6.3 生鲜电商O2O发展策略分析 |
|
| （1）生鲜电商O2O发展限制分析 |
|
| 1）地域限制 |
|
| 中國生活服務O2O模式行業現狀調研與市場前景分析報告（2025年） |
| 2）人群限制 |
|
| 3）品类限制 |
|
| （2）生鲜电商O2O发展策略分析 |
|
| 6.6.4 生鲜电商O2O模式应用案例-家事易 |
|
| （1）家事易基本信息 |
|
| （2）家事易客户定位及布局 |
|
| （3）家事易网站流量和用户粘性分析 |
|
| （4）家事易专利“电子菜箱”实现自助自提，可显著降低平均配送成本 |
|
| （5）家事易收费及配送政策分析 |
|
| （6）家事易订单、供应链、用户体验分析 |
|
| （7）家事易借助流量溢出进行品类拓展分析 |
|
|
第七章 中国BAT三巨头O2O模式布局策略与优劣分析 |
|
7.1 度O2O布局策略分析 |
|
| 7.1.1 度O2O发展历程分析 |
|
| 7.1.2 度O2O模式分析 |
|
| 7.1.3 度O2O战略布局分析 |
|
| 7.1.4 度O2O模式优劣势分析 |
|
| 7.1.5 度O2O平台策略分析 |
|
| 7.1.6 度O2O工具策略分析 |
|
| 7.1.7 度O2O发展趋势分析 |
|
7.2 阿里巴巴O2O布局策略分析 |
|
| 7.2.1 阿里巴巴O2O发展历程分析 |
|
| 7.2.2 阿里巴巴O2O战略构想 |
|
| 7.2.3 阿里巴巴O2O平台策略分析 |
|
| 7.2.4 阿里巴巴O2O工具策略分析 |
|
| 7.2.5 阿里巴巴O2O面临的问题分析 |
|
| 7.2.6 阿里巴巴VS京东两种O2O模式对比 |
|
7.3 腾讯O2O布局策略分析 |
|
| 7.3.1 腾讯O2O发展历程分析 |
|
| 7.3.2 腾讯O2O模式分析 |
|
| 7.3.3 腾讯O2O战略布局分析 |
|
| 7.3.4 腾讯O2O入口策略分析 |
|
| 7.3.5 腾讯O2O工具策略分析 |
|
| 7.3.6 腾讯O2O平台策略分析 |
|
| 7.3.7 腾讯O2O模式发展优劣势分析 |
|
| （1）本地生活公众平台模式（微生活） |
|
| （2）投资入股模式 |
|
| 7.3.8 腾讯O2O未来发展趋势分析 |
|
| 7.3.9 腾讯O2O产品案例分析——微生活会员卡 |
|
| （1）微生活会员卡的定义与特点 |
|
| （2）微生活会员卡创新点分析 |
|
| （3）微生活会员卡的渠道通路分析 |
|
| （4）微生活会员卡的合作伙伴分析 |
|
| （5）微生活会员卡的关键业务分析 |
|
| （6）微生活会员卡的盈利模式分析 |
|
|
第八章 中⋅智⋅林－中国O2O模式发展机遇与应用趋势预测 |
|
8.1 中国O2O模式行业颠覆趋势预测 |
|
| 8.1.1 中国O2O模式行业应用趋势预测 |
|
| （1）在线旅游 |
|
| （2）互联网地产：智慧社区是潜在爆发点 |
|
| （3）互联网汽车：市场爆发还需时日 |
|
| （4）O2O的商业组合模式 |
|
| 8.1.2 本地生活O2O相关行业趋势预测 |
|
| （1）电影业 |
|
| （2）餐饮业 |
|
| （3）在线打车 |
|
| （4）综合性O2O大平台趋势预测 |
|
| （5）本地生活O2O未来发展展望 |
|
8.2 中国O2O模式发展机会与爆发力预测 |
|
| 8.2.1 影响O2O加速发展拐点的四大因素 |
|
| （1）移动互联网智能终端渗透率预测 |
|
| 1）规模与普及率 |
|
| 2）手机网民规模 |
|
| 3）移动互联网发展阶段，从娱乐向本地商务转移 |
|
| （2）我国政府信息消费政策的引导 |
|
| （3）电子支付手段的发展趋势所致 |
|
| 1）电子支付发展阶段 |
|
| 2）网上支付交易额规模 |
|
| 3）网上支付细分市场结构 |
|
| 4）网上银行市场规模分析 |
|
| （4）互联网厂商的积极推动作用 |
|
| 8.2.2 中国O2O模式发展机会与爆发力预测 |
|
| （1）O2O蕴藏的巨大商机 |
|
| （2）O2O为消费者、商家、平台商带来巨大利好优势 |
|
| （3）商业模式已经成熟 |
|
| （4）O2O行业迎来第二波投融资高峰 |
|
| （5）O2O的投资机会 |
|
| 1）美国资本市场重新追捧O2O |
|
| zhōngguó Shēnghuó Fúwù O2O Móshì hángyè xiànzhuàng diàoyán yǔ shìchǎng qiántú fēnxī bàogào （2025 nián） |
| 2）投资地图分析 |
|
| 3）O2O应用投资融资分析 |
|
|
| 图表目录 |
|
| 图表 1：O2O概念的发展历程 |
|
| 图表 2：O2O“便民”路线的关键 |
|
| 图表 3：O2O的优势 |
|
| 图表 4：O2O模式的消费体验 |
|
| 图表 5：国外互联网企业的支付战略 |
|
| 图表 6：O2O涉及的行业 |
|
| 图表 7：中国O2O模式主要应用行业的成熟度 |
|
| 图表 8：O2O模式的社区系统分析 |
|
| 图表 9：BAT的O2O布局 |
|
| 图表 10：LBS+O2O代表公司 |
|
| 图表 11：2025年国内互联网支付市场份额 |
|
| 图表 12：O2O模式下的运营商与供应商家的关系分析 |
|
| 图表 13：O2O模式的客户细分分析 |
|
| 图表 14：O2O之餐饮业分析 |
|
| 图表 15：O2O之酒店业分析 |
|
| 图表 16：O2O模式线上线下渠道打通的策略 |
|
| 图表 17：中58同城网搜索热度走势图 |
|
| 图表 18：生活服务产业结构图 |
|
| 图表 19：促使中国本地生活服务O2O市场的兴起的因素 |
|
| 图表 20：中国本地生活服务O2O产业链图谱 |
|
| 图表 21：Angie’sList、OpenTable、Yelp和Groupon简要信息 |
|
| 图表 22：2020-2025年中国餐饮行业收入规模及增长率（单位：万亿元，%） |
|
| 图表 23：2020-2025年中国网民及移动互联网用户规模图（单位：亿） |
|
| 图表 24：2020-2025年中国本地生活服务O2O在线商务用户规模及增长率（单位：亿，%） |
|
| 图表 25：中国本地生活服务O2O行业参与网站分类 |
|
| 图表 26：中国本地生活服务O2O行业参与网站分类 |
|
| 图表 27：引流模式阶段 |
|
| 图表 28：电子商务O2O爆发点 |
|
| 图表 29：当前电商和O2O结合的爆发点分析 |
|
| 图表 30：O2O模式转化模型 |
|
| 图表 31：消费的线上线下融合的市场空间（单位：%） |
|
| 图表 32：2025-2031年国内O2O产业规模及增长速度（单位：亿元，%） |
|
| 图表 33：生活服务O2O电子商务模式结构图 |
|
| 图表 34：2020-2025年美国餐饮行业收入规模及增长率走势图（单位：亿美元，%） |
|
| 图表 35：美国餐饮企业社交化排行榜TOP10 |
|
| 图表 36：OpenTable、Yelp和Group对比 |
|
| 图表 37：2020-2025年中国餐饮行业收入规模及增长率（单位：万亿元，%） |
|
| 图表 38：2025-2031年中国网络购物市场规模（单位：亿元，%） |
|
| 图表 39：2020-2025年腾讯在O2O领域布局 |
|
| 图表 40：中国餐饮行业O2O产业链图谱 |
|
| 图表 41：2020-2025年中国餐饮行业O2O在线商务用户规模（单位：亿，%） |
|
| 图表 42：2025-2031年中国餐饮行业O2O市场规模（单位：亿，%） |
|
| 图表 43：2025-2031年中国餐饮行业规模及线上渗透率（单位：万亿，%） |
|
| 图表 44：2025年团购餐饮销售额排名（单位：亿元） |
|
| 图表 45：2025年中国部分餐饮O2O企业客户端下载量（单位：万次） |
|
| 图表 46：2025年部分餐饮企业新浪微博运营情况分析 |
|
| 图表 47：地图式O2O模式的优劣势分析 |
|
| 图表 48：全渠道式O2O模式的优劣势分析 |
|
| 图表 49：会员式式O2O模式的优劣势分析-以苏宁为例 |
|
| 图表 50：大众点评网基本资料图表 |
|
| 图表 51：大众点评网发展历程 |
|
| 图表 52：大众点评网收入来源分析 |
|
| 图表 53：大众点评网盈利模式 |
|
| 图表 54：截至2024年星巴克在社交网络的图谱 |
|
| 图表 55：2020-2025年星巴克利润表（单位：百万美元） |
|
| 图表 56：2020-2025年星巴克资产负债表（单位：百万美元） |
|
| 图表 57：2025年以来星巴克现金流量表（单位：百万美元） |
|
| 图表 58：2025年新浪微博十强餐饮企业运营情况 |
|
| 图表 59：2020-2025年美团移动端交易额占比（单位：%） |
|
| 图表 60：2020-2025年中国的团购网民规模及网民使用率走势（单位：万人，%） |
|
| 图表 61：2024-2025年中国团购月度购买人次（单位：万人次） |
|
| 图表 62：2024-2025年中国团购的月度成交额（单位：亿元） |
|
| 图表 63：2024-2025年中国团购月度在售团单数（单位：万期） |
|
| 图表 64：2020-2025年中国团购市场成交金额（单位：亿元） |
|
| 图表 65：2020-2025年中国团购市场参团人数（单位：万人次） |
|
| 图表 66：2020-2025年中国团购市场在售团单（单位：万期） |
|
| 图表 67：2020-2025年中国团购主要数据年增长衰减情况（单位：%） |
|
| 图表 68：2020-2025年中国团购网站数量衰减曲线（单位：家） |
|
| 图表 69：2025年中国存活团购网站分类（单位：家） |
|
| 图表 70：2025年中国一线团购网站交易规模（单位：亿元） |
|
| 图表 71：2020-2025年团购网站餐饮类交易规模及占比（单位：亿元，%） |
|
| 图表 72：GrouponO2O模式商业画布分析 |
|
| 图表 73：Groupon发展历程 |
|
| 图表 74：2020-2025年Groupon利润表（单位：百万美元） |
|
| 图表 75：2020-2025年Groupon资产负债表（单位：百万美元） |
|
| 图表 76：2025年以来Groupon现金流量表（单位：百万美元） |
|
| 图表 77：美团网基本信息表 |
|
| 中国のO2Oライフサービスモデル業界現状調査と市場見通し分析レポート（2025年） |
| 图表 78：2020-2025年美团销售收入走势（单位：亿元） |
|
| 图表 79：拉手网基本信息表 |
|
| 图表 80：2025年拉手网营收结构（单位：%） |
|
| 图表 81：拉手网O2O模式运营图 |
|
| 图表 82：百度糯米发展历程 |
|
| 图表 83：百度糯米价值网络 |
|
| 图表 84：窝窝网发展历程 |
|
| 图表 85：窝窝团价值网络 |
|
| 图表 86：窝窝网O2O模式的优劣势分析 |
|
| 图表 87：高朋团客户年龄分布（单位：%） |
|
| 图表 88：高朋团盈利模式 |
|
| 图表 89：满座网客户细分 |
|
| 图表 90：满座网外围传播逻辑 |
|
| 图表 91：满座网精准广告投放策略 |
|
| 图表 92：满座网核心数据分析 |
|
| 图表 93：线上销售渠道 |
|
| 图表 94：线下销售渠道 |
|
| 图表 95：线上销售渠道 |
|
| 图表 96：中国在线旅游预订产业链图 |
|
| 图表 97：中国在线旅游市场产业链代表企业 |
|
| 图表 98：中国在线旅游行业信息渠道商代表企业 |
|
| 图表 99：旅游搜索引擎和在线旅游代理商商业模式差异 |
|
| 图表 100：中国在线旅游行业在线旅游代理商代表企业 |
|
| 图表 101：网民在网上查询的信息类别（单位：%） |
|
| 图表 102：网民在网上查询旅行信息的方式（单位：%） |
|
| 图表 103：网民外出旅行方式（单位：%） |
|
| 图表 104：旅行预订用户数及使用率（单位：万人，%） |
|
| 图表 105：用户在线旅行预订方式（单位：%） |
|
| 图表 106：用户在线旅行预订产品结构（单位：%） |
|
| 图表 107：用户预订前首先上的网站（单位：%） |
|
| 图表 108：用户在首选的网站搜索后直接在线预订的比例（单位：%） |
|
| 图表 109：用户在线预订机票使用的网站（单位：%） |
|
| 图表 110：用户最常使用的在线预订机票网站（单位：%） |
|
| 图表 111：用户在线预订机票的目的（单位：%） |
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| 图表 112：用户休闲出游预订机票最关心的因素（单位：%） |
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| 图表 113：用户是否中途放弃过预订机票网站（单位：%） |
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| 图表 114：用户放弃在某一网站预订机票的原因（单位：%） |
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| 图表 115：用户在线预订酒店使用的网站（单位：%） |
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| 图表 116：用户最常使用在线预订酒店网站（单位：%） |
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| 图表 117：用户在线预订酒店的类型（单位：%） |
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| 图表 118：用户在线预订酒店的目的（单位：%） |
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| 图表 119：用户休闲预订酒店最关注的因素（单位：%） |
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| 图表 120：用户在线预订旅游度假产品使用的网站（单位：%） |
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