본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

에어비앤비 숙소 성과에 영향을 미치는 요인: 신규 숙소와 기존 숙소의 비교

Factors Influencing the Performance of Airbnb Listings: A Comparison Between New and Existing Listings

강민형
한국지식경영학회 (The Knowledge Management Society of Korea)|2024.09|지식경영연구 (Knowledge Management Research)|제25권 제3호|pp. 231-251|DOI 10.15813/kmr.2024.25.3.010

0

조회

0

다운로드

0

인용

0

참고문헌

키워드

공유경제Sharing economy에어비앤비Airbnb신호이론음이항회귀분석동적 관점Signaling theoryNegative binomial regressionDynamic perspective
주제분류경영학

초록

공유경제 현상의 대표 사례인 에어비앤비가 꾸준히 성장하기 위해서는 이용객에게 선택받을 수 있는 매력적인 숙소가 지속적으로 공급되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 에어비앤비에 관한 기존 연구와 신호이론에 기반하여 에어비앤비 숙 소 이용 성과에 영향 미치는 요인을 살펴보고자 한다. 동적인 관점에서, 신규 숙소와 기존 숙소의 이용 성과에 영향 미치 는 요인의 중요도가 다를 것으로 예상한다. 에어비앤비가 가장 활발한 미국의 10대 도시의 에어비앤비 데이터를 음이항 회귀분석으로 분석한 결과, 시간적 투자를 필요로 하는 동적 속성의 경우 기존 숙소에서 더 큰 영향력을 보였으며, 시간 적 투자와 관련이 적은 정적 속성은 두 유형의 숙소에서 유사한 영향력을 보였다. 호스트의 가입기간과 보유숙소 개수는 호스트의 전문성을 나타내는 긍정적 효과를 기대했지만 오히려 부정적 효과를 보였으며, 즉석예약가능 정책은 이용객의 편의를 높였지만 호스트는 꺼리는 경우도 있었다. 분석 결과를 통해 에어비앤비 숙소의 유형(신규 vs. 기존)에 따라 영향 요인의 중요도가 달라진다는 것을 알 수 있었으며, 실무적 측면에서 숙소 유형에 따른 차별적 정책 및 보완적 수단의 필요성이 확인되었다.

Abstract

For Airbnb, one of the most successful examples of the sharing economy, to continuously grow, it needs a steady supply of attractive listings. To this end, this study draws on existing research on Airbnb and signaling theory to examine the factors that influence the performance of Airbnb listings. From a dynamic perspective, we expect the importance of factors affecting listings' performance to differ between new and existing listings. Analyzing Airbnb data from the 10 most active US cities using negative binomial regression, we find that dynamic attributes that require a time investment have a stronger impact on existing listings, while static attributes that require less of a time investment have a similar effect on both types. The host’s membership duration and number of listings were expected to have positive effects, but showed negative effects. While the instant booking policy increased users’ convenience, some hosts were reluctant to use it. The results of the analysis suggest that the importance of the factors varies depending on the type of Airbnb listing (new vs. existing), and the need for differentiated policies and complementary measures based on the type of listing is necessary in a practical perspective.

참고문헌 (59)

  1. 강민형, "Airbab에서 숙소 인기도에 영향 미치는 요인", 산경논집, 43(2), pp.1~24 (2023)
  2. 권혁진, "에어비앤비 호스트 특성이 호스트신뢰 및 재이용의도에 미치는 영향", 호텔경영학연구, 26(7), pp.55~70 (2017)
  3. 김병수, "Airbnb 고객들의 재구매 의도에 관한실증 연구 : 감정과 Airbnb 특성 요인의 역할", 지식경영연구, 21(4), pp.89~108 (2020)
  4. 심지환, "Airbnb 숙소 유형에 따른 호스트의 자기소개 텍스트가 공유성과에 미치는 영향", 지식경영연구, 21(4), pp.157~173 (2020)
  5. 이경민, "4차 산업혁명 시대의 공유경제생태계 정책 제안 : 우버(Uber)사례를 중심으로", 지식경영연구, 19(1), pp.175~202 (2018)
  6. 이유재, "서비스 품질의 각 차원이 CS에 미치는상대적 영향에 대한 연구", 한국마케팅학회지, 18(4), pp.67~97 (2003)
  7. 이의준, "숙박공유 플랫폼 서비스의 서비스공급자 특성이 사용자의 만족감에 미치는 영향 : 에어비앤비(Airbnb)호스트 주체를 중심으로", 정보시스템연구, 29(1), pp.1~22 (2020)
  8. Akerlof, G. A, "Uncertainty in Economics", pp.235~251 (1978), Academic Press
  9. Albinsson, P. A., "Alternative marketplaces in the 21st century : Building community through sharing events", Journal of Consumer Behaviour, 11(4), pp.303~315 (2012)
  10. Babić Rosario, A., "The effect of electronic word of mouth on sales : A meta-analytic review of platform, product, and metric factors", Journal of Marketing Research, 53(3), pp.297~318 (2016)
  11. Beck, J., "Mystery shopping in lodging properties as a measurement of service quality", Journal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism, 4(1-2), pp.1~21 (2003)
  12. Biswas, B., "Examining the determinants of the count of customer reviews in peer-to-peer home-sharing platforms using clustering and count regression techniques", Decision Support Systems, 135, pp.113324~ (2020)
  13. Botsman, R., "What’s mine is yours, The Rise of Collaborative Consumption, 1", ~ (2010)
  14. Cameron, A. C., "Regression analysis of count data" (2013), Cambridge University Press
  15. Cameron, A. C., "Regression-based tests for overdispersion in the poisson model", Journal of Econometrics, 46(3), pp.347~364 (1990)
  16. Chen, C., "What drives purchase intention on Airbnb? Perspectives of consumer reviews, information quality, and media richness", Telematics and Informatics, 35(5), pp.1512~1523 (2018)
  17. Cheng, M., "What do Airbnb users care about? An analysis of online review comments", International Journal of Hospitality Management, 76, pp.58~70 (2019)
  18. Chung, Y., "Understanding host marketing strategies on Airbnb and their impact on listing performance : A text analytics approach", Information Technology & People, 35(7), pp.2075~2097 (2022)
  19. Ert, E., "Trust and reputation in the sharing economy : the role of personal photos in Airbnb", Tourism Management, 55, pp.62~73 (2016)
  20. Feng, N., "An Empirical study of the antecedents and consequences of automated approval delegation: Instant booking on Airbnb", ~ (2022)
  21. Getty, J. M., "Lodging Quality Index(LQI) : Assessing customers’ perceptions of quality delivery", International Journal of Contemporary Hospitality Management, 15(2), pp.94~104 (2003)
  22. Guttentag, D., "Progress on Airbnb : A literature review", Journal of Hospitality and Tourism Technology, 10(4), pp.814~844 (2019)
  23. Hagiu, A., "Multi-sided platforms", International Journal of Industrial Organization, 43, pp.162~174 (2015)
  24. Hall, C. M., "Airbnb and the sharing economy", Current Issues in Tourism, 25(19), pp.3057~3067 (2022)
  25. Han, H., "Which appeals(Ethos, Pathos, Logos)are the most important for Airbnb users to booking?", International Journal of Contemporary Hospitality Management, 31(3), pp.1205~1223 (2019)
  26. Hsieh, Y., "A study of the impacts of service quality on relationship quality in search-experience-credence services", Total Quality Management & Business Excellence, 15(1), pp.43~58 (2004)
  27. Kirkos, E., "Airbnb listings’ performance : Determinants and predictive models", European Journal of Tourism Research, 30, pp.3012~ (2022)
  28. Lee, D., "An analysis of social features associated with room sales of Airbnb", Proceedings of Proceedings of the 18th ACM Conference Companion on Computer Supported Cooperative Work & Social Computing, pp.219~222 (2015)
  29. Leick, B., "Professionalisation and performance of Airbnb hosts in rural regions", International Journal of Hospitality Management, 118, pp.103680~ (2024)
  30. Liang, S., "The importance of marketer-generated content to peer-to-peer property rental platforms : Evidence from Airbnb", International Journal of Hospitality Management, 84, pp.102329~ (2020)
  31. Liang, S., "The paradox of positivity : How overly positive responses by hosts can backfire on peer-to-peer rental platforms", Journal of Travel Research (2024)
  32. Lim, Y., "The impact of social media on destination branding : Consumergenerated videos versus destination marketer-generated videos", Journal of Vacation Marketing, 18(3), pp.197~206 (2012)
  33. Liu, A. X., "Agglomeration as a driver of the volume of electronic word of mouth in the restaurant industry", Journal of Marketing Research, 55(4), pp.507~523 (2018)
  34. Mauri, A. G., "Humanize your business The role of personal reputation in the sharing economy", International Journal of Hospitality Management, 73, pp.36~43 (2018)
  35. Mohammad, S., "Emotions evoked by common words and phrases: Using mechanical turk to create an emotion lexicon", Proceedings of Proceedings of the NAACL HLT 2010 Workshop on Computational Approaches to Analysis and Generation of Emotion in Text, pp.26~34 (2010)
  36. Negi, G., "Airbnb phenomenon : A review of literature and future research directions", Journal of Hospitality and Tourism Insights, 6(5), pp.1909~1925 (2022)
  37. Nisar, T. M., "Sharing economy and the lodging websites : Antecedents and mediators of accommodation purchase intentions", Information Technology & People, 33(3), pp.873~896 (2020)
  38. Schor, J. B., "Handbook of research on sustainable consumption" (2015), Edward Elgar Publishing
  39. Spence, M., "Job market signaling", The Quarterly Journal of Economics, 87(3), pp.355~374 (1973)
  40. Sutherland, W., "The sharing economy and digital platforms : A review and research agenda", International Journal of Information Management, 43, pp.328~341 (2018)
  41. Teubner, T., "Price determinants on Airbnb : How reputation pays off in the sharing economy", Journal of Self-Governance and Management Economics, 5(4), pp.53~80 (2017)
  42. Tsao, W., "Compliance with eWOM : The influence of hotel reviews on booking intention from the perspective of consumer conformity", International Journal of Hospitality Management, 46, pp.99~111 (2015)
  43. Vanneste, B. S., "Trust over time in exchange relationships : Metaanalysis and theory", Strategic Management Journal, 35(12), pp.1891~1902 (2014)
  44. Voltes-Dorta, A., "Drivers of Airbnb prices according to property", room type, season and location : A regression approach, 2020, pp.45, 266~275
  45. Xie, K., "Do professional hosts matter? Evidence from multi-listing and full-time hosts in Airbnb", Journal of Hospitality and Tourism Management, 47, pp.413~421 (2021)
  46. Xie, K., "The impacts of quality and quantity attributes of Airbnb hosts on listing performance", International Journal of Contemporary Hospitality Management, 29(9), pp.2240~2260 (2017)
  47. Xie, K., "The copycat effect : Do hotel-like features drive Airbnb performance?", Journal of Hospitality & Tourism Research, 47(7), pp.1325~1337 (2023)
  48. Yan, R., "Listing popularity on the peer-to-peer accommodation platform : The heuristic-systematic and uncertainty reduction perspectives", International Journal of Contemporary Hospitality Management, 33(12), pp.4161~4181 (2021)
  49. Yao, B., "Standing out from the crowd–an exploration of signal attributes of Airbnb listings", International Journal of Contemporary Hospitality Management, 31(12), pp.4520~4542 (2019)
  50. Ye, Q., "The influence of user-generated content on traveler behavior : An empirical investigation on the effects of e-wordof-mouth to hotel online bookings", Computers in Human Behavior, 27(2), pp.634~639 (2011)
  51. Zervas, G., "The rise of the sharing economy : Estimating the impact of Airbnb on the hotel industry", Journal of Marketing Research, 54(5), pp.687~705 (2017)
  52. Zervas, G., "A first look at online reputation on Airbnb, where every stay is above average", Marketing Letters, 32, pp.1~16 (2021)
  53. Zhang, J., "Listening to the Consumer : Exploring review topics on Airbnb and their impact on listing performance", Journal of Marketing Theory and Practice, 27(4), pp.371~389 (2019)
  54. Zhang, W., "A survey on aspect-based sentiment analysis : Tasks, methods, and challenges", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 35(11), pp.11019~11038 (2022)
  55. "About us - Airbnb newsroom" (2024)[URL]
  56. "How to become a superhost" (2024)[URL]
  57. "Airbnb now has more listings worldwide than the top five hotel brands combined" (2017)[URL]
  58. "Number of Airbnb listings in selected cities in the united states as of february 2024" (2024)[URL]
  59. "Inside Airbnb: Data assumptions" (2023)[URL]

관련 논문AI추천

Airbnb 숙소 유형에 따른 호스트의 자기소개 텍스트가 공유성과에 미치는 영향김소영, 심지환, 정여진한국지식경영학회 · 지식경영연구2020 · 제21권 제4호에어비앤비 숙소의 커뮤니케이션 요소와 성과 지표 간의 상관관계 연구김민경한국호텔리조트학회 · 호텔리조트연구2020 · 제19권 제6호에어비앤비의 영향력: 숙박업소의 지속 가능성과 폐업에 관한 이코노메트릭 분석김민혜, 이윤지, 임보람, Khin Chan Myae Nyein서비스사이언스학회 · 서비스 연구2025 · 제15권 제01호헤도닉가격모형을 이용한 에어비엔비 숙박가격 결정요인 분석박나희, 유윤희관광경영학회 · 관광경영연구2018 · 제22권 제6호플랫폼 기반 비즈니스의 도시별 수익성 요인 분석김천규, 연주한, 이민형혁신클러스터학회 · 혁신클러스터연구2025 · 제16권 제4호공유숙박업의 주택유형별 분포특성에 관한 연구박천규, 전성제주택도시보증공사 · 주택도시금융연구2021 · 제6권 제1호

이 간행물의 다른 논문 (12건)

AI와 윤리: 문헌의 종합적 분석과 정보시스템 분야의 향후 연구 방향민진영pp. 1-22근로가치관이 플랫폼 노동자의 직무 태도에 미치는 영향에 관한 연구박상철, 류성열, 김경규pp. 23-45AI 자동 뉴스 추천 서비스 사용자가 인지하는 정보 편향성에 대한 연구: AI 서비스의 윤리 원칙 수립을 중심으로채상미, 박민정pp. 47-71챗봇과의 대화에서 의도적인 부정확한 정보 제공에 대한 영향 요인 연구: 온라인 데이팅 서비스 이용 상황에서최한별, 이준영, 민진영, 곽찬희pp. 73-98지식 기반 QA개선을 위한 Advanced RAG 시스템 구현 방법: Graph Agent 활용정천수pp. 99-119
원문 보기