データメソドロジー

BnB Insightがデータの信頼性・精度を高めるためにどのようなメソドロジーを用いているかをご紹介しています。特にお客様からご要望の多い稼働率・想定月間売上データについては、WEB上のデータをクローリングするだけでは分からない実際の運用物件データを多数保有するという強みを活かし、他のデータベンダーでは実現できないデータ精度を実現しています。

どのようにデータを出しているのでしょうか?

BnB Insightのエンジニアチームが独自の技術でAirbnbを初めとする複数のバケーションレンタルサイトのリスティングページやカレンダーをデイリーでクローリングし、価値あるデータとして蓄積しています。

平均宿泊単価はどのように算出しているのでしょうか?

Airbnbのリスティングページに表示されている1泊あたりの宿泊料金を取得して集計するだけでは、実際の宿泊単価は分かりません。Airbnbホストによっては1泊あたりの宿泊料金を低めに設定し、追加人数設定を活用して追加料金を上乗せする価格戦略をとっているケースがあるためです。

BnB Insightでは、この追加人数・追加料金設定も加味したうえで想定宿泊単価を算出しています。そのため、BnB Insightのレポートで表示される「平均宿泊単価」は、Airbnbのリスティングページに表示されている1泊あたりの表示料金よりもかなり高く表示されるケースもあります。

このような計算が実現できるのは、BnB Insightが実際の200件以上の物件運用データに基づき、物件の最大収容人数に対する実際の宿泊人数比率、その比率が物件のサイズやタイプに応じてどのように変化するかのデータを把握しているためです。ロジックによる算出データを実際のデータと突き合わせることで、データ精度の改善に取り組んでいます。

稼働率を算出する際、ゲストによるブロックか、実際の宿泊予約かどうかの判断をどのように行っているのでしょうか?

BnB Insightでは、あらゆる物件カレンダーの予約可否パターンを稼働率の変動率やブロック日数など複数の指標に基づき独自に分析することで、実際に稼働している物件のカレンダーの埋まり方と、ただゲストがブロックをしているだけの場合のカレンダーの埋まり方を区別しています。また、それ以外にもレビュー獲得状況なども考慮の上で実際の高稼働物件を特定しております。地域別レポートの売上上位リスティングURLリストでは、実際に宿泊予約によりカレンダーが埋まっていると想定される物件のみをレポートに反映しています。

想定月間売上はどのように算出しているのでしょうか?

上記の平均宿泊単価に稼働率を掛け合わせることで、想定月間売上を算出しております。想定月間売上については、200件以上の実際の運用物件の実数値と照らし合わせながら算出方法の改善を行っており、精度を高めています。

想定宿泊単価・想定月間売上には清掃料金は含まれていますか?

BnB Insightの想定月間売上には、清掃料金も含まれています。物件カレンダーデータを基にして想定清掃回数を計算し、その回数にAirbnb上で設定されている清掃料金を掛け合わせることで想定清掃料金を算出、想定宿泊単価および想定月間売上に含めています。

ゲストの国籍比率はどのように出しているのでしょうか?

BnB Insightでは各リスティング物件に掲載されたレビューを全件取得しており、そのレビューを書き込んだゲストの国籍を集計することで国籍比率を算出しています。

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