The purpose of this study is to examine how factors that select Airbnb service affect service satisfaction and the moderating effect according to marital status. The subjects of this study are customers who who have used Airbnb services in the metropolitan area. The questionnaire survey was conducted with 150 people, and the results were analyzed and hypothesis testing was performed using Structural Equation Model(SEM). As a result of the study, it has been found that price, online review, and Unique Experience Expectation(UEE) among the factors that selected Airbnb have positive effects on service use satisfaction. In addition, marital status has been found to play a mediating role among price, UEE and customer satisfaction. For single customers, price is an important factor influencing service satisfaction, but for married customers, it is not. In this sense, it is important not only to conduct marketing and promotions considering only gender, but also to provide services according to whether they are single or married.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.211-212
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2019
The objectives of this research are to test the utility of semiparametric geographically weighted regression (SGWR, a spatial analysis method) in the small-scale urban sample, and to understand the geographic patterns of provision and pricing of sharing economy based accommodations in the tourist city. This paper focused on how network distance to heritage site, to casino, residential unit prices and other five attribute categories determine Airbnb price in Macau SAR, China. Findings show that SGWR models outperformed OLS models. Moreover, comparing with heritage sites, casinos are the stronger factors to drive up Airbnb (including hostels) rooms' provision and their prices; and residential unit prices are not related with the Airbnb price in the attraction clusters in Macau. This research showed a little example for the applications of SGWR in the small city, and for the analysis of online marketplace data as new urban study material. Practically, this study provides some scientific evidence for hosts, guests, urban planners, and policymakers' decision making in Macau.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.327-328
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2019
에어비앤비, 우버택시 등과 같이 공유경제 패러다임을 반영한 새로운 차원의 서비스 비즈니스의 확산은 IT기술을 기반으로 하는 스마트 네트워크 보급에 다른 제품의 서비스화가 일반화되었기 때문이다. 공유경제라는 새로운 패러다임 하에서 제품 공유와 관련된 서비스 시스템의 디자인 응용을 연구하는 것은 갈수록 중요해지고 있으며, 공유경제를 기반으로 하는 서비스 디자인이 스마트 네트워크와 융합을 통해 자원 활용을 높이고 낭비를 줄이며, 사용자의 다양한 생활 체험과 가치 있는 수요를 보장해줄 수 있기 때문이다. 본 연구는 기존의 서비스 디자인에 관한 문헌 정리와 디자인 실무를 통해 고찰한 서비스 디자인 개념을 바탕으로, 부산을 방문하는 외국인 고객을 대상으로, 예측하기 힘든 특수한 날씨환경에서 우산 사용에 대한 사용자의 니즈와 수요를 조사하고 분석하여, 보다 개선되고 창의적인 "공유우산 서비스 디자인 모형"을 구축하고자 하였다. 이를 위하여 서비스 디자인 방법과 원칙에 따라 우산을 공유하는 서비스 시스템의 목표고객, 접점을 분석한 후, 외국인 관광객을 위한 서비스 시스템의 서비스 청사진을 만들고 우산공유 시스템 구축과 실무적용을 위한 서비스 전략을 제시할 계획이다.
Purpose Along with increasing use of mobile devices, the sharing economy platform services, which generate profits by sharing products owned or labor, have been activated. A representative example of the sharing economy platform service is Airbnb, which connects providers having idle residential space with users. The results revealed that the cases of superhosts and professional companies had a positive and negative effect on user satisfaction, respectively. Based on signaling theory, this study drew the following implications: residential space providers should make an effort to meet the superhost conditions suggested by Airbnb, and offering residential spaces by individual suppliers rather than professional accommodation companies can more heighten user satisfaction. Design/methodology/approach Because sharing behavior is promoted through trust between interested parties, this study aimed to verify the effects of provider characteristics on user satisfaction in a sharing economy platform service. Specifically, it analyzed user satisfaction, according to host attributes (i.e., "superhost or not," gender, and "professional company or not") among the characteristics of Airbnb suppliers. Findings The results revealed that the cases of superhosts and professional companies had a positive and negative effect on user satisfaction, respectively. Based on these analyses results, this study drew the following implications: residential space providers should make an effort to meet the superhost conditions suggested by Airbnb, and offering residential spaces by individual suppliers rather than professional accommodation companies can more heighten user satisfaction.
최근 에어비앤비나 우버와 같은 협력적 소비 기반의 비즈니스모델을 가진 공유경제가 성장하고 있다. 본 논문은 공유경제에 대한 개념을 정의하고, 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 본 논문은 경제적, 기능적, 경험적, 사회적 가치를 포함한 4가지 지각된 가치와 주관적 규범, 이미지, 사회적 임계점을 구성하는 3가지 사회적 영향이 공유경제 이용의도에 미치는 영향을 알아보고 신뢰와 사회적 규범, 네트워크와 사회구조를 포함한 사회적자본의 조절효과에 관심을 두고 있다. 가설을 검증하고자 온라인과 오프라인에서 설문조사를 실시하였고, 지각된 가치와 사회적 영향이 공유경제 이용의도에 미치는 영향을 알아보고자 변수별로 다중회귀분석을 실시하였다. 또한 사회적자본의 조절효과를 알아보기 위하여 위계적인 회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석 결과는 다음과 같다. 지각된 가치 중 경제적, 경험적 가치는 공유경제 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 위계적인 회귀분석의 결과에서 사회적자본은 지각된 가치와 사회적 영향의 공유경제 이용의도 관계에 있어 조절적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 지각된 가치를 통합적 분석, 기존 공유경제 연구에서 자주 다뤄지지 않았던 사회적 영향과 사회적자본의 요인을 다룬 점에 의미가 있지만, 설문조사 결과의 한계가 있었기에 향후 새로운 연구 방향성을 제시할 수 있다.
The purpose of this study is to propose and spread the effective direction of collaboration among domestic and external industries. To this end, it chose to study cases in which domestic and foreign companies achieved high value through collaboration. Studies have shown that businesses are also working increasingly to realize shared values as people are increasingly interested in the shared economy. Based on these results, we proposed collaboration with IKEA, a practical furniture brand, and Airbnb, a shared accommodation platform service. Through collaboration, the two companies were able to share their current limitations, and the result was that their social image could be enhanced through the realization of shared economic values. Based on this research in the future, we hope that not only IKEA and Airbnb, but also companies will be able to collaborate to create the value of promoting shared economies.
Customers' fixed characteristics have often been used to predict customer behavior. It has recently become possible to track customer web logs as customer activities move from offline to online. It has become possible to collect large amounts of web log data; however, the researchers only focused on organizing the log data or describing the technical characteristics. In this study, we predict the decision-making time until each customer makes the first reservation, using Airbnb customer data provided by the Kaggle website. This data set includes basic customer information such as gender, age, and web logs. We use various methodologies to find the optimal model and compare prediction errors for cases with web log data and without it. We consider six models such as Lasso, SVM, Random Forest, and XGBoost to explore the effectiveness of the web log data. As a result, we choose Random Forest as our optimal model with a misclassification rate of about 20%. In addition, we confirm that using web log data in our study doubles the prediction accuracy in predicting customer behavior compared to not using it.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.7
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pp.109-118
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2021
Different from previous studies, this study focuses on accommodation providers' personalization services and platform convenience variables, identifying how these prior factors affect perceived value and trust in accommodation services on a shared homestay platform, and how consumers' innovation plays a role in the process. Through this, we would like to identify the mechanism of interaction between accommodation service providers and consumers mediated by the shared homestay platform and present implications for a more customer-centered platform operation strategy. This study has an extended meaning for prior research, empirically confirming that the increase in personalized offline service quality of personalized hosts in shared economic models has a positive impact on perceived value and platform trust of consumers. At the same time, we confirm that under the shared economy model, consumers' innovation propensity plays an important positive role in regulating their perceived value aspects as well as their confidence in the platform.
The sharing economy has emerged as a new form of consumption pattern along with the advancement of information technology and the changes in the consumers' desires for economic spending. In a C2C-sharing economy platform, the user side and supplier side share the same assets, thereby making both sides of the market closely related. However, an information asymmetry exists within the platform that makes the players from one side reluctant to participate. This information asymmetry warrants a strategic approach for solving the fundamental "chicken and egg" problem for platform development. Motivated by this phenomenon, this study aims to analyze how the participation intentions from both sides of the platform are influenced by certain anteceding factors, such as trust, perceived risk, and perceived economic profit. Our findings show that the anteceding factors affect the participation intentions in different paths for both sides of the platform. As a managerial implication, these findings highlight the necessity of employing different approaches for each side of market development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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