• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권2호
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• pp.96-102
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• 2022

We aim to build predictive models for Airbnb's prices using a GPU-accelerated RAPIDS in a big data cluster. The Airbnb Listings datasets are used for the predictive analysis. Several machine-learning algorithms have been adopted to build models that predict the price of Airbnb listings. We compare the results of traditional and big data approaches to machine learning for price prediction and discuss the performance of the models. We built big data models using Databricks Spark Cluster, a distributed parallel computing system. Furthermore, we implemented models using multiple GPUs using RAPIDS in the spark cluster. The model was developed using the XGBoost algorithm, whereas other models were developed using traditional central processing unit (CPU)-based algorithms. This study compared all models in terms of accuracy metrics and computing time. We observed that the XGBoost model with RAPIDS using GPUs had the highest accuracy and computing time.

• 지식경영연구
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• 제21권4호
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• pp.89-108
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• 2020

본 연구에서는 Airbnb 고객들의 재구매 의도에 영향을 미치는 선행 요인들을 살펴보고자 하였다. 고객들이 경험 뒤 형성된 긍정적 감정과 부정적 감정이 재구매를 결정하는 핵심요인으로 고려하였다. Airbnb 특성 요인으로는 진정한 경험, 숙소 시설, 가격 공정성을 선정하였다. 그리고 재구매 의사 결정에서 주관적 규범과 트렌드 추구 경향의 역할에 대해서도 살펴보았다. 제안한 연구 모형은 306명의 Airbnb 사용 경험이 있는 고객들을 대상으로 연구 모형을 분석하였으며, 구조 방정식 모형을 활용하였다. 연구 분석 결과 Airbnb에 대한 긍정적 감정과 부정적 감정 모두 재구매 의도에 유의한 영향을 미침을 알 수 있었다. 또한 Airbnb의 특성 요인들이 재구매 의사 결정에 미치는 영향을 확인할 수 있었다. 마지막으로 주관적 규범과 트렌드 추구 경향은 재구매 의도에 유의한 영향을 미치지 않았다. 본 연구 결과를 통해 Airbnb의 지속적 성장을 위한 고객 경험 관리와 마케팅 전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.231-242
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• 2020

코로나 19와 치열한 시장 경쟁으로 공유 경제 플랫폼 업체들은 고객과의 장기적 관계를 형성하는 것이 점차 중요해지고 있다. 이런 맥락에서 본 연구에서는 Airbnb 고객들의 재구매 의사 결정 메커니즘을 살펴보고자 하였다. Airbnb 고객들의 재구매 의도 형성의 선행 요인으로 고객 만족과 브랜드 이미지를 고려하였다. 또한, 가격 공정성, 진정한 경험, 즐거움, Airbnb 신뢰, 호스트 신뢰가 고객들의 재구매 의사 결정에 미치는 영향도 함께 살펴보았다. 본 연구는 Airbnb 이용 고객 154명을 대상으로 연구 가설을 검증하였다. 연구 분석 결과 고객 만족과 브랜드 이미지는 재구매 의도에 유의한 영향을 미쳤으며, 재구매 의도 분산의 62.0%를 설명하였다. 고객 만족에는 즐거움, 진정한 경험, Airbnb 신뢰는 유의한 영향을 미쳤지만, 가격 공정성과 호스트 신뢰는 유의한 영향을 미치지 않았다. 브랜드 이미지는 가격 공정성, 진정한 경험, 즐거움, Airbnb 신뢰에 영향을 미쳤지만, 호스트 신뢰에는 유의한 영향을 미치지 않았다. 본 연구결과를 통해 공유 경제 플랫폼 환경에서 고객들의 재구매 의사 결정에 대한 이해를 증진하여 학문 및 실무적 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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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.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.477-488
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• 2022

본 연구의 목적은 에어비앤비 서비스의 주요한 선택속성이 고객만족에 어떠한 영향을 미치는지와 결혼 여부에 따른 조절효과를 살펴보는 것이다. 본 연구는 수도권에 있는 에어비앤비 서비스 이용 경험이 있는 고객을 연구대상으로 실시하였다. 150명의 설문결과를 분석에 적용하였으며, 구조방정식 모형 분석과 가설검증을 실시하였다. 연구결과, 에어비앤비 선택속성인 가격, 온라인 리뷰, 독특한 경험기대가 고객만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 결혼 여부는 가격과 독특한 경험기대와 고객만족 사이에서 조절역할을 하는 것으로 나타났으며, 고객만족에 미치는 요인들이 결혼 여부에 따라 다르게 나타나는 점을 확인할 수 있었다. 미혼 소비자들은 가격이 중요한 고려요인이지만, 기혼 소비자들은 가격적 요인이 고객만족에 크게 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 고려할 때 단순히 성별만을 고려하여 마케팅 및 프로모션을 진행하는 것이 아니라 결혼 여부에 따라 차별화 된 서비스를 제공하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있다.

• 지식경영연구
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• 제22권3호
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• pp.55-73
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• 2021

공유 경제는 쓰지 않은 자원을 다른 사람들과 나누어 쓰는 협력적 소비로 인식되고 있다. 본 연구에서는 공유 숙박업 이용 고객들의 충성도에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고자 하였다. 고객들이 공유 숙박업 경험에서 느낀 감정과 자아 이미지 일치성, 인지된 가치를 고객 충성도에 영향을 주는 선행요인으로 고려하였다. 그리고 진정한 경험, 숙소 시설, 가격 공정성을 공유 숙박업의 선택속성으로 고려하였다. Airbnb가 공유 숙박업에서 가장 큰 업체이기 때문에 설문 대상으로 선정하였다. 294명의 Airbnb 이용 고객 데이터를 바탕으로 구조 방정식 모형을 활용하여 요인들 간 관계를 분석하였다. 또한, Airbnb를 이용한 고객이 작성한 리뷰를 통해 고객이 어떤 사항을 중요하게 고려하였는지 살펴보았다. 이를 위해 네이버 블로그에서 Airbnb 리뷰를 수집하여 LDA기반 토픽모델링을 실시하였다. 본 연구 결과를 통해 공유 숙박업에 대한 고객들의 충성도에 영향을 미치는 요인들에 대한 이해를 바탕으로, 효과적인 마케팅 전략과 운영 관리 전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권3호
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• pp.201-210
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• 2020

The study aims to investigate determinants of performance indicator and perceptions of existing and potential customers in accommodation sharing. This study uses data of Airbnb in Busan and Jeju from January 1 to December 31 in 2018, provided by AirDNA. The total number of listed accommodation sharing were 5,109 accommodations in Busan and 11,502 accommodations in Jeju. More than 90 property types of registered accommodation are subcategorized and re-classified in this study. Study 1 examined current usage and effects of factors on performance indicator in tourism destinations by applying Airbnb data. Study 2 investigated effects of perceived factors on satisfaction, intention to use, loyalty, and tourism competitiveness by applying online survey data. This study applies statistical analyses such as factor and regression analyses, ANOVA, t-test, and MANOVA. Results of Study 1 showed that usage and effects of accommodation sharing differ from regulation that is related to sharing types. Effects also differ based on travel destinations. Results of Study 2 showed how customers perceive accommodation sharing differ from pure meaning of sharing. The results of Study 1 and 2 found significant effects of price and service factors on performance indicator and customer satisfaction. The findings of Study 2 showed significant effects on loyalty and tourism competitiveness.

• 유통과학연구
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• 제19권7호
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• pp.113-121
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• 2021

Purpose: Technology induces the virtual distribution channel to exist, especially for booking a room online. This situation, indeed, provides an alternative for the customers to book based on their budget through digital platforms. One platform offering competitive prices is virtual hotel operators, such as Airbnb, OYO, RedDoorz, and Airy Rooms. Preferably, after using their platform, the user should be satisfied and loyal. Hence, this investigation aims to prove some associations. The first is between e-satisfaction and e-loyalty. The second is between website quality and e-satisfaction. The final is between website quality and e-loyalty. Research design, data, and methodology: This study is quantitatively designed with the sample of 350 users of the virtual hotel operator applications in Bandar Lampung: Airbnb, OYO, RedDoorz, and Airy, as the samples. Therefore, by denoting this sample size, the structural equation model based on covariance is utilized to examine the three hypotheses proposed. Also, to get the responses, this study uses a survey through a questionnaire. Result: This investigation demonstrates the positive relationship between e-satisfaction and e-loyalty. Additionally, website quality positively associates with e-satisfaction and e-loyalty. Conclusion: The virtual hotel operators must have the superiority on their website-based application to update the information based on the room availability and price, ensure online transaction safety, and facilitate its utilization to maintain long-term satisfaction and loyalty virtually.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권2호
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• pp.72-79
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• 2021

This study is to develop a strategy to prepare an improvement strategy according to the environmental change of the hotel. Currently, domestic hotels are implementing marketing through food and beverage as a countermeasure against the sales decrease, and in order to develop effective marketing plan, 5 Force Model environmental analysis and STP analysis are analyzed. 5 Force Model Environmental Analysis showed that domestic hotels are facing various difficulties such as the expansion of accommodation sharing system, the decrease of Chinese tourists due to the THAAD problem, the increase of hotels, the introduction of PMS, the increase of minimum wage, the introduction of 52 hours work week, and the increase in product preference As an STP response strategy to correspond these difficulties, it is necessary to develop products for the main customers of the hotel food and beverage, such as those in the 20s-30s, the workers, smartphones and SNS users. And also hotels should seek ways to lower price of the product to the level desired by the user to compete against substitutes. In conclusion we suggest that hotels are committed to fulfilling their role by meeting guest safety and COVID-19 compliance requirements, but a focus on immediate cleanliness and quarantine against infectious diseases, like Airbnb, will enable greater growth.