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出租率增四倍 Airbnb大數據策略揭祕

黃煒軒

產業動態

攝影/蕭芃凱

1095期

2017-12-14 10:00

儘管在全球業務擴張風波不斷,但Airbnb的「價格媒合」功能,實為大數據的活用案例。在Airbnb團隊中,每十五位員工就有一位是資料科學家,他們如何把大數據變成企業基因?

「太有趣了!Airbnb就像個糖果店一樣,有源源不絕的驚喜等待發現!」 曾為哈佛大學商學院助理教授、現任Airbnb首席經濟學家暨資料科學團隊主管的彼得.柯爾斯(Peter Coles),在接受本刊專訪時笑著指出。

 

被《富比世》雜誌譽為「住房界的eBay」,二○○八年八月成立的Airbnb,與Uber並列為近年全球「共享經濟」的兩大典型代表。成立九年來,房源總數已超過四百萬,遍及全球一百九十一個國家、逾六萬五千個城市,數量之驚人,甚至超越全球前三大連鎖飯店業者房間總數。

 

累計至今,Airbnb已為全球帶來超過二.五億的旅遊人次。而在台灣,僅過去一年,其帶進的國際旅客即逾百萬,占整體入境旅客比率近十%,Airbnb為其股東、知名創投紅杉資本賺得的報酬,更是創下投資以來的新高紀錄,一舉超越Google和聊天服務WhatsApp。

 

然而,Airbnb驚人的成長動力,除了來自創辦人對房屋共用市場需求的獨到眼光外,另一個較鮮為人知的關鍵,則是來自其大數據團隊所扮演的角色。

 

分析數百萬房源 擷取三大「關鍵特徵」

 

Airbnb網站上逾四百萬的房源,每間各具特色,除了房間大小、地址、內部裝潢皆有相當的差異外,房客在接待、飲食或旅遊導覽方面亦有各自的需求,若再考慮季節性因素或各地特有的大型活動,其間排列組合將產生幾近「無窮」的數據。

 

要從這些巨量的數據洪流中提取有用資訊,在許多傳統企業眼中,光用想的就令人頭皮發麻。然而,Airbnb卻透過一套精緻的「數據工程」,將這一切化為可能。這也是吸引柯爾斯加入Airbnb的一大因素。

 

「在學術機構,想獲得能夠驗證假說的大量資料,往往需要十足的運氣;但在Airbnb,我卻可以輕易地獲取這些,而伴隨這些巨量資料的,是許多超酷、值得挖掘的有趣問題!」柯爾斯指出。

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