[速記] [想法] Airbnb首席經濟學家暨資料科學部門主管Peter Coles演講

今天聽了今周刊主辦 — Airbnb首席經濟學家暨資料科學部門主管Peter Coles演講 ：「點石成金 數據的力量」，這篇文章是個人對於演講中印象深刻的點的速記以及我的一些想法回饋，最後有蒐集一些今天得到的資源，給對數據分析有興趣的人參考。

如果想知道更多演講內容，今周刊有今天這個演講的報導 :

把家中空房間出租 Airbnb幫台灣房東年加薪12.7萬

速記與感想

首先就是，看完前一個中華電信的花綠塞滿字簡報，再看Airbnb的真是賞心悅目，彷彿從城市噪音逃脫到鳥語花香桃花源阿（誤）

認真講內容：

• 不只使用資料，而是創造「以資料為本的決策環境」

Airbnb組織如何推動data-driven的文化？不是只有少數幾個人在鑽研資料做出結論，而是讓所有人都能用一樣的方式思考，創造「 以資料為本的決策環境」，任何部門的人，都應該能拿到他們權限上能拿到的資料，並知道怎麼用來做出正確的決策。Airbnb甚至內部創立「資料大學」（Data University），分等級教學，並創造員工想更進一步探索的「飢渴」。

• 重要的除了「數據」以及「要問的問題」之外，「要找什麼樣的資料回答什麼樣的問題」也是很重要的。

例如「判斷房源的好壞」的問題，傳統上會使用星級評鑑工具去判斷，但實際上房客和房東都未必真的能清楚了解星等之間的品質差異，每人的評判標準也有不同，所以他們會輔助以這個房源的「回客率」等客觀數據來做判斷，當然還會篩選掉「固定造訪的商務客」等因素。而得到房源好壞的結果之後，Airbnb會將他用在搜尋結果的優化上，增加房客租到好房源的機會，進一步增進體驗。

• Airbnb相較於飯店的價值與定位：

原本以為他會說背包客，但沒有，他分享的是「家庭」。

首先，家庭如果住飯店，可能因為人數的關係要租好幾間，很貴且不方便，但Airbnb可以租整棟；

第二，家庭會去的地方未必和飯店密集興建的地方是重疊的（從圖上看來有沒重疊的部分），因為家庭出遊會選擇的點可能和一般觀光客不同，可能步調更慢、可能會拜訪朋友親戚…….之類的

另外我覺得最有價值的點是：飯店會開在最有需求的地方，因為有大量的空房等固定資產要支撐，但Airbnb沒有這樣的包袱，在什麼樣的偏鄉都能有Airbnb，只要有房東想把自已的房間出租就行了。我認為這是Airbnb相對於飯店，對地方觀光最強大的價值。

• Airbnb如何創造平台雙邊黏著度？資料。

對房東：根據資料分析，例如傳統旺季、節慶、這個房東的空房數、房東的偏好、房子的位置……等資料，建議這個房源「適合的訂價」，讓平台不只是平台，而是讓資源提供者更有效率收到回報的租房顧問，如此一來，哪個房東捨得脫離這個平台呢？

對房客：如前所述，利用資料對房客提供高品質房源，連搜尋結果排序都做優化。

另外，Airbnb願意對政府提供數據分析結果，幫助政府掌握觀光客在當地的住房需求，甚至Airbnb會協助分析，藉由出租空房，在地的租客可以如何減少租屋負擔，更租得起房子…..等等，以減少政府對Airbnb的排斥。

• Airbnb描述的都不是「價錢」，而是如何「幫助旅客得到更在地的體驗」，也「幫助屋主更能負擔房屋的租金」。

定位很清楚，而且公司由上到下到對外訊息的傳遞都是一致的，這樣的定位與包裝也很能得到社會的認同，無論他們是不是真的這麼想，我都蠻佩服的。

• Airbnb的下一步：達人在地體驗。

但……很可惜這在台灣是不合法的喔！因為這是針對外國觀光客的觀光導覽收費行為，只能由旅行社提供這樣的服務，是不是很荒謬呢？詳情請看我之前曾討論過KKday/Klook的文章：

機會還是命運？我看KKday與Klook等旅遊電商

資源：

1. Inside Airbnb：http://insideairbnb.com/index.html

這是我自己找到的，似乎跟Airbnb組織無關，而是獨立網站。他的介紹寫著：Inside Airbnb is an independent, non-commercial set of tools and data that allows you to explore how Airbnb is really being used in cities around the world.

Inside Airbnb是個獨立、非商業化的工具與數據庫，在這個網站可以看出Airbnb在世界各地的一些使用數據。

有原始數據，也有整理好的結果，例如下圖是香港整理出來的數據：

2. Airbnb給數據科學家的部落格（在Medium上!）：討論在Airbnb當中如何做數據分析

Airbnb Engineering & Data Science

以上，給各位參考。

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