Recently, consumers are increasingly interested in the sharing economy, which utilizes various resources by sharing unused or under-used products/services with others. This study focuses on Airbnb, a representative sharing economy platform, to identify the success factors of the sharing accommodation services. The key properties of sharing accommodation services are extensively surveyed from extant literature and are classified them into the three important factors (economic, convenience, and trust) that influence the success of room-sharing services. The research data include 1,673 Airbnb hosts who offered accommodations in New York City, USA, in June 2018. The research variables of economic-, convenience-, and trust-related factors are utilized in the empirical analyses. The results of this study show that the number of available facilities, flexibility of refunds, the response rate and time to customer requests, and the status of Super host are positively associated with guest satisfaction from sharing accommodation services. This study bears significant managerial implications by suggesting a set of practical guidelines to participants in sharing accommodation services.
In the context of Sharing Accommodation has become a new type of accommodation choice for customers. The purpose of this study is to improve the existing defects of Sharing Accommodation Services through insight into the pain points of customer experience, so as to improve customer satisfaction. In this study, Airbnb and Tujia were selected as the subjects for comparative study. By collecting and sorting out references, the research background of Sharing Accommodation is analyzed in depth. Research methods of Service Design, such as Customer Journey Map and Service Blueprint, are adopted to gain insight into customer needs, identify pain points and propose hypothesis of service optimization. Tools such as Kano Model and Potential Customer Satisfaction are used to test and determine three schemes for optimizing the service. Finally, the results are displayed through Service Scenario. The research results can help operators of Sharing Accommodation to identify and improve the elements of service and provide a higher quality customer experience, thus promoting the healthy development of Sharing Accommodation market.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.9-12
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2020
에어비엔비와 같은 공유숙박시스템은 하루 400 만명 이상 이용하고 있는 거대한 시장이다. 일반적으로 지출해야 할 숙박비용보다 더 저렴한 가격이나 좋은 조건으로 머물 곳을 찾을 수 있다는 점에서 많은 사람들이 이용하고 있다. 그러나 호스트와 게스트에게 부담되는 과도한 수수료 문제가 존재한다. 또한 기존의 공유숙박 시스템은 호스트가 게스트에게 직접 비밀번호나 열쇠를 전달하기 때문에 보안 상의 이슈가 발생한다. 본 연구는 공유숙박시스템에 스마트 컨트랙트 기술을 도입하여 해당 이슈들을 개선, 해결하여 더 안전하고 합리적인 공유숙박시스템을 제안한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.7
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pp.83-89
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2021
This study explore the perceived differences of factors influencing the shared accommodation in China, and the influencing paths of consumers' use of shared accommodation. This paper collects the questionnaire survey of the Chinese shared accommodation user and applies method of Amos V23.0. The results showed that perceived usefulness and perceived pleasure had positive effects on trust, and they also have indirect positive effects on perceived intention through trust, while perceived risk and perceived ease of use had no significant effects on trust. The conclusion is helpful to promote the long-term development of sharing accommodation companies by satisfying the needs of consumers from the point of view of consumers.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.321-331
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2020
The purpose of this study is to explore the impact of home stay platform on guests' willingness to comment online under the Shared home stay business model. Shared platform of home stay facility in addition to providing a variety of support services, help the landlord to the tenant do offline accommodation services, implementation, trading, will need to take some measures to actively promote the tenant groups to the landlord, the evaluation is objective, effective and sufficient number in order to better promote the sharing credit ecological establishment of home stay facility. In this study, consumers who have used the Shared home stay platform are taken as the research objects. The survey method adopts network questionnaire survey and Likert seven subscales. The statistical software SPSS24.0 program is used to process the data. Firstly, descriptive statistical analysis was conducted, followed by validity analysis and reliability analysis. After the reliability and validity of the questionnaire were determined, correlation analysis and regression analysis were used to verify the proposed hypothesis. The research results of this study are summarized as follows :(1) the usability of platform comment function, guest satisfaction and platform reward have a positive impact on the guest online comment willingness; (2) The credit mechanism of the platform has a positive regulating effect on the process of tenant satisfaction influencing tenant comment intention.
The sharing economy is considered as a collaborative consumption which enables customers to share unused resources. This study investigated the key factors affecting consumer loyalty in the context of sharing accommodation. Emotions, perceived value and self-image consistency were posited as key antecedents of enhancing customer loyalty. Authentic experience, home amenities, and price fairness were also considered as Airbnb's selection attributes. Airbnb was selected a survey target because it is the largest company in the domain of shared accommodation market. The research model was analyzed for 294 Airbnb customer through structural equation models. Additionally, this paper examine Airbnb customers' experiences by topic modelling method posted on the Naver blog. Based on the understanding of the key factors affecting customer loyalty to sharing accommodation, the analysis results contribute to establish effective marketing and operation strategies by enhancing customer experience.
The entire tourism industry is being hit hard by the COVID-19 as a global pandemic. Accommodation sharing services such as Airbnb, which have recently expanded due to the spread of the sharing economy, are particularly affected by the pandemic because transactions are made based on trust and communication between consumer and supplier. As the pandemic situation changes individuals' perceptions and behavior of travel, strategies for the recovery of the tourism industry have been discussed. However, since most studies present macro strategies in terms of traditional lodging providers and the government, there is a significant lack of discussion on differentiated pandemic response strategies considering the peculiarity of the sharing economy centered on peer-to-peer transactions. This study discusses the marketing strategy for individual hosts of Airbnb during COVID-19. We empirically analyze the effect of changes in listing descriptions posted by the Airbnb hosts on listing performance after COVID-19 was outbroken. We extract nine aspects described in the listing descriptions using the Attention-Based Aspect Extraction model, which is a deep learning-based aspect extraction method. We model the effect of aspect changes on listing performance after the COVID-19 by observing the frequency of each aspect appeared in the text. In addition, we compare those effects across the types of Airbnb listing. Through this, this study presents an idea for a pandemic crisis response strategy that individual service providers of accommodation sharing services can take depending on the listing type.
The study explores the way how sharing economy services of accommodation and car rental, one of social issues actively discussed today are settled in the process of sharing economy building in local destinations. The result shows that average consumers expressed their favorable attitude toward the sharing economy services. However, the consumer's attitude didn't directly affect the consumer's positive perception that there is need for local sharing economy service network and the educational system for local residents and the network helps the economy. Instead consumer's knowledge of sharing economy services and their eagerness to learn the knowledge as parameters related the consumer's attitude to their perceptions; the consumer's attitude affected indirectly their perceptions. The study shows that local communities and their residents' efforts are not enough simply to activate the sharing economy services in the development process of tourist resources, while it asks consumers to learn information and knowledge of the sharing economy. Therefore, consumers and residents should interact and communicate closely with each other to help the development of local destinations and tourist resources based on sharing economy.
In accommodation sharing economy, customers take a risk of uncertainty about product quality, which is an important factor affecting users' satisfaction. This risk can be lowered by the information disclosed by the facility provider. Self-presentation of the hosts can make a positive effect on listing performance by eliminating psychological distance through emotional interaction with users. This paper analyzed the self-presentation text provided by Airbnb hosts and found key aspects in the text. In order to extract the aspects from the text, host descriptions were separated into sentences and applied the Attention-Based Aspect Extraction method, an unsupervised neural attention model. Then, we investigated the relationship between aspects in the host description and the listing performance via linear regression models. In order to compare their impact between the three facility types(Entire home/apt, Private rooms, and Shared rooms), the interaction effects between the facility types and the aspect summaries were included in the model. We found that specific aspects had positive effects on the performance for each facility type, and provided implication on the marketing strategy to maximize the performance of the shared economy.
The sharing economy, which maximizes the value of resources by sharing, is appearing in various sectors today and is gradually expanding with the development of ICT. This study identified factors affecting the intention to use the services of the sharing economy with a focus on the sharing accommodation platform services. As the intention to use the sharing economy service is divided into the intention to use as a taker(guest) and a provider(host), those influencing factors were analyzed respectively. Results showed that collaborative norm, economic benefit and honorary compensation affected the intention to use as a guest. Openness to experience, economic benefit, and honorary compensation increased the intention to use as a host. Economic benefit made a greater impact on the intention to use as a guest, while honorary compensation enhanced the intention to use as a host.
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