Gegevens over kortetermijnverhuur kunnen worden vertrouwd – dit is hoe we dat weten

Gegevens over kortetermijnverhuur kunnen worden vertrouwd – dit is hoe we dat weten

Er is al veel inkt gevloeid (waaronder de onze) over twijfelachtige gegevens die aantoonden dat de inkomsten van Airbnb-hosts in verschillende grote steden kelderden. Een tweet erover ging een eigen leven leiden, wat leidde tot een hele reeks nieuwsartikelen, berichten op sociale media en zorgen van beleggers.

Andere gegevens voorzieners zei dat de tweet verkeerd was: ja, de inkomsten van de host waren iets lager, maar nergens zoveel.

Omdat er zoveel op deze gegevens was gebaseerd, wilden we begrijpen hoe deze bedrijven hun cijfers verzamelen, sorteren en verwerken.

Terwijl de meeste databedrijven het internet afspeuren naar nieuwe aanbiedingen, halen de meeste ook gegevens uit integraties met Airbnb, Vrbo, Expedia, vastgoedbeheerders en individuele verhuurders. Vervolgens passen ze eigen algoritmen toe.

Het machine learning-model van AirDNA is bijvoorbeeld goed in het identificeren van geblokkeerde versus geboekte nachten. PriceLabs gaat er prat op hyperlokale gegevens te verzamelen die verhuurders kunnen vertellen hoe andere advertenties in hun buurt geprijsd zijn. Beyond test prijzen op basis van zoekgegevens.

“Al deze bedrijven proberen dezelfde soort problemen op te lossen en het zijn netelige problemen om op te lossen”, zegt Drew Patterson, medeoprichter en CEO van reisstartup Thermal. “Het uitvoeren van datasets rond kortetermijnverhuur is een gecompliceerde oefening en het is moeilijk om het goed te doen. Veel dingen kunnen de analyse in gevaar brengen.” Patterson was medeoprichter van Transparent Intelligence, dat in maart 2022 werd overgenomen door OTA Insight.

Wat willen we? Standaardisatie. Wanneer willen we het? Gisteren

Er zijn een aantal redenen waarom het analyseren van kortetermijnhuurgegevens ingewikkeld kan zijn. De belangrijkste daarvan is het gebrek aan standaardisatie. Het typische taalgebruik voor iedereen die kortetermijnhuurgegevens gebruikt, is RevPan of inkomsten per beschikbare nacht, vergelijkbaar met inkomsten per beschikbare kamer die door hotels wordt gebruikt. Het is de sleutel tot het berekenen van het verdienpotentieel voor een woning op basis van de beschikbaarheid en het dagtarief.

See also  Witte Huis kondigt 26 miljoen dollar aan financiering aan om de luchtvaartveiligheid te verbeteren

“Waar de industrie naar toe moet komen, is het gebruik van gestandaardiseerde statistieken”, zegt Richie Khandelwal, mede-oprichter van PriceLabs, een platform voor inkomstenbeheer voor Airbnb-hosts en eigenaren van vakantieverhuur en vastgoedbeheerders. “Ik heb geen idee wat RevPal is, wat zijn actieve vermeldingen? Zijn ze beschikbaar om te boeken of te blokkeren?” Zei Khandelwal, verwijzend naar de AllTheRooms-gegevens die Nick Gherli beweerde te hebben gebruikt – en later zei dat hij een nieuw doel had gebruikt – in de virale tweet, die de inkomsten per beschikbare vermelding weergaf. Andere gegevensverkopers betwistten die cijfers luidruchtig.

“We krijgen allemaal (bedrijven) dezelfde gegevens, maar hoe we deze gebruiken is anders”, zei hij. Met een personeelsbestand van 30 verspreid over zijn engineering- en datawetenschapsteams, begon PriceLabs in 2014 met het aanbieden van dynamische prijsopties voor vakantieverhuur en kortetermijnverhuur. De klanten van het bedrijf zijn tegenwoordig zowel individuele gastheren als vastgoedbeheerbedrijven.

“We wisten niets van de vakantieverhuurmarkt toen we begonnen”, zei Khandelwal. “We dachten dat het grootste deel van de markt Airbnb was, het kostte ons een paar jaar om te begrijpen dat de traditionele vakantieverhuurmarkt buiten Airbnb bestond en aanzienlijk groot is.”

De versnippering waar Khandelwal naar verwijst is een andere factor die bijdraagt ​​aan niet-gestandaardiseerde data en metrics. Er zijn een aantal vakantiewoningen die het hebben overleefd zonder dat ze op Airbnb, Vrbo of Booking.com hoeven te worden vermeld – en die succesvol werken via directe boeking – waardoor het moeilijker wordt om er gegevens over te verzamelen.

AirDNA, dat beweert ook ‘s werelds grootste dataset voor kortetermijnverhuur te hebben vorderingen?sjacheraars? 95% dekking en 95% nauwkeurigheid.

See also  Bij het ontwerpen van ervaringen rekening houden met erbij horen en spelen

“Het is voor elk bedrijf moeilijk om 100% nauwkeurigheid en dekking te krijgen, omdat sommige operators hun vermeldingen niet online verspreiden”, zegt Jamie Lane, chief economist en senior vice president of analytics bij AirDNA.

“De kortetermijnverhuursector is nog steeds gefragmenteerd en de databedrijven hebben allemaal verschillende strategieën en integraties om nauwkeurige gegevens over hen te verzamelen”, zegt Jeffrey Breece, manager van inkomstenbeheer en datawetenschap bij Beyond. “Iedereen moet zoveel integraties doen, en het is een grote uitdaging, omdat er niet veel gestandaardiseerd is.”

Integratie met individuele hosts, online reisbureaus en vastgoedbeheerbedrijven is voor dataleveranciers een noodzaak geworden om concurrerend te blijven. “Er is een meetwedstrijd als het gaat om integraties”, zei Breece. ‘Zonder overleef je het niet in deze biz. Integratie wordt steeds gemakkelijker en is de afgelopen jaren uitgebreid met veel nuances.”

Beyond is trots op zijn tweerichtingsintegratie, waarbij het informatie uit een database haalt, maar er ook informatie naartoe duwt. Simpel gezegd, Beyond levert gegevens aan klanten zodra er updates beschikbaar komen, in plaats van dat klanten altijd om gegevens vragen.

Geheime saus: transparantie

Afgezien van het jargon en de methodologie delen de databedrijven allemaal één principe: transparantie. Dat is uiteindelijk wat belangrijk is om zowel verantwoording als vertrouwen te waarborgen.

AllTheRooms was naar verluidt de bron van de gegevens in de tweet waaruit bleek dat de inkomsten van Airbnb-hosts kelderden. Het heeft niet in het openbaar gesproken of contact gehad met journalisten die de gegevens wilden bevestigen.

Het is ook een kwestie van hoe vaak de gegevens van een leverancier door de bel gaan en door wie. AirDNA rekent bijvoorbeeld hedgefondsen die reisorganisaties volgen tot haar klanten. Lane zei dat ze bijzonder nauwkeurig zijn in het onderzoeken van de nauwkeurigheid van de gegevens.

See also  Saudi-Arabië's Sovereign Wealth Fund richt Tourism Investment Company op

“Ons data-engineeringteam is groter dan het voltallige personeel van andere bedrijven. We investeren massaal in onze technologie”, aldus Lane. “Andere bedrijven zouden kunnen zeggen dat ze vergelijkbare gegevens hebben als wij, maar dat is gewoon niet waar. Die van ons is van veel hogere kwaliteit en wordt vaak op de proef gesteld.”

Doe je best, laat anderen de rest doen

Korting geven voor de standaardinstelling van elk bedrijf om concurrerend te zijn, alle bedrijven waarmee contact werd opgenomen voor het verhaal waren het over één ding eens: wiens product u kiest om te kopen, hangt af van wat u nodig heeft.

Lane van AirDNA gaf toe dat KeyData over goede benchmarktools beschikt. Jeff Breece van Beyond heeft zijn hoed getipt voor de top van vastgoedbeheerders die investeren in datawetenschap en coole tools bouwen. Richie Khandelwal zei dat zijn bedrijf KeyData gebruikt voor sommige functionaliteiten.

En ook gebruikers van deze softwareproducten zijn op de hoogte en doen het vergelijken en contrasteren als dat nodig is voor hun bedrijf.

“Elk van hen (dataproviders) heeft verschillende algoritmen en signalen”, zegt Liz Marie, chief product officer bij Revedy, dat adviesdiensten en verzekeringen voor kortetermijnverhuur aanbiedt als investeringsactivum. “We gebruiken AirDNA, we bespreken ook het gebruik van Transparent. Het punt voor mij is dat je de gemaakte aannames moet begrijpen en er duidelijk over moet zijn – wat betekent inkomsten? Welke kosten zijn inbegrepen? Je moet weten waar je naar kijkt.”

Source link: https://skift.com/2023/08/01/short-term-rental-data-behind-the-complexity-and-the-nuances/

Leave a Reply