AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAyrıca, müşteri geri bildirimlerinin kalitesi ve miktarı, Airbnb ev sahiplerinin hizmet kalitelerini iyileştirmelerine, daha fazla müşteri çekmelerine ve değişen koşullara göre daha dirençli olmalarına yardımcı olabilecektir.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Bu araştırma, İstanbul'da Ocak-Ekim 2020 arasındaki COVİD-19 döneminde Airbnb platformunda yer alan listelerin sağkalım (survival) olasılıklarını araştırmayı amaçlamaktadır. Araştırma amacı doğrultusunda, Airbnb listelerinin fiziksel ve mekansal özelliklerinin tahmin aracı olarak kullanıldığı sağkalım analizini yapmak için Cox’un Orantılı Tehlike Modeli kullanılmıştır. Araştırma bulgularına göre, fiziksel özellikler COVİD öncesi bulgularla benzerlik gösterirken, mekansal özellikler COVİD öncesi ve COVİD sonrası karşılaştırmasında önemli farklılıklar göstermektedir. Çalışmanın alana iki yönlü katkısı vardır. Teorik olarak, araştırmanın bulguları, COVİD-19 salgını sırasında değişen tüketici tercihlerinin daha iyi anlaşılması ve Airbnb listelerinin hayatta kalma oranlarını etkileyen faktörlerin belirlenmesinde mevcut literatüre katkı sağlamaktadır. Ayrıca bulgular, ev sahiplerine, özellikle COVİD ile birlikte değişen mekansal müşteri tercihlerinin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olabilicektir. Ayrıca, müşteri geri bildirimlerinin kalitesi ve miktarı, Airbnb ev sahiplerinin hizmet kalitelerini iyileştirmelerine, daha fazla müşteri çekmelerine ve değişen koşullara göre daha dirençli olmalarına yardımcı olabilecektir.
Özet
This research investigates the survival probability of listings in the Airbnb platform during the COVID-19 period between January-October 2020 in Istanbul. In line with the research aim, Cox's Proportional Hazard Model is adopted to conduct survival analysis, where the physical and spatial attributes of Airbnb listings are used as predictors. Our findings show that while physical attributes show similarity to previous findings, spatial attributes show substantial differences in the Pre-COVID and Post-COVID comparison. The contributions of the study have two facets. Theoretically, this research's findings contribute to the current literature by understanding the changing consumer preferences and identifying the factors that affect Airbnb listings' survival rates during the COVID-19 pandemic. The findings may also help practitioners understand changing customers' preferences during COVID, especially in terms of locational choices. Moreover, customer feedback's quality and quantity might help the Airbnb hosts to improve their service quality, attract more customers, and be more resilient under the changing conditions.