Web Scraping dei dati di Airbnb: una guida per gli operatori del settore dei viaggi

Fondato nel 2008, più di 12 anni fa, Airbnb è diventato il più grande mercato di alloggi in tutto il mondo. Sebbene non possieda né gestisca nessuna delle proprietà o esperienze offerte sul suo sito Web, guadagna prendendo una commissione su ogni prenotazione sulla sua piattaforma. Gli elenchi comuni includono ville o una camera singola, ma ci sono anche soggiorni esotici elencati sul loro sito come cabine e case sull'albero in luoghi pittoreschi e remoti. Insieme all'affitto, Airbnb offre anche "esperienze" che di solito sono visite guidate di luoghi storici o interi viaggi programmati che coprono giorni o settimane. Anche i proprietari che affittano i loro posti variano. Mentre alcuni affittano le loro stanze vuote, altri hanno allestito un intero condominio da affittare su Airbnb. Potresti benissimo prendere un bed and breakfast economico a Londra o anche una casa con piscina a Bali, tutto su Airbnb. Una delle migliori caratteristiche offerte sono gli innumerevoli filtri che consentono agli utenti di individuare esattamente a quale tipo di alloggio si è interessati e la fascia di prezzo desiderata. Web scraping I dati di Airbnb possono cambiare le regole del gioco per i giganti del mercato dei viaggi.

Dati Airbnb: il punto di svolta

Grazie ai molteplici filtri e agli innumerevoli punti dati disponibili, i viaggiatori possono prendere decisioni informate quando cercano di trovare il luogo perfetto in cui soggiornare per un breve periodo. La vivida descrizione sulla maggior parte degli elenchi dà anche un'idea chiara di quanto siano lontani i luoghi importanti di una città da un particolare elenco. Viene spesso indicata anche la distanza dalla stazione ferroviaria, dall'aeroporto o dalla fermata dell'autobus più vicini. Grazie alla disponibilità di recensioni trasparenti da parte di chi ha affittato l'immobile in precedenza, anche scavare più a fondo è più facile. Airbnb contrassegna anche i migliori annunci (host) sui suoi siti Web come "super host", e questi di solito sono gli alloggi più convenienti in cui la maggior parte dei viaggiatori ha avuto un'esperienza eccellente in precedenza. Una tale moltitudine di punti dati non va solo a vantaggio di coloro che desiderano prenotare un posto, ma anche di chiunque riesca a raschiare i dati di Airbnb sul web . Il set di dati dettagliato di Airbnb con tutti gli annunci per qualsiasi località nel mondo sarebbe molto interessante dal punto di vista della ricerca di mercato.

Ci sono stati 150 milioni di utenti sul sito nel 2018 e si prevede che i numeri crescano nonostante il crollo causato dal Coronavirus. Il numero di prenotazioni nel 2020 è stato di 193 milioni, un po' sotto i 272 milioni del 2019. Il numero di annunci sul suo sito web è stato di 7 milioni magnanimi nel 2019. Queste cifre enormi significano tutte una cosa: camion carichi di dati per chiunque voglia analizzare il settore alberghiero e alberghiero o per comprendere i fattori sottostanti e gli errori nel settore dei viaggi.

Web Scraping Airbnb – Punti dati disponibili

Quando si estraggono dati da qualsiasi sito Web con elenchi di prodotti, ci si aspetterebbe di raschiare determinati punti dati per ciascuno. Allo stesso modo, anche Airbnb offre più punti dati per tutti i suoi annunci. Alcuni dei più comuni sono:

Immagini
Intestazione
Posizione
Valutazione
Numero di ospiti che possono essere ospitati
Numero di camere da letto
Numero di Bagni (privati/condivisi)
Numero di letti
Recensioni
Prezzo per notte
Informazioni su questa sezione Luogo
Elenco dei servizi disponibili
Elenco dei servizi non disponibili
Regole di casa
Politica di cancellazione (che include orari di check-in e check-out)

Ci sono altri punti dati o funzionalità disponibili per le inserzioni che si distinguono per le loro offerte di qualità. Questi possono essere "pulizia migliorata" o un'esperienza di "check-in senza interruzioni" o una "posizione fantastica". Molte informazioni importanti sono anche nascoste in chiaro nella sezione Chi siamo, in cui l'host di solito spiega i servizi aggiuntivi che potrebbe offrire a pagamento. Una di queste offerte è il cibo. Sebbene Airbnb non includa alcun tipo di cibo nella sua offerta o funzionalità, molti host offrono colazione gratuita o pasti a pagamento in base ai requisiti.

Web Scraping dei dati di Airbnb: vantaggi chiave

Eliminare le inserzioni da Airbnb può aiutarti a ottenere un sacco di dati, ma diversi punti dati possono essere utilizzati in modi diversi e possono aiutare in varie decisioni aziendali. Alcuni problemi chiave che possono essere risolti sono:

Ottenere il prezzo giusto

Anche se hai tutto il resto giusto, a meno che i tuoi prezzi non colpiscano il bersaglio, il cliente si rifiuterebbe di usufruire dei tuoi servizi. Questo perché diverse camere d'albergo o alloggi sono dotati di alcune offerte specifiche per ogni fascia di prezzo. Per comprendere questa correlazione e scoprire i diversi fattori che influenzano il prezzo, sono necessari molti dati. L'utilizzo dei dati del "costo per notte" di Airbnb può essere un ottimo modo per analizzare gli alloggi e i loro prezzi appropriati. Queste informazioni possono poi essere utilizzate dalle catene alberghiere o da coloro che vogliono affittare i propri spazi o anche dai proprietari di campeggi.

Trovare quali aree targetizzare tramite Web Scraping Airbnb

Organizzare l'alloggio perfetto potrebbe non attirare troppi viaggiatori a meno che tu non riesca a trovare la posizione giusta. Questo può significare capire dove vogliono soggiornare gli ospiti. In una città, questo può essere vicino a diversi mezzi di trasporto pubblico o monumenti o piazze popolari. Nelle montagne panoramiche, potrebbe essere una collina lontana che sarebbe lontana dalle strade principali ma comunque abbastanza vicina per raggiungere il mercato. Gli annunci esistenti di Airbnb e le relative posizioni possono aiutare notevolmente a capire quali posizioni dovrebbero essere prese di mira per la creazione di nuove strutture.

Capire le caratteristiche principali ricercate

Non tutti gli annunci di Airbnb offrono le stesse funzionalità. Ma alcuni sono comuni tra quelli con le valutazioni più alte. Queste caratteristiche possono avere un prezzo o possono anche essere comuni tra quelle più economiche e quelle più costose. Ad esempio, alti livelli di pulizia possono attirare più visitatori in tutti i tipi di alloggi, mentre tra quelli più costosi, quelli con piscina possono vedere prenotazioni più elevate. Le aspettative dei clienti e le loro preferenze verso determinate caratteristiche possono essere analizzate e queste informazioni possono essere utilizzate dalle aziende che vogliono attirare la folla nei loro stabilimenti.

Comprendere i sentimenti dei clienti

Le recensioni dei clienti sono uno dei dati più importanti disponibili su Airbnb. È anche il più difficile da analizzare. Esaminarli manualmente può rivelare molto sui sentimenti dei clienti e su cosa li rende felici e cosa li allontana da determinati stabilimenti. Ciò, tuttavia, richiederebbe molto tempo e fatica. Invece, sfruttare l'elaborazione del linguaggio naturale può aiutarti a fornire risultati molto più velocemente.

Trovare destinazioni meno servite

Le mete turistiche più famose al mondo, Parigi, Roma, Londra o New York, sono già servite da centinaia e migliaia di hotel e alloggi. Ma quanti hotel pensi siano presenti intorno al lago Pangong Tso in Ladakh, in India, o all'Hitachi Seaside Park in Giappone? Le possibilità sono, non troppe. Queste destinazioni meno conosciute sono servite da pochissimi hotel e molte località di queste destinazioni di viaggio non convenzionali hanno approfittato di Airbnb per offrire il loro spazio extra agli altri viaggiatori. Attraverso il web scraping dei dati di Airbnb, scopri quali nuove destinazioni possono essere servite dal tuo hotel o alloggio.

Fornire servizi secondari

Il settore alberghiero non opera da solo. Funziona in sincronia con l'intero settore dei viaggi. I dati degli elenchi di viaggi e hotel possono essere utilizzati da qualsiasi fornitore di servizi secondario. Una compagnia aerea può utilizzare i dati di Airbnb per capire quali località devono essere aggiunte alla propria rotta. Un'agenzia di viaggi può decidere quali monumenti e luoghi della città possono essere offerti ai turisti in viaggio. Le possibilità sono altrettanto infinite con il web scraping dei dati di Airbnb.

Perché PromptCloud?

Le aziende che hanno bisogno di estrarre i dati dal Web per potenziare le proprie decisioni aziendali sono generalmente trattenute a causa del timore della complessità. Il nostro team di PromptCloud aiuta nel sollevamento di carichi pesanti in modo che i nostri clienti possano concentrarsi su ciò che è veramente importante: i dati. La nostra soluzione basata su cloud completamente gestita aiuta a semplificare l'intero processo di web scraping dei dati di Airbnb e l'integrazione dei flussi di dati.

Passaggio 1: ci fornisci i requisiti (siti Web, filtri, ecc.)
Passaggio 2: ti forniamo i dati (nel formato e nei mezzi che si adattano meglio alla tua integrazione aziendale).

I nostri servizi di scraping web in tempo reale altamente personalizzabili aiutano le aziende a decidere quanti dati desiderano, con quale frequenza desiderano che vengano aggiornati e da dove li desiderano. Il nostro modello pay-per-use, in cui ti vengono addebitati solo i dati che consumi, aiuta a rendere i nostri servizi attraenti per le aziende di tutte le dimensioni. Riteniamo che i dati siano oggi la chiave del successo in qualsiasi settore e possono anche avvantaggiare immensamente l'industria dei viaggi e aiutarla a raggiungere livelli maggiori man mano che gli effetti di questa pandemia si esauriscono.