Web Scraping Airbnb Data – Um guia para players do setor de viagens

Fundado em 2008, há mais de 12 anos, o Airbnb se tornou o maior mercado de hospedagem do mundo. Embora não possua ou opere nenhuma das propriedades ou experiências oferecidas em seu site, ganha dinheiro recebendo uma comissão por cada reserva em sua plataforma. As listas comuns incluem villas ou um único quarto, mas também há estadias exóticas listadas em seu site, como cabanas e casas na árvore em locais pitorescos distantes. Juntamente com a hospedagem em aluguel, o Airbnb também oferece “experiências” que geralmente são visitas guiadas a locais históricos ou viagens inteiras planejadas que abrangem dias ou semanas. Os proprietários que alugam seus lugares também variam. Enquanto alguns alugam seus quartos vazios, outros montam um condomínio inteiro para alugar no Airbnb. Você pode muito bem conseguir uma pousada barata em Londres ou até mesmo uma casa com piscina em Bali, tudo no Airbnb. Um dos melhores recursos oferecidos são os inúmeros filtros que permitem ao usuário identificar exatamente qual tipo de hospedagem está interessado e a faixa de preço desejada. A coleta de dados do Airbnb na Web pode ser um divisor de águas para os gigantes do mercado de viagens.

Dados do Airbnb – A mudança de jogo

Graças aos vários filtros e inúmeros pontos de dados disponíveis, os viajantes podem tomar decisões informadas ao tentar encontrar o lugar perfeito para ficar por um curto período. A descrição vívida na maioria das listagens também dá uma ideia clara de quão distantes os locais importantes de uma cidade estão de uma determinada lista. A distância da estação de trem, aeroporto ou ponto de ônibus mais próximo também é frequentemente listada. Graças à disponibilidade de avaliações transparentes por qualquer pessoa que alugou o imóvel anteriormente, cavar mais fundo também é mais fácil. O Airbnb também marca os principais anúncios (anfitriões) em seus sites como “super anfitriões”, e esses geralmente são os alojamentos com melhor custo-benefício, onde a maioria dos viajantes teve uma excelente experiência anteriormente. Essa multiplicidade de pontos de dados não beneficia apenas aqueles que desejam reservar um lugar, mas também qualquer pessoa que obtenha dados do Airbnb na web . O conjunto de dados detalhado do Airbnb com todos os anúncios de qualquer local do mundo seria muito atraente do ponto de vista da pesquisa de mercado.

Houve 150 milhões de usuários no site a partir de 2018, e os números devem crescer apesar da queda causada pelo Coronavírus. O número de reservas em 2020 foi de 193 milhões, um pouco abaixo dos 272 milhões de 2019. O número de listagens em seu site chegou a magnânimos 7 milhões em 2019. Esses números gigantescos significam uma coisa - caminhões de dados para qualquer pessoa que queira analisar o setor de hotéis e hospedagem ou entender os fatores subjacentes e as falácias do setor de viagens.

Web Scraping Airbnb – Pontos de Dados Disponíveis

Ao extrair dados de qualquer site que tenha listagens de qualquer produto, você espera extrair determinados pontos de dados para cada um. Da mesma forma, o Airbnb também oferece vários pontos de dados para todos os seus anúncios. Alguns dos mais comuns são:

Fotos
Cabeçalho
Localização
Avaliação
Número de hóspedes que podem ser acomodados
Numero de quartos
Número de banheiros (particular/compartilhado)
Número de Camas
Avaliações
Preço por noite
Sobre esta seção do lugar
Lista de comodidades disponíveis
Lista de comodidades indisponíveis
Regras da casa
Política de cancelamento (que inclui horários de check-in e check-out)

Existem outros pontos de dados ou recursos disponíveis para listagens que se destacam por suas ofertas de qualidade. Estes podem ser “limpeza aprimorada” ou uma experiência de “check-in perfeito” ou uma “ótima localização”. Muitas informações importantes também estão ocultas em texto simples na seção sobre nós, onde o host geralmente explica os serviços complementares que ele ou ela pode estar oferecendo por custos extras. Uma dessas ofertas é a comida. Embora o Airbnb não inclua nenhum tipo de comida em sua oferta ou recursos, muitos anfitriões oferecem café da manhã gratuito ou refeições pagas com base nos requisitos.

Raspagem de Dados do Airbnb na Web – Principais Benefícios

A raspagem de listagens do Airbnb pode ajudá-lo a obter uma tonelada de dados, mas diferentes pontos de dados podem ser usados ​​de maneiras diferentes e podem ajudar em várias decisões de negócios. Alguns dos principais problemas que podem ser resolvidos são:

Obtendo o preço certo

Mesmo se você tiver tudo certo, a menos que seu preço atinja o alvo, o cliente se recusará a aproveitar seus serviços. Isso ocorre porque diferentes quartos ou alojamentos de hotel vêm com algumas ofertas específicas em cada faixa de preço. Para entender essa correlação e descobrir os diferentes fatores que influenciam o preço, são necessários muitos dados. Usar os dados de “custo por noite” do Airbnb pode ser uma ótima maneira de analisar hospedagens e seus preços adequados. Esta informação pode depois ser utilizada por cadeias hoteleiras ou por quem pretenda arrendar espaços próprios ou mesmo por proprietários de parques de campismo.

Encontrando quais áreas segmentar pela Web Scraping Airbnb

Configurar as acomodações perfeitas pode não atrair muitos viajantes, a menos que você tenha a localização certa. Isso pode significar descobrir onde os hóspedes querem ficar. Em uma cidade, isso pode ser perto de diferentes meios de transporte público ou monumentos ou praças populares. Em montanhas cênicas, pode ser uma encosta distante que estaria longe das estradas principais, mas ainda perto o suficiente para chegar ao mercado. As listagens existentes do Airbnb e seus locais podem ajudar muito a entender quais locais devem ser segmentados para a criação de novos estabelecimentos.

Descobrindo os principais recursos procurados

Nem todos os anúncios do Airbnb oferecem os mesmos recursos. Mas alguns são comuns entre aqueles com as classificações mais altas. Esses recursos podem ter um preço ou podem até ser comuns entre os mais baratos e os mais caros. Por exemplo, altos níveis de limpeza podem atrair mais visitantes para todos os tipos de hospedagem, enquanto entre os mais caros, aqueles com piscina podem ter mais reservas. As expectativas dos clientes e sua preferência por determinados recursos podem ser analisadas e essas informações podem ser utilizadas por empresas que desejam atrair a multidão para seus estabelecimentos.

Entendendo os sentimentos do cliente

As avaliações dos clientes são um dos dados mais importantes disponíveis no Airbnb. É também o mais difícil de analisar. Percorrê-los manualmente pode revelar muito sobre os sentimentos dos clientes e o que os deixa felizes e o que os afasta de determinados estabelecimentos. Isso, no entanto, levaria muito tempo e esforço. Em vez disso, aproveitar o Processamento de linguagem natural pode ajudar a fornecer resultados muito mais rápidos.

Encontrando destinos menos servidos

Os destinos turísticos mais populares do mundo, Paris, Roma, Londres ou Nova York, já são servidos por centenas e milhares de hotéis e pousadas. Mas quantos hotéis, você acha, estão presentes ao redor do Lago Pangong Tso em Ladakh, na Índia, ou no Hitachi Seaside Park, no Japão? As chances são, não muitas. Esses destinos menos conhecidos são atendidos por pouquíssimos hotéis e muitas localidades nesses destinos de viagem não convencionais aproveitaram o Airbnb para oferecer seu espaço extra a outros viajantes. Ao coletar dados do Airbnb na web, descubra quais destinos mais recentes podem ser atendidos por seu hotel ou hospedagem.

Prestação de serviços secundários

A indústria hoteleira não opera por conta própria. Funciona em sincronia com toda a indústria de viagens. Os dados de listagens de viagens e hotéis podem ser usados ​​por qualquer provedor de serviços secundário. Uma companhia aérea pode usar dados do Airbnb para descobrir quais locais precisam ser adicionados à sua rota. Uma agência de viagens pode decidir quais monumentos e lugares da cidade podem ser oferecidos aos turistas em uma viagem. As possibilidades são igualmente infinitas com a coleta de dados do Airbnb na web.

Por que PromptCloud?

As empresas que precisam extrair dados da Web para fortalecer suas decisões de negócios geralmente são retidas devido ao medo da complexidade. Nossa equipe da PromptCloud ajuda no trabalho pesado para que nossos clientes possam se concentrar no que é realmente importante – os dados. Nossa solução baseada em nuvem totalmente gerenciada ajuda a simplificar todo o processo de coleta de dados do Airbnb na web e integração de fluxos de dados.

Passo 1: Você nos fornece os requisitos (sites, filtros, etc.)
Passo 2: Fornecemos-lhe os dados (no formato e meios que melhor se adequam à integração do seu negócio).

Nossos serviços de web scraping em tempo real altamente personalizáveis ​​ajudam as empresas a decidir quantos dados desejam, com que frequência desejam que sejam atualizados e de onde desejam. Nosso modelo pay-per-use, em que você é cobrado apenas com base nos dados que consome, ajuda a tornar nossos serviços atraentes para empresas de todos os portes. Acreditamos que os dados são a chave para o sucesso em qualquer setor hoje e também podem beneficiar imensamente o setor de viagens e ajudá-lo a alcançar maiores alturas à medida que os efeitos dessa pandemia diminuem.