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아이디어(개선방안) 도출

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ETA
2025/07/16
Main Task
Sub Task
담당자
메모
상태
Done
생성 일시
2025/07/16 00:18
우선 순위
High
진행률 %
아이디어 도출

인영님

숙소명에 관광지 키워드 최적화되어 있을 것이닭

코드
인사이트
•
키워드를 보고 들어왔음에도 리뷰 수가 적어서 하위 숙소를 선택하지 않음
•
하위 숙소 중 키워드를 사용한 곳들도 총 리뷰 수와 월별 리뷰 수가 상위 숙소에 비해 현저히 낮음
•
손님들이 숙소 이름에서 키워드를 보고 혹해서 들어왔다가도,
리뷰 수가 너무 적은 것을 보고 불안감을 느껴서 결국 예약하지 않았을 가능성이 아주 높을듯?
•
키워드의 한계:
◦
하위 숙소들 사이에서는 키워드를 넣든 안 넣든 리뷰 수가 별 차이 없다는 점
◦
키워드만으로는 매력도가 충분하지 않음
◦
약간의 도움을 줄 수 있지만, 실제 '선택'으로 이어지려면 리뷰 수(만족도와 신뢰)가 필요할듯…
개선 방안
•
리뷰 수 증대 목표 설정
◦
키워드가 있더라도 리뷰 수가 너무 적으면 손님이 믿지 않음
◦
월 별 리뷰 수를 최소 1개 이상으로 끌어올려 총 리뷰 수를 빠르게 쌓는 것이 핵심
▪
초기 할인, 적극적인 피드백 요청 등 외적인 노력 필요…!
•
가격 재조정 전략 (리뷰가 적을수록 가격은 더 중요!)
◦
키워드로 유입되었어도, 리뷰 수가 현저히 낮은 상태에서 가격이 높으면 손님 이탈 가능성 ↑
◦
초기에는 상위 숙소보다 낮은 가격으로 경쟁력을 확보하여 손님을 유치하고 리뷰를 쌓는 데 집중
•
숙소명 키워드 효과 재분석 및 구체화 전략
◦
하위 숙소도 키워드를 사용하지만, 그것만으로는 상위권으로 올라가지 못했음
◦
키워드는 손님을 끌어오는 데는 도움이 되지만, '선택'으로 이어지지 못했음
•
상위 숙소들이 실제로 인기도를 높이는 데 사용한 '구체적이고 매력적인 키워드'를 벤치마킹해서
•
숙소명에 포함해야 할 것 같음
•
참고

영은님

하위 25% 숙소 호스트 대비 상위 25% 호스트가 평균 숙소 1개당 매출에서 얼마나 더 효율적인 운영 전략을 쓰고 있는지 파악한다.

상위 & 하위 매출 분석

•
상위 25% 숙소(도심 & entire & 숙소 보유수 1~2) 매출 분석
실행 코드
•
하위는 어떨까?

핵심 분석 지표 선정

지표
의미
활용 방안
점유율 (Booked Days)
occupancy_rate = booked_days / 365 booked_days = 365 - availability_365
숙소 당 실제 예약된 일수 비교로 운영 효율성 확인
월별 방문자 수 → 리뷰 수 전환 확인
estimated_monthly_visits
리뷰 수를 “예약 건수”로 추정해 참여도확인
평균 요금 (ADR)
price
단가 경쟁력 비교
평균 숙박 기간
avg_length_of_stay
장기 예약 비중 확인
•
점유율(Occupancy Rate)
◦
1년(365일) 중 실제 예약된 일수 비율로 봅니다.
◦
booked_days = 365 - availability_365(0이면 예약이 다 찬 거로 추정. 상위 애들은 모두 2018 이상이나까!)
◦
occupancy_rate = booked_days / 365
•
평균 숙박 기간(Average Length of Stay)
◦
실제 숙박일수 데이터가 없으니,
◦
“연간 예약 일수 ÷ 연간 예약 건수” 로 역산.
◦
즉, 한 번 예약당 평균 체류일수 추정치
→ 논의 필요… 이렇게 진행해도 좋을지.
1.
상위 숙소 분석
실행 코드

결과

지표
count
mean
median
std
min
max
해석
occupancy_rate
2424
0.60
0.63
0.30
0.00
1.00
연중 평균 60% 점유율, 중앙값은 63%
est_monthly_visits
2424
31.97
29.60
14.01
11.3
140.0
월평균 약 32건 예약 (리뷰 추정)
price
2424
$251
$200
$178
$35
$2,990
단가 중앙값 $200, 상위 고가 리스팅 다수
avg_length_of_stay
2424
0.67
0.57
0.47
0.00
2.51
(추정) 1회당 평균 체류일수 ≈0.7일

상위 숙소 인사이트

1.
높은 점유율
•
Median 63% → 연중 약 230일 예약됨
•
안정적인 수요 확보가 가장 큰 경쟁력
2.
견고한 회전율
•
월 30건 이상의 예약(리뷰 추정)
•
Average Daily Rate(ADR) $200 이상에서도 수요가 튼튼함
3.
단가 폭넓음
•
일부 호스트는 $2,000대 고급 리스팅 운용
•
가격 세그먼트별 프로모션 가능
4.
체류일수 추정 한계
•
0.7일로 나오는 건 “리뷰 당 10%” 가정이 너무 공격적이기 때문
•
실제 평균 체류일수 파악을 위해선 예약 데이터가 필요 (제안)
2.
하위 숙소 분석
실행 코드
결과
지표
count
mean
50%
std
min
max
occupancy_rate
2424
0.94
1.00
0.21
0.00
1.00
est_monthly_visits
2424
1.41
0.80
1.90
0.10
17.80
price
2424
203.20
165.00
298.88
37.00
9,999.00
avg_length_of_stay
2424
52.07
38.02
47.32
0.00
304.17
지표
상위25% (mean / median)
하위25% (mean / median)
해석
occupancy_rate
0.60 / 0.63
0.94 / 1.00
상위는 연중 60% 점유인 반면, 하위는 94%로 풀부킹숙소 비중이 높음. 이들은 실제로 ‘운영 중단’ 인지 ‘풀부킹’ 인지를 파악해야 함 → 하위 숙소 중 예약가능일이 0인데, 2018 이하면 제외할지 말지 분석 ㄱ
est_monthly_visits
31.97 / 29.60
1.41 / 0.80
상위는 한 달에 약 32건 예약(리뷰)인 반면, 하위는 평균 1.4건, 중앙값 0.8건으로 회전율이 극도로 낮음.
price (ADR)
$251 / $200
$203 / $165
상위는 단가가 높아 평균 $251, 중앙값 $200인 반면, 하위는 평균 $203, 중앙값 $165로 단가 경쟁력이 낮음.
avg_length_of_stay
0.67 / 0.57
52.07 / 38.02
상위는 1회당 체류가 0.7박 수준인데, 하위는 평균 52박! → 낮은 리뷰율 가정(10%)과 거의 풀부킹 상태 때문에 체류일수 추정이 비현실적으로 커진 결과로, 체류일수 추정 지표는 신뢰할 수 없음.
흠… 하위 25% 예약가능일 컬럼이 문제이니 예약가능일 = 0 이며, 라스트리뷰 < 2018 인 데이터는 비운영으로 분류하고, 다시 분석
지표
count
mean
median
std
min
max
상위25% 비교
occupancy_rate
373
0.60
0.64
0.37
0.00
1.00
상위(0.60/0.63)와 거의 동일
est_monthly_visits
373
1.54
0.80
2.13
0.10
17.80
상위(31.97/29.60)에 비해 극히 저조
price
373
$272
$180
$488
$37
$6,000
상위($251/ $200)보다 높으나, 이는 극단 고가 호스트 영향
avg_length_of_stay
373
27.62
19.17
28.76
0.00
275.00
상위(0.67/0.57)와 비교 불가—추정 불안정

최종 인사이트 및 제언

•
운영 모니터링:
◦
점유율 60%로 상위25%와 동일하므로,
◦
단순 availability 개선보다 회전율(예약→리뷰 전환) 과 가격 경쟁력 강화에 집중
•
회전율 개선:
◦
하위25% 숙소의 가장 큰 문제는 매우 낮은 예약 건수
◦
리뷰·예약 인센티브 프로그램 도입 → 리뷰 한 건 당 리워드 추가 제공
•
단가 최적화:
◦
평균 단가는 $272이지만, 중앙값 $180으로,
◦
“고가 리스팅” 일부만 잘나가고 다수는 저조 → 가격 전략 재검토 필요 → 가성비 고객 타겟
•
데이터 보강:
◦
평균 체류일수 추정이 불안정하므로,
◦
실제 예약 데이터(체류일수 등)를 확보하거나,
◦
리뷰율 가정(예: 10%→5%) 민감도 분석을 진행

해결방안 아이디어(다듬을 필요 있음)

1. 리뷰·예약 인센티브 프로그램
•
단순 리워드 → 단계별 보상
◦
예: 첫 리뷰 달성 시 $5, 3건 달성 시 추가 $15, 5건 달성 시 $50
◦
단계마다 “다음 레벨” 목표를 명확히 제시해 동기를 부여
•
타임박스드 챌린지
◦
“등록 후 30일 이내 첫 3건 리뷰” 같은 기간 한정 이벤트로 긴박감 조성 → 초기 리뷰 확보
•
리뷰 퀄리티 보너스
◦
별점 4.5 이상 리뷰 작성 시 추가 크레딧 → 단순 개수 유도뿐 아니라 품질도 함께 관리
◦
도움이 됐어요 개수에 따라 추가 리워드 제공 → 다른 사용자 유입 가능성 유도
2. 가성비 고객 타겟용 가격 전략
•
심리적 가격 포인트 테스트
◦
$150, $175, $200 등 최소 3가지 구간으로 A/B/C 테스트
◦
예약 전환율·리뷰율·체류일수 변화를 비교
◦
가격대 구간 조정 효과
•
패키지 번들 제안
◦
“3박 이상 예약 시 10% 할인” → 평균 체류일수 늘리기
◦
“주중 2박+주말1박 패키지” 같은 요일 조합 제안
◦
“게스트 하우스 파티 + 숙박 패키지” 처럼 “관광지 + 숙박 패키지” 조합 추천
•
지역·타입별 차등 요금
◦
같은 도심이어도 블록마다 수요가 다르니, 관광지+스트리트 구별로 요금을 소폭 조정하는 마이크로 타게팅

시현님

 조건 부여 코드
 도심 지역 + 전체실 + 일반 호스트의 상위 25% 우수 숙소 시각화지도에 분포 정도 확인
코드 정리
인사이트
•
특정한 차이 없이 상위 25% 숙소 고르게 분포
•
점수가 높은 애들도 큰 차이 없이 고르게 분포
 특정 지역을 위주로 특성을 가지고 있다고 보기 어려움!
 상위/하위 숙소 비교
코드 정리
개선 방안 초안
예약 가능성 증대
•
하위 25%의 예약 가능 일수를 늘리는 것이 중요
→ 2018년 기준 나눠서 한 번 더 비교 분석
→ 밑에 확인해봤더니 36일이 평균이라 조금 더 늘려도 좋을 듯 함!
가격 전략 재검토
•
하위 25% 숙소 가격의 인상 고려 프리미엄 전략
•
접근성이 좋거나 + 최근 운영 중이거나 / 예약 일수나 최소 숙박 일수를 같이 조정한다면 프리미엄 전략으로 전환 가능성 있다고 판단!!
•
다른 요소(리뷰, 위치 등)도 고려할 필요 O
리뷰 관리 및 증대
•
게스트 경험 개선, 리뷰 요청 등의 노력을 통해 리뷰 수를 늘리는 것이 중요
◦
에어비앤비 (호스트에게) 청소 지원금 제공
◦
에어비앤비 호스트 교육 & 가이드라인 제공
Ex. 고객 응대 말투 및 고지사항 등 (이미 존재하는지 확인 필요)
•
우수 리뷰 작성자에게 플랫폼 내에서 할인 쿠폰 추첨으로 증정
최소 숙박 일수 조정
•
단기 예약을 유치를 위해 최소 숙박 일수를 단축 고려
•
최소 3-4일로 단축 (하위 숙소 간의 편차 )
→ 최소 숙박 일수 3일로 괜찮은 편
단골 손님 확보
•
단골 손님 확보를 위한 장기적 플랜 고려 필요
•
일관된 서비스 및 제품 제공 Ex. 에어비앤비에서 주기적으로 방문 점검하여 호스트와 함께 서비스 및 제품 관리 (like 출판사, 도시가스점검 등)
•
감사 메시지 전달 (위의 가이드라인 제공과 같은 결)
•
지역 정보 제공 Ex. 맛집, 주차장, 관광지 등 (like 카카오맵, 네이버지도 등)
•
플랫폼 내에서 한 달에 하루 정도 어플 내 팝업 광고를 통해 하위 25% 신규 or 잠정 중단했던 호스트 숙소 추천 광고
 상위 TOP 20
코드 정리
인사이트
•
상위 TOP 20 숙소는 전부 맨해튼에 있음
•
이모티콘 활용 (6곳)
 2018년 이후 VS 이전 비우수 숙소 분석
 2018년 이후
코드 정리
인사이트
•
106개로 데이터 수가 너무 적음 주의…!
•
평균 운영일이 15일 정도로 신규인 애들이 많음 / 중앙값은 3일 정도
•
가격대 153으로 전체 데이터에서 평균과 유사
•
평균 예약 가능 일수 36일
•
최소 숙박 일수는 3일 정도로 괜찮은 편
 2018년 이전
인사이트
•
평균 운영일이 49-50일 정도로 신규인 애들이 많음 / 중앙값은 6.7일 정도
→ 신규가 많은데 이상치가 있더라도 운영 일수가 많진 않은 편
•
가격대 205으로 그렇게 낮진 않은 편 (전체 데이터의 평균보다 높음)
•
평균 예약 가능 일수 21-22일
•
최소 숙박 일수는 6-7일 정도로 괜찮은 편
전략