Why Tourists Choose Airbnb: A Motivation-Based Segmentation Study

2017· article· en· 715 citations· W2608271941 sur OpenAlex· 10.1177/0047287517696980

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Prédiction distillée sur la base complète

Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

Catégories candidates: Communication savante
Catégories consensuelles: aucune
Domaine: Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
Devis d'étude: Signal candidat: ObservationnelSignal consensuel: Observationnel
Genre: Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants: 0,061
Score d'incertitude au seuil: 1,000
Statut de validation: machine_predicted_unvalidated · codex-gemma-dda1882f352a

Scores Codex et Gemma par catégorie

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,003	0,001
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,000	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,000	0,000
Bibliométrie	0,001	0,000
Études des sciences et des technologies	0,001	0,000
Communication savante	0,001	0,002
Science ouverte	0,001	0,000
Intégrité de la recherche	0,000	0,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,000	0,000

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Tête enseignante Opus0,163

Tête enseignante GPT0,376

Écart entre enseignants: 0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Résumé

Airbnb has grown very rapidly over the past several years, with millions of tourists having used the service. The purpose of this study was to investigate tourists’ motivations for using Airbnb and to segment them accordingly. The study involved an online survey completed in 2015 by more than 800 tourists who had stayed in Airbnb accommodation during the previous 12 months. Aggregate results indicated that respondents were most strongly attracted to Airbnb by its practical attributes, and somewhat less so by its experiential attributes. An exploratory factor analysis identified five motivating factors—Interaction, Home Benefits, Novelty, Sharing Economy Ethos, and Local Authenticity. A subsequent cluster analysis divided the respondents into five segments—Money Savers, Home Seekers, Collaborative Consumers, Pragmatic Novelty Seekers, and Interactive Novelty Seekers. Profiling of the segments revealed numerous distinctive characteristics. Various practical and conceptual implications of the findings are discussed.

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La notice

Revue: Journal of Travel Research
Thématique: Sharing Economy and Platforms
Domaine: Business, Management and Accounting
Établissements canadiens: University of WaterlooUniversity of GuelphToronto Metropolitan University
Organismes subventionnaires: Social Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clés: Sharing economySeekersNoveltyAccommodationMarketingBusinessAdvertisingE-commerceMarket segmentationTourismExploratory factor analysisService (business)PsychologyComputer scienceGeographySocial psychologyWorld Wide WebPolitical science
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