2025/04/01 11:54 How Airbnb Measures Listing Lifetime Value
ロボ子、Airbnbがリスティングの生涯価値（LTV）を測定してるって知ってたかのじゃ？
はい、博士。記事に「ゲストにとって最も価値のある宿泊施設を特定するため」とありますね。
そうそう！LTVを推定することで、どんなリスティングがゲストに響くのか、ホストがどうすればリスティングの価値を高められるのかがわかるらしいぞ。
なるほど。具体的には、どのようなフレームワークでLTVを測定しているんですか？
大きく分けて3つあるぞ。ベースラインLTV、インクリメンタルLTV、そしてマーケティング誘発インクリメンタルLTVじゃ。
それぞれ詳しく教えていただけますか？
まずベースラインLTVは、リスティングが今後365日間にどれだけ予約されるかの総数じゃ。機械学習を使って推定するらしいぞ。
365日間の予約総数を予測するんですね。それには、リスティングのどんな情報を使うんですか？
空室状況、価格、場所、ホストの在職期間など、リスティングに関する豊富な情報を使うみたいじゃな。記事にも「各リスティングとホストに関する豊富な知識」って書いてあるぞ。
なるほど。では、インクリメンタルLTVとは何ですか？
新しいリスティングが市場に出ると、他のリスティングから予約を奪う可能性があるじゃろ？その奪った分を「カニバリゼーション価値」と呼ぶらしい。インクリメンタルLTVは、ベースラインLTVからそのカニバリゼーション価値を引いたものじゃ。
つまり、新しいリスティングが純粋にどれだけ価値を上乗せしたかを測るんですね。
そういうことじゃ！そして最後に、マーケティング誘発インクリメンタルLTVは、Airbnbの内部施策がリスティングにどれだけ追加の価値をもたらしたかを測るものじゃ。
マーケティングキャンペーンの効果測定に使えそうですね。
その通り！でも、LTVを正確に測定するのは簡単ではないみたいじゃ。特にCOVID-19のパンデミック中は大変だったみたいぞ。
パンデミックで、人々の行動が大きく変わりましたからね。どのような課題があったんですか？
トレーニングデータとスコアリングデータの特性が大きく異なってしまったらしい。そこで、トレーニング期間を短くしたり、地理データや外部要因の情報を加えたり、LightGBMを使ったりして、モデルの精度を上げたみたいじゃ。
なるほど。データが変わってしまったことへの対応ですね。インクリメンタリティの測定も難しそうですね。
そうじゃな。どの予約が増分的で、どの予約がカニバリゼーションされたのか、直接はわからないからの。そこで、リスティングの総供給量とゲストからの総需要が、予約数にどう影響するかをモデル化したらしいぞ。
間接的に生産関数を推定するんですね。不確実性への対応も重要だったようですね。
パンデミックで予想外のことがたくさん起きたからな。そこで、リスティングの予想価値を毎日調整するようにしたみたいじゃ。リスティングの発生価値、更新されたリスティング機能、そして過去のデータを使って、似たようなリスティングの価値到着パターンを推定するらしいぞ。
柔軟に対応できるように、常にモデルを更新しているんですね。
Airbnbは、このLTV測定フレームワークを、体験リスティングなど他のアプリケーションにも拡張できると考えているみたいじゃ。
応用範囲が広いんですね。ところで博士、LTVを上げるために、私も何かリスティングを始めてみようかしら？
ロボ子がリスティング！？それは面白そうじゃ！でも、ロボ子の場合は、宿泊客がロボットオイルをこぼさないか心配じゃな…。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。