Metodología de datos de Airdna

Las estadísticas e informes de Airdna están basados en datos de Airbnb recopilados a partir de información pública y disponibles en la página web de Airbnb. Actualmente, nuestra base de datos monitorea a diario el rendimiento de 2.000.000 anuncios Airbnb de todo el planeta y genera de manera automática más de 2000 páginas web gratuitas y 5000 market intelligence reports prémium de manera mensual. Airdna es la única fuente fiable de datos de propiedades de alquiler a corto plazo que ofrece estadísticas de ocupación y datos de rendimiento.

¿Cómo diferencia Airdna una reserva de una fecha que no admite reservas en el calendario de Airbnb?

Airdna ha desarrollado una avanzada tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático que permite la identificación de bloques de fechas no disponibles visibles en la plataforma de Airbnb, ya sea porque un cliente la ha reservado o porque ha sido bloqueada por el anfitrión Esta capacidad de discernir entre días reservados y bloqueados es central en cualquier análisis de datos de Airbnb.

En sus comienzos, Airbnb no ocultaba información relativa a bloqueos y reservas; fue en el último trimestre de 2015 cuando adoptó esta práctica. La capacidad de Airdna para desarrollar dicho modelo es posible gracias al extensivo conjunto de datos históricos en el que se han capturado datos reales sobre reservas y bloqueos durante los 18 meses anteriores a que Airbnb implementara la práctica de ocultar los tipos de fecha; por otro lado, también es posible gracias al conocimiento institucional del comportamiento de los anfitriones y a la eficiente aplicación de la tecnología de inteligencia artificial moderna. Airdna emplea técnicas de reconocimiento estadístico de patrones, lo cual establece una relación matemática entre aquello que se conoce de una propiedad y la clasificación real de reservas o fechas bloqueadas por el anfitrión. Dichas técnicas son un concepto similar a los algoritmos que permiten a Amazon recomendar nuevos productos que puedan interesarle, a Netflix recomendar nuevas películas o a OkCupid recomendar posibles parejas.

La precisión del modelo de predicción de Airdna se comprueba de la siguiente manera: se aísla una porción de los datos históricos de Airdna para reservas/bloqueos, se ocultan a los datos que entrenan el modelo y se le pide al sistema que clasifique los bloqueos de fechas no disponibles una vez haya aprendido. A continuación, se comparan estos resultados con el estado real (reservado/bloqueado) de cada grupo de días y se evalúa el grado de precisión predictiva.

El modelo de inteligencia artificial de Airdna, fiel a su clasificación de aprendizaje automático, sigue aprendiendo y mejorando con el paso del tiempo. Y todo ello es importante porque es probable que las tendencias de reserva en Airbnb evolucionen continuamente, tal y como señalan dinámicas anteriores. La IA de Airdna continúa observando dinámicas, extrayendo patrones a partir de información nueva y conocimiento histórico y, como resultado, predice la información de reserva en Airbnb con precisión.

¿Por qué el análisis gratuito de ciudades muestra menos propiedades que en Airbnb?

Airdna solo muestra información de propiedades «activas» que se encuentren ubicadas dentro de los límites geográficos de cada ciudad. Un gran porcentaje de las propiedades de Airbnb han dejado de alquilarse de manera activa, no han actualizado su calendario en meses y no han aceptado una reserva en un largo periodo de tiempo. Por tanto, eliminamos estos anuncios de nuestro análisis para proporcionar un panorama más preciso de las propiedades actuales que compiten en cada zona. Además, Airbnb muestra muchas propiedades situadas fuera de la ubicación marcada. Los informes de Airdna solo muestran propiedades ubicadas en los límites reales de cada ciudad, el código postal o el barrio.

¿Cómo se calculan los ingresos de las propiedades en Airbnb?

Revisamos con frecuencia la información de calendario de propiedades de Airbnb para determinar en qué momento se ha reservado una plaza y para cuánto tiempo. Cuando se registra una nueva reserva, calculamos el precio diario publicado para cada uno de los días justo antes de que la reserva se produjera y a continuación añadimos el suplemento de limpieza en cada reserva individual. A final de mes evaluamos cuántos días se han reservado exactamente y a qué precio, y se añaden los suplementos de limpieza para calcular los ingresos mensuales. Las suplementos por persona adicional o los descuentos de última hora no son visibles.

¿Cómo se determina la ubicación exacta de las propiedades?

Podemos fijar la ubicación de la propiedad con mayor precisión de la que muestra la página de Airbnb tomando el punto central de las coordenadas medias de latitud y altitud mostradas. Airdna ha diseñado una de las bases de datos GIS más potentes del mundo para proporcionar información acerca de códigos postales, barrios, ciudades, áreas estadísticas metropolitanas, estados y países.

¿Puedo obtener los datos fuente de los Market Minder reports?

Ofrecemos información específica sobre propiedades para posibilitar que nuestros clientes lleven a cabo sus propios análisis. Póngase en contacto con nosotros para obtener más detalles.

¿Cuándo ofrecerá Airdna estadísticas para mi ciudad?

Nuestro equipo trabaja a contrarreloj para añadir nuevas ciudades de todo el mundo. Airdna es capaz de obtener estadísticas con rapidez de nuevas ciudades por encargo. Si le interesa contar con datos de una ciudad que actualmente no está en la lista, póngase en contacto con nosotros para activar Airdna en esa ciudad.