Airbnb, the leading service of sharing economy, connects guests with hosts that want to share and lend their residence. Unlike traditional accommodation services, people use Airbnb not only for the monetary issue, but also for social interactions with host, such as getting recommendations and advices from local residents. For this reason, the reputation capitals or social factor like credibility, fame play important factors in the decision-making process of guests.
On the other hand, Airbnb allows the host to provide feedbacks or comments on the review of the guest. In this study, we assumed that this kind of review-feedback system could improve the reputation capital of a host that the potential guest could feel, and it can increase the purchase intention of guests. Therefore, first of all, this study presented a quantitative analysis on the relationship between the number of host’s feedback and the purchase intention of the guests. Next, using text mining, this study focused on the contents of the host’s feedback text and the relationship between the host’s feedback text and guest’s review text and their effects. Therefore, this study verified the effect of the feedback text system through the empirical studies on the quantitative and qualitative aspects of feedback comments.
공유경제 서비스의 대표적인 성공사례이자 녹색 서비스인 에어비앤비(Airbnb)는 거주지를 빌려주거나 공유하기를 원하는 호스트와 게스트에게 연결해주는 서비스를 제공한다. 기존의 숙박 서비스와 다르게, 에어비앤비 이용자는 금전적인 요인 뿐만 아니라 게스트가 현지 주민의 추천을 받거나 팁을 얻는 등의 호스트와의 사회적 교감을 얻기 위해 서비스를 사용하는 경우가 많다. 그렇기 때문에 호스트의 신용과 명성과 같은 평판 자본(Reputation Capital) 혹은 사회적인 요소(Social factor)이 중요한 요소로 작용한다.
한편, 에어비앤비는 호스트가 게스트의 리뷰에 피드백 혹은 코멘트를 작성할 수 있는 리뷰 피드백 시스템을 제공한다. 본 연구에서는 리뷰 피드백 시스템이 잠재적 게스트가 느끼는 호스트의 평판 자본을 향상시킬 것이고, 결국 게스트의 구매 의도로 이어질 것이라고 가정했다. 본 연구에서는 먼저, 리뷰 피드백의 수와 잠재적 게스트의 구매의도와의 정량적인 관계를 분석하였다. 다음으로, 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 피드백 텍스트의 내용과 더 나아가 게스트의 리뷰 텍스트와의 관계가 잠재적 게스트의 구매의도에 미치는 영향에 대해 정성적인 분석을 하였다. 결론적으로 본 연구는 피드백 코멘트의 양적인 측면, 질적인 측면에 대한 실증적인 분석을 통하여 리뷰 피드백 시스템의 효과를 검증하였다.
