誤解を生まないAirbnbコンプセットの作り方

Airbnbコンプセットは、ゲストがいくら払うか、競争がどれだけあるか、ターゲット物件が際立てるかを理解するために使う近隣リスティングのグループです。コンプセットが間違っていれば、下流のすべての数字が信頼性を失います。

投資家はよく2つのミスをします。近隣のすべてのリスティングと比較してノイズの多い平均を作るか、最も見栄えの良いリスティングを選んで期待を水増しします。

良いコンプセットは規律があります。予約時にゲストが現実的に自物件と比較するリスティングを代表すべきです。

正しいコンプは単に同じ寝室数のリスティングではありません。同じゲスト決定を争うリスティングです。リモートワークアパート、家族向けビーチハウス、イベント週末コンド、ラグジュアリーヴィラは寝室数が同じでも大きく異なる場合があります。

ゲストが何をしようとしているか問います。家族訪問、リモートワーク、イベント参加、病院近く、ビーチ旅行、都市滞在か？答えが真の競合を形作ります。

距離は重要ですが完璧ではありません。密集都市では3ブロックで需要が変わります。リゾート市場ではビーチ、スキーリフト、旧市街、交通停留所からの短い距離が料金を変えます。農村市場では供給が薄いためコンプ半径を広げる必要がある場合があります。

AirRendaでターゲットアドレス近くから始めます。十分な関連リスティングが近くにあるなら、より高い料金を見つけるためにセットを広げたい衝動に抵抗します。近くに十分な関連リスティングがないなら、慎重に拡大し、各広いコンプがなぜ属するかを記録します。

平均は簡単に壊れます。1つのラグジュアリー物件、1つの安すぎるスペアルーム、1つのプロブティックユニット、1つの古いリスティングが全体像を歪める可能性があります。不便だから外れ値を削除せず、明確にラベル付けします。

一部の外れ値は何かを教えます。プレミアムコンプは exceptional デザインで可能なことを示す場合があります。弱いコンプは実行不良の床を示す場合があります。どちらも自動的にベースケースになるべきではありません。

レビューは社会的証明だけではありません。需要パターン、ゲスト期待、摩擦点、繰り返しの不満を明らかにできます。強いレビューが多いコンプは、ゲストがすでにその立地と物件タイプを受け入れていることを示唆します。弱いレビューのコンプは需要とは無関係な理由でアンダーパフォームする可能性があります。

ゲストコメントの繰り返し言語を探します。徒歩、駐車、騒音、チェックイン、清潔さ、眺望、ワークセットアップ、観光地近接への言及は、なぜゲストが近隣を予約するかを理解するのに役立ちます。

コンプセット構築後、すぐに1つの収益数字に飛ばないでください。コンプを保守的、ベース、アップサイド前提に変換します。保守的ケースは完璧な実行なしで達成可能なコンプを使うべきです。アップサイドケースは明確な理由を必要とします。

案件がエリア最高コンプのように機能するときのみ成立するなら、安全余裕は薄いです。公正なコンプセットの中間付近で成立するなら、テーゼはより強いです。

AirRendaは投資家がアドレスレベルでコンプセットプロセスを始めるのに役立ちます。近隣リスティング、密度、価格、物件タイプ構成、競合、AirRenda Scoreのコンテキストを提供します。

ツールは判断を取り除きません。判断が広い都市平均ではなく正しいローカル市場に適用されるよう、構造化された出発点を提供します。