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영어

This study analyzes the key factors affecting the profitability of platform-based businesses and compares them across cities (Seoul, Tokyo, Paris, New York) with different regulatory and cultural characteristics. To this end, Airbnb was selected as a representative case of a platform-based business, and data from 47,655 listings in the four cities were collected via AirDNA and web crawling. Notably, this study used RevPAN (Revenue per Available Night) as the profitability metric, which reflects the flexible availability characteristic of accommodation sharing platforms, instead of the traditional hotel industry's RevPAR. The K-means clustering analysis results show that the market was segmented into three subgroups with distinct revenue structures: 'high-price, high-quality', 'mid-price, high-occupancy', and 'low-price, price-sensitive'. The multiple regression analysis results revealed that common structural factors, such as the number of bedrooms and listing rating, as well as platform-specific factors like 'Superhost' status and 'Entire place' room type, had a significant positive impact on profitability. In particular, this study analyzed the impact of city-level institutional differences on the revenue structure. The impact of the 'available days' variable showed a different pattern in New York and Paris, which have legal restrictions, compared to Seoul and Tokyo. These findings indicate that platform-based businesses should establish localized (localization) strategies based on common structural factors (e.g., listing size, reputation), while also considering the regional institutional environment (e.g., availability day regulations).

한국어

본 연구는 플랫폼 기반 비즈니스의 수익성에 영향을 미치는 주요 요인들을 분석하고, 각기 다른 규제와 문화적 특성을 지닌 도시(서울, 도쿄, 파리, 뉴욕)별로 비교하였다. 이를 위해 대표적인 플랫폼 기반 비즈니스인 Airbnb를 사례로 선정하여 4개 도시 47,655개의 숙소 데이터를 AirDNA 및 웹 크롤링을 통해 수집하였다. 특히, 기존 호텔 산업의 RevPAR 지표 대신 공유 숙박 플랫폼의 유동적 가용성 특성을 반영한 RevPAN(Revenue per Available Night)을 수익성 지표로 분석하였다. K-평균 군집분석 결과, 시장은 수익 구조가 상이한 3개의 하위 집단(고가·고품질, 중가·고점유율, 저가·가격 민감형)으로 유형화되었다. 다중회귀분석 결과, 침실 개수, 숙소 평점 등 공통적인 구조적 요인과 '슈퍼호스트' 여부, '숙소 전체' 유형 등 플랫폼 고유 요인이 수익성에 유의미한 긍정적 영향을 미쳤다. 특히 본 연구는 도시별 제도적 차이가 수익 구조에 미치는 영향을 분석했다. '예약가능일' 변수의 영향은 법적 제한이 있는 뉴욕과 파리에서 서울, 도쿄와 상이한 양상을 보였다. 이러한 결과는 플랫폼 비즈니스가 공통적인 구조적 요인(숙소 규모, 평판)을 기반으로 하되, 지역별 제도 환경(예약일수 규제)을 함께 고려한 현지화(localization)된 전략을 수립해야 함을 보여준다.