Airbnbは、データ駆動型のセグメンテーションを使用して、ホストの利用可能なパターンを理解しています。このプロセスには、利用可能な割合、連続性、季節性を分析して、類似したプロファイルを持つホストを区別することが含まれます。K-meansクラスタリングアルゴリズムを適用することで、Airbnbは、ホストの利用可能なパターンに基づいて8つの異なるクラスターを特定します。これらのクラスターには、「常にオン」、「短期的な季節性」、「イベントに動機づけられた」などのユニークな特徴と嗜好を持つものがあります。同社は、これらのセグメントをA/Bテストで検証し、既知の属性と関連付け、UXリサーチを実施して、現実世界の行動と一致することを確認します。このセグメンテーションモデルは、決定木アルゴリズムを使用してすべてのリストにスケールアップされ、データウェアハウスに統合されて、さまざまなチームで使用されます。このアプローチにより、Airbnbは、ホストをよりよくサポートし、全体的なユーザーエクスペリエンスを改善するための、ターゲットに絞った戦略、製品、メッセージングを開発できます。