Airbnb использует сегментацию на основе данных, чтобы понять модели доступности своих хозяев. Этот процесс включает в себя анализ коэффициента доступности, последовательности и сезонности листингов, чтобы отличать хозяев с похожими профилями. Применяя алгоритм кластеризации K-means, Airbnb идентифицирует восемь различных кластеров хозяев на основе их моделей доступности. Эти кластеры включают «Всегда доступен», «Короткая сезонность», «Мотивированный событиями» и другие, каждый с уникальными характеристиками и предпочтениями. Компания проверяет эти сегменты с помощью тестирования A/B, коррелирует их с известными атрибутами и проводит исследования пользовательского опыта, чтобы убедиться, что они соответствуют реальному поведению. Затем эта модель сегментации масштабируется до всех листингов с помощью алгоритма дерева решений и интегрируется в хранилище данных для использования различными командами. Этот подход помогает Airbnb разработать целевые стратегии, продукты и сообщения, чтобы лучше поддерживать своих хозяев и улучшить общий пользовательский опыт.