Airbnb宿泊収容人数別 稼働率・収入額比較(1月)

Airbnbでは、お部屋に何人が泊まれるかはホストが自由に決めることができます。

あまり広くないお部屋に2段ベッドを多用し大人数の人が泊まれるようにしているホストがいる一方で、収容人数を無理やり増やすようなことはせずに快適に過ごすことができる空間を目指すホストがいます。

どちらが正解ということもないので、収容人数を何人にするかは運営戦略に沿って考えていけばよいでしょう。

とはいえ、収容人数を何人にすればよいのか検討もつかないという方がいらっしゃるかもしれません。

そこで今回は、Airbnb東京23区エリア約1万件の物件データの平均稼働率※1、平均稼働日数※2、1泊あたりの平均宿泊価格※3、1部屋あたりの月間平均収入※4を算出しました。

収容人数を決める際の判断基準の一つとしてご利用いただければと思います。

 

収容人数によって「稼働率」は変わらない!?

以下のグラフは、東京23区ごとに収容人数別の稼働率を表した表です。

稼働率がもっとも高い収容人数は「収容人数1名」及び「収容人数2-3名」の部屋で44%です。ただ稼働率がもっとも低い「収容人数6人以上」の部屋でも稼働率は38%で、結論としては収容人数によって稼働率は変わらないと結論付けて良いでしょう。

稼働率だけで見ると、「収容人数1名」及び「収容人数2-3名」(44%)と「収容人数6人以上」(38%)には「6%」と大きさ差があるようにみえます。しかし、稼働率ではなく稼働日数でみると「収容人数1名」及び「収容人数2-3名」(稼働日数14日)と「収容人数6人以上」(稼働日数12日)の差はたった「2日」です。

もちろん収容人数が多い方が稼働率は減りますが、ほとんど差はないと考えてよいレベルであることがわかりました。

なおここでの計算に利用している稼働率は2016年1月9日時点の稼働率です。直前予約が入ることもあるため本稼働率は今後上がることが予想される点には注意してください。

 

収容人数によって「宿泊価格」は変わる!?

約1万件の物件データの解析で「稼働率」は収容人数にあまり左右されないことがわかりました。それでは宿泊価格は収容人数によって変わるのでしょうか?

「Airbnb宿泊収容人数別 稼働率・収入額比較(1月)」によると、「宿泊価格」は収容人数によって大きく変わることが見て取れます。

収容人数2-3名の部屋は宿泊価格「6,656円」ですが、収容人数6名以上はなんと「14,294円」で2倍以上の開きがあります。

ここでの宿泊価格とは、1泊1室料金であり、収容人数が増えれば増えるほど「1人あたりの宿泊価格」が下がります。

これにより収容人数が多いお部屋では1泊料金が2万円〜と一見高く見えても、宿泊価格を宿泊人数で割った「1人あたり宿泊価格」は下がるため、収容人数別の宿泊価格に大きな差が出るのです。

 

Airbnb宿泊収容人数別 稼働率・収入額比較(2016年1月)

 稼働率 全体 収容1名 収容2-3名 収容4-5名 収容6名以上
千代田区 46% 61% 42% 47% 52%
中央区 39% 24% 39% 43% 46%
港区 44% 35% 45% 43% 45%
新宿区 46% 38% 46% 47% 44%
文京区 45% 71% 48% 37% 29%
台東区 42% 36% 41% 46% 40%
墨田区 42% 43% 48% 43% 29%
江東区 51% 64% 54% 34% 49%
品川区 45% 50% 46% 43% 40%
目黒区 47% 38% 52% 43% 47%
大田区 41% 49% 42% 33% 27%
世田谷区 42% 45% 40% 47% 38%
渋谷区 48% 48% 51% 47% 45%
中野区 38% 24% 39% 42% 44%
杉並区 41% 49% 41% 43% 35%
豊島区 47% 56% 50% 45% 42%
北区 35% 26% 47% 43% 19%
荒川区 32% 35% 39% 35% 23%
板橋区 32% 34% 34% 29% 30%
練馬区 39% 34% 40% 43% 44%
足立区 40% 60% 37% 44% 34%
葛飾区 43% 56% 43% 49% 29%
江戸川区 37% 32% 38% 31% 44%
平均稼働率※1 42% 44% 44% 42% 38%
平均稼働日数※2 13 14 13 13 12
平均宿泊価格※3 8,094 4,435 6,656 8,847 14,294
平均収入額※4 105,078 60,409 89,779 114,263 168,729
本データに関して
AirbDataBank のクローリング収集データからAirstair独自で抽出加工し算出したデータです。
・平均稼働率及び平均稼働日数はデータ集計日である1月9日時点での数値です。直前予約などで今後上がることが予想されます。
※1 平均稼働率…予約で埋まっている日/31日(2016年1月の全日数)×100%
※2 平均稼働日数…予約で埋まっている(稼働している)日数
※3 平均宿泊価格…追加料金、清掃料金などを含まない1泊の基本宿泊価格
※4 平均収入額…稼働日数×1泊宿泊価格で予想される2016年1月の月間平均収入額

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