एयरबीएनबी का सर्वश्रेष्ठ एआई मापदंड एक बेंचमार्क नहीं था—यह प्रति बुकिंग 16% कम समर्थन लागत था।

यही एआई का आरओआई है जब किसी ने अंततः इसे एक व्यावसायिक मापदंड से जोड़ दिया।

एयरबीएनबी का कहना है कि प्रति बुकिंग ग्राहक समर्थन लागत में पिछले वर्ष की तुलना में लगभग 16% की कमी आई, जिसमें उसके एआई सहायक में सुधारों का आंशिक योगदान रहा। कंपनी ने दूसरे तिमाही में 3.61 बिलियन डॉलर की आय भी रिपोर्ट की, जो LSEG के 3.57 बिलियन डॉलर के अनुमान से अधिक है, और पूरे वर्ष की आय वृद्धि का अनुमान कम से कम मध्य-दहाई में बढ़ा दिया। शेयर 14% बढ़कर चार साल के सर्वोच्च स्तर पर पहुँच गए।

मुझे इस एआई मापदंड को किसी अन्य मॉडल लीडरबोर्ड से अधिक पसंद है।

प्रति बुकिंग समर्थन लागत सीधे इकाई आर्थिकता को स्पर्श करती है। यदि सहायक ग्राहक संतुष्टि को क्षति पहुँचाए बिना अधिक समस्याओं का समाधान करता है, तो प्रत्येक बुकिंग को सेवा प्रदान करना हल्का सा सस्ता हो जाता है।

लेकिन केवल लागत में कमी पर्याप्त नहीं है।

एआई सरल अनुरोधों को संभालकर—या उपयोगकर्ताओं को इतना परेशान करके—पैसे बचा सकता है कि वे समर्थन से संपर्क करना बंद कर दें। वास्तविक सबूत होगा कि कम लागत, स्थिर समाधान समय, संतुष्टि स्कोर और पुनरावृत्ति बुकिंग के साथ-साथ हो।

एयरबीएनबी होटल सप्लाई को भी बढ़ा रहा है, जहाँ कमरे-रातों की संख्या घरों की तुलना में तीनगुना दर से बढ़ रही है, जो AI समर्थन के प्रसार के प्रश्न के लिए एक और परीक्षण है।

वित्तीय सलाह नहीं।

आप सबसे अधिक किस एआई मापदंड पर भरोसा करेंगे: कम संचालन लागत, तेज़ प्रोडक्ट लॉन्च, या AI द्वारा सीधे प्राप्त हुई आय?