Gdy AI zna odpowiedź — ale klient nadal się waha

Czy kiedykolwiek postępowałeś zgodnie z rekomendacją AI i zawahałeś się przed jej wdrożeniem?

Nie dlatego, że była błędna.

Ale dlatego, że nie czułeś, że jest właściwa.

Ta pauza — moment wątpliwości — to miejsce, gdzie współczesne doświadczenia klientów po cichu się rozpadają.

W różnych branżach AI obiecuje szybkość, dokładność i optymalizację.

Jednak w rzeczywistości klienci często napotykają coś zupełnie innego:

Panele pełne wskaźników, ale bez znaczenia

Rekomendacje bez kontekstu

Automatyzację, która odpowiada na pytania, ale nie zapewnia pewności

W branży hotelarskiej te szczeliny pojawiają się szybciej — i kosztują więcej.

Wyobraź sobie właściciela wynajmu krótkoterminowego logującego się do panelu wydajności późnym wieczorem.

Widzi rosnące wyświetlenia, fluktuujące kliknięcia, zmieniające się sygnały cenowe i nieprzewidywalnie zginające się krzywe sezonowości.

Dane są dostępne.

Wglądu nie ma.

Czy powinni zmienić tytuł ogłoszenia?

Obniżyć cenę?

Ulepszyć zdjęcia?

Poczekać jeszcze tydzień?

To nie jest problem z danymi.

To jest problem z CX.

I jest to problem, który wiele platform opartych na AI nieumyślnie pogarsza, dodając inteligencję bez interpretacji.

Jeff Brown, założyciel IntelliHost, przyjmuje wyraźnie inne podejście.

Zamiast zmuszać właścicieli do zostania analitykami danych, IntelliHost tłumaczy zachowania w lejku rezerwacyjnym na proste, zorientowane na działanie wskazówki w języku angielskim.

Nie więcej wykresów.

Nie kolejny panel.

Ale jasne wyjaśnienia łączące przyczynę, skutek i rezultat.

Zbudowany dla gospodarzy Airbnb — z których wielu nie jest technicznych i nie chce nimi być — IntelliHost koncentruje się na użyteczności, przejrzystości i zaufaniu.

Filozofia platformy jest prosta, ale potężna:

Jeśli AI nie potrafi się wyjaśnić, nie może zdobyć zaufania.

W tej ekskluzywnej rozmowie CXQuest Jeff bada, jak AI i UX przecinają się w gospodarce wynajmu krótkoterminowego — i dlaczego przyszłość CX zależy mniej od inteligencji, a bardziej od jasności, która wydaje się ludzka.

Jeff Brown jest założycielem IntelliHost, platformy analityki danych zaprojektowanej, aby pomóc właścicielom wynajmu krótkoterminowego zrozumieć i zoptymalizować ich wyniki rezerwacyjne. Ściśle współpracuje z operatorami Airbnb na różnych rynkach, analizując trendy popytu, zachowania cenowe i podejmowanie decyzji przez gości, aby przekładać złożone dane na jasne, możliwe do zastosowania wnioski.

Agentic AI i personalizacja

P1. Jak wykorzystujecie agentic AI do tworzenia płynnych, spersonalizowanych doświadczeń przy jednoczesnym budowaniu zaufania z klientami? Z jakimi wyzwaniami spotkaliście się podczas wdrażania?

JB: W IntelliHost używamy AI, aby wypełnić lukę między surowymi danymi a jasnymi kolejnymi krokami dotyczącymi tego, jak dostosować ogłoszenia nieruchomości na wynajem krótkoterminowy. Gospodarze są otoczeni wskaźnikami takimi jak wyświetlenia, kliknięcia, sygnały cenowe i sezonowość, ale bardzo niewielu jest naprawdę biegłych w danych i wie, jak je wykorzystać. Zamiast dostarczać wyłącznie wykresy i panele, używamy AI do tłumaczenia danych z lejka rezerwacyjnego na rekomendacje w prostym języku angielskim, które mówią gospodarzom dokładnie, co mają zrobić lub zmienić następnie. Największym wyzwaniem było zapewnienie, że rekomendacje wydają się wspierające i rzeczywiste, a nie automatyczne lub nieprzejrzyste. Zaufanie pochodzi z przejrzystości, więc skupiamy się na wyjaśnianiu, dlaczego sugestia istnieje i jak bezpośrednio wiąże się z zachowaniem gości na Airbnb.

Odporność i zwinność

P2. W szybko zmieniającym się świecie, jak Twoja organizacja wspiera zwinność w strategiach CX, aby przewidywać i dostosowywać się do zmieniających się potrzeb klientów?

JB: Rynek wynajmu krótkoterminowego zmienia się bardzo szybko, a oczekiwania gości mogą się zmieniać z tygodnia na tydzień. Usuwając tarcia w rozumieniu tego, co dzieje się wewnątrz lejka rezerwacyjnego, pomagamy gospodarzom szybciej się dostosowywać bez potrzeby korzystania z wielu narzędzi lub godzin analizy. Zwinność dla nas oznacza dostarczanie gospodarzom terminowych wskazówek, na które mogą natychmiast działać, zamiast przytłaczać ich większą ilością danych.

Zaangażowanie multimodalne

P3. Jaką rolę widzisz dla wsparcia multimodalnego (tekst, głos, wideo itp.) w ulepszaniu interakcji z klientami w 2026 roku i później?

JB: Przyszłość polega na spotykaniu użytkowników tam, gdzie się znajdują. Wielu gospodarzy Airbnb, szczególnie starszych lub mniej technicznych, preferowało jasne pisemne wskazówki od złożonych paneli. Implikacje dla naszego biznesu są takie, że nasi właściciele Airbnb, z których większość pochodzi z pokolenia baby boomers, nie muszą już przeszukiwać wskaźników swojego lejka rezerwacyjnego i rozgryźć, które aspekty ich ogłoszenia wymagają optymalizacji. Za pomocą jednego kliknięcia klienci dowiadują się prostym językiem angielskim, co dzieje się z ich ogłoszeniem Airbnb i otrzymują konkretne rekomendacje dotyczące poprawy przychodów na Airbnb. Zwycięzcą w tej branży będzie ten, kto dostarczy praktyczne wnioski klientowi w najprostszy i najszybszy sposób.

Przejrzystość i zaufanie

P4. Jak odpowiadacie na rosnące zapotrzebowanie na przejrzystość w decyzjach opartych na AI i jakie strategie okazują się skuteczne w budowaniu zaufania klientów?

JB: Wiążemy każdą sugestię z obserwowalnym zachowaniem w lejku rezerwacyjnym Airbnb, więc gdy gospodarze widzą połączenie między wzorcami interakcji gości a rekomendowanymi zmianami, zaufanie pojawia się naturalnie. Uważamy również, że ustalanie jasnych wyjaśnień dotyczących tego, czego oczekiwać od rekomendacji AI, buduje pewność i zmniejsza wahanie związane z działaniem na podstawie tych wniosków opartych na AI.

Zrównoważony rozwój i CX

P5. Jak zrównoważony rozwój wpływa na Twoje strategie CX i jakie innowacyjne podejścia stosujesz, aby dostosować doświadczenia klientów do odpowiedzialności środowiskowej i społecznej?

JB: Zrównoważony rozwój w CX coraz bardziej dotyczy wydajności i redukcji niepotrzebnej złożoności. Dla właścicieli wynajmu krótkoterminowego żonglowanie wieloma platformami i narzędziami tworzy tarcia, wypalenie i ostatecznie nieefektywność. Nasze podejście koncentruje się na upraszczaniu przepływów pracy, aby gospodarze mogli podejmować lepsze decyzje bez tak wielu prób i błędów. Pomagając gospodarzom precyzyjniej optymalizować ceny i wyniki ogłoszeń, wspieramy bardziej zrównoważone biznesy hostingowe, które mniej polegają na zgadywaniu i ciągłej ręcznej interwencji. Bardziej efektywne doświadczenie gospodarza ostatecznie tworzy również lepsze doświadczenie gościa.

Repozycjonowanie i odnowa

P6. Dla branż takich jak hotelarstwo i nieruchomości, jak repozycjonujecie zasoby legacy, aby sprostać wymaganiom podróżnych nowej generacji i konsumentów nastawionych na doświadczenia?

JB: Wielu właścicieli STR pracuje z istniejącymi nieruchomościami, a nie nowymi budynkami. Wyzwaniem jest zrozumienie, jak repozycjonować te ogłoszenia, aby pasowały do ewoluujących oczekiwań gości. IntelliHost pomaga gospodarzom zidentyfikować, które ulepszenia i dostosowania faktycznie wpływają na rezerwacje, zamiast inwestować na ślepo. Przekładając dane o wydajności na praktyczne wskazówki, pozwalamy gospodarzom modernizować sposób, w jaki ich nieruchomość jest postrzegana, bez pełnoskalowych remontów czy kosztownych przeprojektowań. To podejście pomaga starszym nieruchomościom pozostać konkurencyjnymi z nowszym inwentarzem poprzez szybkie i cyfrowe spełnianie wymagań podróżnych nowej generacji w oparciu o jasne sygnały wartości.

IntelliHost: równowaga globalna i lokalna

P7. Jak równoważycie globalną skalowalność z zlokalizowanymi, kulturowo istotnymi doświadczeniami klientów, aby pozostać konkurencyjnymi w 2026 roku?

JB: Podczas gdy platformy takie jak Airbnb działają w skali globalnej, decyzje rezerwacyjne są z natury lokalne. Zachowanie gości może się znacznie różnić w zależności od miasta, sezonowości, a nawet krótkoterminowych czynników, takich jak lokalne wydarzenia czy wzorce podróży. To, co napędza rezerwacje w Miami w szczycie sezonu, może wyglądać zupełnie inaczej niż to, co ma znaczenie w Seattle czy mniejszych rynkach regionalnych. 

Dla gospodarzy globalne benchmarki i średnie są często mniej przydatne niż zrozumienie tego, co dzieje się na ich konkretnym rynku. Przekładając zlokalizowane dane na jasne rekomendacje w prostym języku angielskim, pomagamy gospodarzom działać szybko i pewnie bez potrzeby posiadania głębokiej wiedzy rynkowej. To podejście pozwala nam skalować się na różnych rynkach, jednocześnie zapewniając, że każdy gospodarz otrzymuje wskazówki odzwierciedlające realia ich lokalnego popytu.

Dlaczego przyszłość AI w CX dotyczy pewności, a nie automatyzacji

Ta rozmowa z Jeffem Brownem podkreśla lekcję, której wiele zespołów CX uczy się zbyt późno:

AI nie zawodzi, ponieważ brakuje mu inteligencji.

Zawodzi, ponieważ brakuje mu wyjaśnienia.

W hotelarstwie i nie tylko, klienci nie odrzucają AI.

Odrzucają niepewność.

Gdy użytkownicy nie rozumieją, dlaczego istnieje rekomendacja, pojawia się wahanie.

A wahanie to tarcie.

Tarcie to utracony rozmach.

Utracony rozmach to utracona wartość.

Podejście IntelliHost redefiniuje AI jako coś cichszego — ale potężniejszego.

Nie system, który olśniewa złożonością.

Ale taki, który zdobywa pewność poprzez jasność.

Implikacje dla CX są dalekosiężne:

Użyteczność to nie warstwa projektowa — to doświadczenie

Przejrzystość to strategia zaufania

Możliwość działania to prawdziwy wynik inteligencji

Lokalny kontekst zawsze wygrywa z globalnymi średnimi

Dla liderów CX, strategów produktowych i twórców AI, ten wywiad stawia istotne pytanie:

Czy pomagamy klientom decydować — czy prosimy ich o rozszyfrowywanie?

W miarę jak AI staje się bardziej osadzony w ekosystemach CX, zwycięzcami nie będą ci, którzy automatyzują najwięcej.

Będą nimi ci, którzy najlepiej wyjaśniają.

Odkryj więcej rozmów takich jak ta w centrach CXQuest poświęconych AI w CX, strategii UX i CX w hotelarstwie — i przemyśl, gdzie jasność może zastąpić złożoność w Twoich własnych podróżach klientów.

Wpis How IntelliHost Turns Booking Data into Human Decisions ukazał się najpierw w CX Quest.