미쉐린이 디지털 시대를 맞이하다: AI를 활용한 맞춤형 추천

게시 됨: 2023-08-22

프랑스 타이어 회사인 미쉐린(Michelin)이 발행하는 호텔 및 레스토랑 가이드는 포함 기준이 높습니다. 회사의 조사관은 각 레스토랑과 호텔을 여러 번 방문하여 지속적으로 고품질 경험을 제공하는지 확인합니다. 그들은 123년 동안 이 일을 해왔습니다. 결과: 가이드로부터 동일하고 일관된 고품질을 기대하는 대규모의 헌신적인 고객 기반.

그렇다면 가이드에 포함된 지식과 전문 지식을 디지털 시대의 대량 개인화 및 접근성 요구 사항과 어떻게 통합할 수 있습니까? 이는 가이드의 이벤트, 마케팅, 커뮤니케이션 및 판매를 담당하는 Michelin Experiences의 최고 제품 책임자인 Michael Davis의 과제입니다.

데이비스는 “미쉐린 가이드 내에서 나의 역할은 미쉐린 가이드를 참고 자료 디렉토리에서 큐레이션의 모든 측면을 포괄하는 일일 디지털 유틸리티로 바꾸는 것입니다.”라고 말했습니다. "그래서 우리는 큐레이션과 브랜드를 기반으로 더 많은 라이프스타일 디지털 제품을 만들게 되었습니다."

이는 미쉐린 가이드에 등재된 호텔이나 레스토랑 근처의 장소와 활동을 추천할 수 있음을 의미합니다. 많은 여행 사이트에서는 사용자 평가에 의존하여 이러한 추천 목록을 만듭니다. 이러한 방식으로 크라우드소싱하면 대부분의 사람들이 관심을 가질 만한 항목의 목록이 생성됩니다. 이는 미쉐린의 브랜드 가치인 품질과 안목에 부합하지 않습니다.

미쉐린에게는 개개인의 관심사에 맞는 제안을 전달하는 것이 필요합니다. 데이비스는 “여행의 황금 거위는 우리가 어떻게 발견과 확장에 대한 접근을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 특정 요구에 맞게 개인화할 수 있는지에 있습니다.”라고 말했습니다.

문화 AI

이를 위해 그들은 AI를 사용하여 모든 대상 고객의 취향을 예측하고 문화 영역 내외의 관계를 매핑하는 Qloo를 선택했습니다. 이러한 영역에는 음악, 영화, TV, 식사, 유흥, 패션, 서적, 여행 및 기술이 포함됩니다. AI는 25억 개 이상의 문화적 상관관계를 매핑했습니다.

Qloo CEO 알렉스 엘리아스(Alex Elias)는 "취미의 핵심, 즉 하나의 작은 개체를 선택할 수 있습니다. 코미디언, 음악가, 영화가 될 수 있으며, Qloo는 해당 카테고리 또는 다른 카테고리의 취향에 대한 예측으로 밀리초 내에 응답할 것입니다."라고 말했습니다. . “재즈 뮤지션인 Sonny Rollins를 입력하면 추천 항목을 볼 수 있습니다. 우리 데이터베이스에는 Sonny Rollins를 좋아한다고 명시적으로 선언하고 다른 많은 주제에 대해 의견을 제시한 사람이 11,000명 이상 있습니다. 따라서 Sonny Rollins를 좋아한다면 다른 것들도 좋아할 가능성이 매우 높습니다.”

더 자세히 알아보기: 개인화된 경험의 ROI: 프로세스 측정

Davis와 Michelin은 Qloo를 사용하여 Michelin 커뮤니티 등록 회원을 위한 제안을 결정합니다. 비록 그들이 알고 있는 유일한 것이 사용자가 머무는 곳뿐일지라도 말이죠.

“뉴욕에서는 같은 블록에 두 개의 호텔이 있지만 스타일이 매우 다릅니다.”라고 Davis는 말했습니다. “예를 들어 Google에 접속하면 둘 다 서로 몇 백 피트 이내에 있기 때문에 동일한 종류의 권장 작업을 받게 됩니다. Qloo를 사용하면 고객 프로필이나 호텔의 프로필, 스타일, 분위기, 디자인을 고려하여 한 블록에 머물고 있는 손님보다 해당 유형의 손님에게 더 적합한 가이드를 만들 수 있습니다. 따라서 박물관을 추천받을 수도 있지만 그 중 하나는 휘트니와 뉴욕의 섹스 박물관일 수 있습니다.”

크라우드소싱이 온다

분명히 말하면 데이비스는 크라우드소싱에 대해 아무런 반대도 하지 않습니다. 미쉐린은 사람들에게 타이어를 운전하고 사용해야 할 이유를 제공하기 위해 가이드를 시작했습니다. 처음에 그들은 이용 가능한 제품과 품질에 대한 고객의 제안에 의존했습니다.

"그것은 우리가 미래에 다시 탐구하고 싶은 것입니다. 이는 제품의 일부가 되고자 하는 열망을 끊임없이 표명해 온 전 세계적으로 우리가 갖고 있는 이 거대한 커뮤니티를 활용하는 것입니다."라고 그는 말했습니다. “우리는 Qloo를 사용하여 커뮤니티와 검사관 사이의 균형을 만들고 사람들, 즉 우리의 충성도 높은 고객 기반 또는 우리가 하는 일에 감사하고 큐레이션을 소중히 여기면서도 자신의 가치를 인정하는 사람들을 참여시키려고 합니다. 프로세스에 가져올 가치가 있습니다.”

Qloo는 기본적으로 사용할 수 있지만 Michelin은 매우 구체적인 요구 사항을 갖고 있었습니다. Davis는 필요한 맞춤화를 얻는다는 것은 Qloo 엔지니어링 팀에게 "이러한 세부적인 데이터 조각이 우리에게 왜 그렇게 큰 변화를 가져오는지, 그리고 팀이 이에 잘 적응했는지, 그리고 우리의 요구 사항이 무엇인지에 대해 교육하는 것을 의미한다"고 말했습니다. 내 말은, 우리는 요구하고 있다는 것입니다.”

한 가지 예는 사용자가 레스토랑 목록을 만드는 경우입니다. 가이드는 지속적으로 자신의 목록을 새로 고치기 때문에 사용자의 개인화된 목록은 가이드가 승인한 것과 승인하지 않은 것으로 최신 상태여야 합니다. 예를 들어 추천 호텔에 별도로 소유하고 운영하는 추천 레스토랑이 있는 경우 이는 까다로울 수 있습니다.

데이비스는 “호텔은 여전히 거기에 있을 수 있지만 그 안에 있는 레스토랑은 더 이상 가이드에 없습니다.”라고 말했습니다. "그래서 우리는 정확한 정보를 얻기 위해 매우 까다로운 상황에 처하게 되는데, Qloo는 이를 관리하고 실시간 업데이트를 분류하는 데 도움을 줍니다."

언제, 무엇을, 얼마나 구현하는가

언제부터 Qloo를 구현하기 시작했고, 얼마나 시간이 걸렸나요? 2021년에 처음으로 계약을 체결했습니다. 개발자의 Qloo 온보딩은 매우 직관적이며 일반적으로 API에 연결하는 데 하루가 걸립니다. 맞춤형 솔루션/파이프라인 및 맞춤형 조정 AI 모델의 경우 일반적으로 몇 주를 넘지 않습니다.
구현은 사내에서 이루어졌나요, 아니면 구현 파트너를 이용했나요? 구현은 전적으로 사내에서 이루어졌습니다. Qloo의 문서, AI 개발자 도구 및 일부 지원을 활용합니다.
솔루션을 실행하는 팀에는 몇 명이 있나요? Qloo의 AI에서 자사 제품으로의 파이프라인을 설계할 전담 엔지니어와 함께 통합할 소수의 엔지니어만 있으면 됩니다.
야구장 비용(기업에만 해당)? 대부분의 기업 통합은 연간 6자리 숫자로 시작되지만 Qloo는 대량 평가판과 개별 개발자 액세스/계획을 매우 지원합니다. 또한 Qloo는 마케팅 담당자를 대상으로 AI에 대한 비기술적인 셀프 서비스 인터페이스를 개발했으며 AI의 대용량 API 라이선스보다 시트당 비용 효율성이 훨씬 높습니다.

(Qloo CEO Alex Elias가 답변 제공)

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