Michelin wkracza w erę cyfrową: spersonalizowane rekomendacje oparte na sztucznej inteligencji

Przewodniki po hotelach i restauracjach publikowane przez francuską firmę oponiarską Michelin mają wysokie standardy w zakresie uwzględniania. Inspektorzy firmy wielokrotnie odwiedzają każdą restaurację i hotel, aby ustalić, czy konsekwentnie dostarczają one wysokiej jakości wrażeń. Robią to od 123 lat. Rezultat: duża, oddana baza klientów, którzy oczekują od przewodników tej samej, niezmiennie wysokiej jakości.

Jak zatem połączyć wiedzę i doświadczenie zawarte w przewodnikach z wymogami masowej personalizacji i dostępności ery cyfrowej? To wyzwanie dla Michaela Davisa, dyrektora ds. produktu w Michelin Experiences, która zajmuje się wydarzeniami, marketingiem, komunikacją i sprzedażą przewodnika.

„Moja rola w Przewodniku Michelin polega na przekształceniu Przewodnika Michelin z katalogu materiałów referencyjnych w codzienne narzędzie cyfrowe, które obejmuje wszystkie aspekty selekcji” – powiedział Davis. „Więc ostatecznie tworzymy bardziej cyfrowy produkt lifestylowy oparty na tej kuracji i marce”.

Oznacza to możliwość polecania miejsc i atrakcji w pobliżu hotelu lub restauracji wymienionych w przewodniku Michelin. Wiele witryn turystycznych opiera się na ocenach użytkowników przy tworzeniu list tych sugestii. Crowdsourcing w ten sposób tworzy listy rzeczy, które interesują większość ludzi. To nie jest zgodne z wartościami marki Michelin dotyczącymi jakości i rozeznania.

Dla Michelin konieczne jest dostarczanie sugestii związanych z zainteresowaniami każdej osoby. „Złota gęś w podróżowaniu polega na tym, jak możemy zapewnić Ci dostęp do odkryć i dostępu do skali, ale także dostosować go do Twoich konkretnych potrzeb” – powiedział Davis.

Kulturowa sztuczna inteligencja

W tym celu zwrócili się do Qloo, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do przewidywania gustu dowolnej docelowej grupy odbiorców i mapowania relacji w obrębie domen kulturowych i pomiędzy nimi. Domeny te obejmują muzykę, film, telewizję, restauracje, życie nocne, modę, książki, podróże i technologie. Jego sztuczna inteligencja zmapowała ponad ćwierć biliona korelacji kulturowych.

„Możesz wziąć ziarno smaku, jedną małą istotę, może to być komik, artysta muzyczny, film, a Qloo w ciągu milisekund odpowie, podając przewidywania dotyczące gustu w tej lub innych kategoriach” – powiedział dyrektor generalny Qloo Alex Elias . „Możesz wpisać Sonny'ego Rollinsa, muzyka jazzowego i zobaczyć rekomendacje. W naszej bazie danych znajduje się ponad 11 000 osób, które otwarcie zadeklarowały, że lubią Sonny'ego Rollinsa i wyraziły swoją opinię na wiele, wiele innych tematów. Więc jeśli lubisz Sonny'ego Rollinsa, istnieje duże prawdopodobieństwo, że spodobają ci się też inne rzeczy.

Kop głębiej: ROI spersonalizowanych doświadczeń: pomiary procesów

Davis i Michelin korzystają z Qloo w celu określenia sugestii dla zarejestrowanych członków społeczności Michelin, nawet jeśli wiedzą jedynie, gdzie przebywa użytkownik.

„W Nowym Jorku możemy mieć dwa hotele w tej samej dzielnicy, ale różnią się one stylem” — powiedział Davis. „Jeśli na przykład wejdziesz do Google, otrzymasz takie same rekomendacje rzeczy do zrobienia, ponieważ oba znajdują się w odległości kilkuset stóp od siebie. Dzięki Qloo możemy wziąć pod uwagę profil klienta lub profil hotelu, jego styl, atmosferę, projekt i stworzyć przewodnik bardziej dostosowany do tego typu gości niż ten, który przebywa w dalszej części bloku. Możesz więc dostać rekomendacje muzeów, ale jednym z nich może być Muzeum Seksu w Nowym Jorku kontra Whitney.

Nadchodzi crowdsourcing

Żeby było jasne, Davis nie ma nic przeciwko crowdsourcingowi. Michelin stworzył przewodnik, aby dać ludziom powód do jazdy i używania opon. Na początku opierali się na sugestiach swoich klientów co do tego, co było dostępne i jaka była ich jakość.

„To coś, co chcemy ponownie zbadać w przyszłości, a mianowicie wykorzystanie tej ogromnej społeczności, którą mamy na całym świecie, a która nieustannie wyrażała chęć bycia częścią produktu” – powiedział. „Chcemy wykorzystać Qloo, aby pomóc nam stworzyć równowagę między naszą społecznością a inspektorami i zaangażować ludzi — bardziej naszą lojalną bazę klientów lub naszych ludzi, którzy doceniają to, co robimy i cenią sobie opiekę, ale także uznają, że mają wartość do wniesienia do procesu.”

Podczas gdy Qloo może być używane od razu po wyjęciu z pudełka, Michelin miał bardzo specyficzne potrzeby. Davis powiedział, że uzyskanie potrzebnych dostosowań oznaczało pouczenie zespołu inżynierów Qloo o tym, „dlaczego te szczegółowe dane mają dla nas takie znaczenie oraz że zespół świetnie się do tego dostosował i jakie są nasze potrzeby. To znaczy, jesteśmy wymagający.”

Jednym z przykładów jest sytuacja, gdy użytkownik tworzy listę restauracji. Ponieważ przewodnik stale odświeża własną listę, spersonalizowana lista użytkownika musi być aktualna pod względem tego, co jest, a co nie jest zatwierdzone przez przewodnika. Może to być trudne, gdy na przykład w polecanym hotelu znajduje się polecana restauracja, która jest własnością i jest obsługiwana oddzielnie.

„Hotel może nadal tam być, ale restauracji w nim nie ma już w przewodniku” – powiedział Davis. „Więc wchodzimy w naprawdę trudne sytuacje, aby wszystko było dokładne, a Qloo pomaga nam zarządzać tym i kategoryzować aktualizacje w czasie rzeczywistym”.

Kiedy, co i ile wdrożenia

• Kiedy zacząłeś wdrażać Qloo i jak długo to trwało? Początkowo podpisał z nimi kontrakt w 2021 r.; wdrażanie deweloperów do Qloo jest bardzo intuicyjne i zwykle zajmuje jeden dzień, aby podłączyć się do interfejsów API. W przypadku niestandardowych rozwiązań/potoków i dostosowanych do potrzeb modeli sztucznej inteligencji jest to zazwyczaj nie więcej niż kilka tygodni.
• Czy wdrożenie odbyło się wewnętrznie, czy korzystaliście z usług partnerów wdrożeniowych? Wdrożenie odbyło się całkowicie wewnętrznie; wykorzystując dokumentację Qloo i narzędzia programistyczne AI oraz pewne wsparcie.
• Ile osób jest w zespole obsługującym rozwiązanie? Wystarczy garstka inżynierów do integracji i dedykowany inżynier, który zaprojektuje rurociąg od sztucznej inteligencji Qloo do ich produktu.
• Koszt stadionu piłkarskiego (czy tylko dla przedsiębiorstw)? Większość integracji przedsiębiorstw rozpoczyna się od 6-cyfrowych rocznie, ale Qloo bardzo wspiera masowe testy i indywidualne plany dostępu dla programistów. Ponadto firma Qloo opracowała nietechniczny, samoobsługowy interfejs do sztucznej inteligencji przeznaczony dla marketerów, który jest znacznie bardziej opłacalny w przeliczeniu na stanowisko niż masowe licencjonowanie API sztucznej inteligencji.

(Odpowiedzi udzielił dyrektor generalny Qloo, Alex Elias.)