A Michelin encontra a era digital: recomendações personalizadas alimentadas por IA

Os guias de hotéis e restaurantes publicados pela empresa francesa de pneus Michelin têm altos padrões de inclusão. Os inspetores da empresa visitam cada restaurante e hotel várias vezes para determinar se eles oferecem consistentemente experiências de alta qualidade. Eles têm feito isso por 123 anos. O resultado: uma base de clientes grande e dedicada que espera a mesma alta qualidade consistente dos guias.

Como, então, fundir o conhecimento e a experiência incorporados nos guias com as demandas de personalização e acessibilidade em massa da era digital? Esse é o desafio de Michael Davis, diretor de produtos da Michelin Experiences, que cuida dos eventos, marketing, comunicação e vendas do guia.

“Meu papel no Guia Michelin é transformar o Guia Michelin de um diretório de material de referência em um utilitário digital diário que abrange todos os aspectos da curadoria”, disse Davis. “Então, acabamos criando mais um produto digital de estilo de vida com base nessa curadoria e marca.”

Isso significa poder recomendar lugares e atividades perto de um hotel ou restaurante listado no Guia Michelin. Muitos sites de viagens contam com avaliações de usuários para criar listas dessas sugestões. Crowdsourcing desta forma produz listas de coisas que são de interesse para a maioria das pessoas. Isso não se alinha com os valores de qualidade e discernimento da marca Michelin.

Para a Michelin, é preciso entregar sugestões que estejam de acordo com os interesses de cada um. “A galinha dos ovos de ouro nas viagens é como podemos dar a você acesso à descoberta e à escala, mas também torná-lo personalizado para suas necessidades específicas”, disse Davis.

IA cultural

Para fazer isso, eles recorreram ao Qloo, que usa IA para prever o gosto de qualquer público-alvo e mapear relacionamentos dentro e entre domínios culturais. Esses domínios incluem música, cinema, TV, restaurantes, vida noturna, moda, livros, viagens e tecnologia. Sua IA mapeou mais de um quarto de trilhão de correlações culturais.

“Você pode pegar um núcleo de gosto, uma pequena entidade, pode ser um comediante, um artista musical, um filme, e a Qloo responderá com previsões sobre o gosto nessa categoria ou em outras categorias em milissegundos”, disse Alex Elias, CEO da Qloo. . “Você poderia digitar Sonny Rollins, o músico de jazz e ver as recomendações. Há mais de 11.000 pessoas em nosso banco de dados que declararam explicitamente que gostam de Sonny Rollins e deram suas opiniões sobre muitos, muitos outros tópicos. Então, se você gosta de Sonny Rollins, há uma probabilidade muito alta de gostar dessas outras coisas também.”

Vá mais fundo: O ROI de experiências personalizadas: medições de processo

Davis e Michelin usam o Qloo para determinar sugestões para membros registrados na Comunidade Michelin, mesmo que a única coisa que saibam seja onde o usuário está hospedado.

“Em Nova York, podemos ter dois hotéis no mesmo quarteirão, mas eles são muito diferentes em estilo”, disse Davis. “Se você acessasse o Google, por exemplo, obteria o mesmo tipo de coisas recomendadas para fazer, porque ambas estão localizadas a poucos metros uma da outra. Com Qloo permite-nos ter em conta o perfil do cliente ou do hotel, o seu estilo, o seu ambiente, o seu design, e criar um guia mais atento a esse tipo de hóspede do que ao que está hospedado no quarteirão. Então você pode receber recomendações de museus, mas um pode ser o Museu do Sexo em Nova York versus o Whitney.

O crowdsourcing está chegando

Para ser claro, Davis não tem nada contra o crowdsourcing. A Michelin iniciou o guia para dar às pessoas um motivo para dirigir e usar seus pneus. No início, confiaram nas sugestões dos clientes sobre o que estava disponível e sua qualidade.

“Isso é algo que pretendemos explorar novamente no futuro, que é alavancar esta vasta comunidade que temos globalmente, que tem expressado constantemente o seu desejo de fazer parte do produto”, disse ele. “Queremos usar o Qloo para nos ajudar a criar um equilíbrio entre nossa comunidade e os inspetores, e envolver as pessoas – mais de nossa base de clientes fiéis, ou nosso pessoal que aprecia o que estamos fazendo e valoriza a curadoria, mas também reconhece que eles têm valor para trazer para o processo.”

Embora o Qloo possa ser usado imediatamente, a Michelin tinha necessidades muito específicas. Davis disse que obter a personalização necessária significava educar a equipe de engenharia da Qloo sobre “por que esses dados granulares fazem tanta diferença para nós, e a equipe tem sido ótima em se adaptar a isso, e quais são nossas necessidades. Quero dizer, somos exigentes.”

Um exemplo é quando um usuário cria uma lista de restaurantes. Como o guia atualiza sua própria lista constantemente, a lista personalizada do usuário deve estar atualizada com o que é ou não aprovado pelo guia. Isso pode ser complicado quando, por exemplo, um hotel recomendado abriga um restaurante recomendado que pertence e é operado separadamente.

“O hotel pode ainda estar lá, mas o restaurante não está mais no guia”, disse Davis. “Então, entramos nessas situações realmente complicadas para que tudo seja preciso e o Qloo nos ajuda a gerenciar isso e a manter as atualizações em tempo real categorizadas.”

O quando, o quê e quanto da implementação

• Quando você começou a implementar o Qloo e quanto tempo demorou? Inicialmente assinado com eles em 2021; A integração do desenvolvedor no Qloo é muito intuitiva e normalmente leva um dia para se conectar às APIs. Para soluções/pipelines personalizados e modelos de IA ajustados sob medida, geralmente não leva mais do que algumas semanas.
• A implementação aconteceu internamente ou você utilizou parceiros de implementação? A implementação ocorreu inteiramente internamente; aproveitando a documentação e as ferramentas de desenvolvedor de IA do Qloo e algum suporte.
• Quantas pessoas estão na equipe que executa a solução? Apenas alguns engenheiros para integrar, com um engenheiro dedicado pronto para arquitetar o pipeline da IA ​​da Qloo em seu produto.
• Custo do estádio (é apenas para empresas)? A maioria das integrações empresariais começa na casa dos 6 dígitos anualmente, mas o Qloo apoia muito testes de alto volume e acesso/planos de desenvolvedores individuais. Além disso, a Qloo desenvolveu uma interface de autoatendimento não técnica para a IA voltada para profissionais de marketing e é muito mais econômica por assento do que o licenciamento de API de alto volume da IA.

(Respostas fornecidas pelo CEO da Qloo, Alex Elias.)