มิชลินพบกับยุคดิจิทัล: คำแนะนำส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนโดย AI

คู่มือโรงแรมและร้านอาหารที่จัดพิมพ์โดยบริษัทยางรถยนต์สัญชาติฝรั่งเศส Michelin มีมาตรฐานระดับสูงในการรวมไว้ ผู้ตรวจสอบของบริษัทจะไปเยี่ยมชมร้านอาหารและโรงแรมแต่ละแห่งหลายครั้งเพื่อดูว่าพวกเขามอบประสบการณ์คุณภาพสูงอย่างสม่ำเสมอหรือไม่ พวกเขาทำเช่นนี้มาเป็นเวลา 123 ปีแล้ว ผลลัพธ์: ฐานลูกค้าขนาดใหญ่และทุ่มเทซึ่งคาดหวังคุณภาพสูงที่สม่ำเสมอจากคำแนะนำ

แล้วคุณจะผสานความรู้และความเชี่ยวชาญที่ฝังอยู่ในคู่มือเข้ากับความต้องการส่วนบุคคลจำนวนมากและความสามารถในการเข้าถึงของยุคดิจิทัลได้อย่างไร นั่นคือความท้าทายสำหรับ Michael Davis ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Michelin Experiences ซึ่งดูแลงานกิจกรรม การตลาด การสื่อสาร และการขายสำหรับไกด์

“บทบาทของฉันในมิชลิน ไกด์ คือ การแปลงมิชลิน ไกด์ จากสารบบข้อมูลอ้างอิงให้เป็นยูทิลิตี้ดิจิทัลรายวันที่ครอบคลุมทุกแง่มุมของการดูแลจัดการ” เดวิสกล่าว “ดังนั้นเราจึงสร้างผลิตภัณฑ์ดิจิทัลไลฟ์สไตล์มากขึ้นโดยอิงจากการดูแลจัดการและแบรนด์นั้น”

การทำเช่นนี้หมายถึงสามารถแนะนำสถานที่และกิจกรรมใกล้กับโรงแรมหรือร้านอาหารที่มีรายชื่ออยู่ในคู่มือมิชลิน ไซต์ท่องเที่ยวหลายแห่งอาศัยการให้คะแนนของผู้ใช้เพื่อสร้างรายการคำแนะนำเหล่านี้ การระดมทุนด้วยวิธีนี้จะสร้างรายการสิ่งที่คนส่วนใหญ่สนใจ นั่นไม่สอดคล้องกับคุณค่าของแบรนด์มิชลินในด้านคุณภาพและความฉลาด

สำหรับมิชลินจำเป็นต้องเสนอคำแนะนำที่เกี่ยวข้องกับความสนใจของแต่ละคน “ห่านทองคำในการเดินทางคือวิธีที่เราจะให้คุณเข้าถึงการค้นพบและเข้าถึงขนาดต่างๆ แต่ยังทำให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของคุณ” เดวิสกล่าว

AI วัฒนธรรม

ในการทำเช่นนั้น พวกเขาหันมาใช้ Qloo ซึ่งใช้ AI เพื่อคาดการณ์รสนิยมของกลุ่มเป้าหมาย และจัดทำแผนผังความสัมพันธ์ภายในและระหว่างโดเมนทางวัฒนธรรม โดเมนเหล่านั้นรวมถึงดนตรี ภาพยนตร์ ทีวี ร้านอาหาร สถานบันเทิงยามค่ำคืน แฟชั่น หนังสือ การเดินทางและเทคโนโลยี AI ของบริษัทได้จัดทำแผนที่ความสัมพันธ์ทางวัฒนธรรมมากกว่าหนึ่งในสี่ล้านล้าน

“คุณสามารถสัมผัสถึงรสชาติได้ สิ่งเล็กๆ น้อยๆ อาจเป็นนักแสดงตลก ศิลปิน เพลง ภาพยนตร์ และ Qloo จะตอบกลับด้วยการคาดการณ์เกี่ยวกับรสนิยมในหมวดหมู่นั้นหรือหมวดหมู่อื่นๆ ภายในมิลลิวินาที” Alex Elias ซีอีโอของ Qloo กล่าว . “คุณสามารถพิมพ์ Sonny Rollins นักดนตรีแจ๊สและดูคำแนะนำได้ มีผู้คนมากกว่า 11,000 คนในฐานข้อมูลของเราที่ได้ประกาศอย่างชัดเจนว่าพวกเขาชอบ Sonny Rollins และแสดงความคิดเห็นในหัวข้ออื่นๆ อีกมากมาย ดังนั้น ถ้าคุณชอบซันนี่ โรลลินส์ มีความเป็นไปได้สูงมากที่คุณจะชอบสิ่งอื่นๆ เหล่านี้เช่นกัน”

เจาะลึก: ROI ของประสบการณ์ส่วนบุคคล: การวัดกระบวนการ

Davis และ Michelin ใช้ Qloo เพื่อพิจารณาข้อเสนอแนะสำหรับสมาชิกที่ลงทะเบียนของชุมชน Michelin แม้ว่าสิ่งเดียวที่พวกเขารู้คือที่ที่ผู้ใช้พักอยู่ก็ตาม

“ในนิวยอร์ก เราอาจมีโรงแรมสองแห่งอยู่ในช่วงตึกเดียวกัน แต่มีสไตล์ที่แตกต่างกันมาก” เดวิสกล่าว “ตัวอย่างเช่น หากคุณไปที่ Google คุณจะได้รับสิ่งที่แนะนำประเภทเดียวกันให้ทำ เนื่องจากทั้งสองแห่งอยู่ห่างจากกันไม่เกินสองสามร้อยฟุต ด้วย Qloo ช่วยให้เราพิจารณาโปรไฟล์ลูกค้าหรือโปรไฟล์ของโรงแรม สไตล์ บรรยากาศ การออกแบบ และสร้างคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับแขกประเภทนั้นมากกว่าแขกที่อยู่ถัดไป ดังนั้นคุณอาจได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับพิพิธภัณฑ์ แต่แห่งหนึ่งอาจเป็นพิพิธภัณฑ์เพศสัมพันธ์ในนิวยอร์กกับวิทนีย์”

การระดมทุนกำลังจะมา

เพื่อความชัดเจน Davis ไม่มีอะไรต่อต้านการระดมทุนจากมวลชน มิชลินเริ่มคู่มือนี้เพื่อให้ผู้คนมีเหตุผลในการขับขี่และใช้ยางของตน ในตอนแรก พวกเขาอาศัยคำแนะนำของลูกค้าเกี่ยวกับสิ่งที่มีอยู่และคุณภาพ

“นั่นคือสิ่งที่เรากำลังมองหาที่จะสำรวจอีกครั้งในอนาคต ซึ่งก็คือการใช้ประโยชน์จากชุมชนอันกว้างใหญ่ที่เรามีทั่วโลก ซึ่งได้แสดงความปรารถนาที่จะเป็นส่วนหนึ่งของผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่อง” เขากล่าว “เราต้องการใช้ Qloo เพื่อช่วยเราสร้างสมดุลระหว่างชุมชนของเราและผู้ตรวจสอบ และเกี่ยวข้องกับผู้คน — ฐานลูกค้าที่ภักดีของเรามากขึ้น หรือคนของเราที่ชื่นชอบสิ่งที่เรากำลังทำและให้ความสำคัญกับการดูแลจัดการ แต่ยังรับรู้ถึงพวกเขาด้วย มีคุณค่าที่จะนำมาสู่กระบวนการ”

แม้ว่า Qloo จะสามารถใช้งานได้ทันทีเมื่อแกะกล่อง แต่มิชลินก็มีความต้องการที่เฉพาะเจาะจงมาก Davis กล่าวว่าการได้รับการปรับแต่งที่ต้องการหมายถึงการให้ความรู้แก่ทีมวิศวกรของ Qloo ว่า “เหตุใดข้อมูลแบบละเอียดเหล่านี้จึงสร้างความแตกต่างให้กับเรา และทีมก็ปรับตัวเข้ากับสิ่งนั้นได้ดีมาก และความต้องการของเราคืออะไร” ฉันหมายความว่าเรากำลังเรียกร้อง”

ตัวอย่างหนึ่งคือเมื่อผู้ใช้สร้างรายชื่อร้านอาหาร เนื่องจากคำแนะนำจะรีเฟรชรายการของตนเองอย่างต่อเนื่อง รายการส่วนบุคคลของผู้ใช้จึงต้องอัปเดตว่ารายการใดบ้างที่ได้รับและไม่ได้รับการอนุมัติจากไกด์ ซึ่งอาจเป็นเรื่องยาก ตัวอย่างเช่น โรงแรมที่แนะนำเป็นที่ตั้งของร้านอาหารที่แนะนำซึ่งเป็นเจ้าของและดำเนินการแยกกัน

“โรงแรมอาจจะยังอยู่ที่นั่น แต่ร้านอาหารในโรงแรมนั้นไม่อยู่ในคู่มืออีกต่อไปแล้ว” เดวิสกล่าว “ดังนั้นเราจึงตกอยู่ในสถานการณ์ที่ยากลำบากเหล่านี้เพื่อให้มันแม่นยำ และ Qloo ช่วยให้เราจัดการเรื่องนั้นและจัดหมวดหมู่การอัปเดตแบบเรียลไทม์”

จะดำเนินการเมื่อไร อย่างไร และมากน้อยเพียงใด

• คุณเริ่มใช้ Qloo เมื่อใด และใช้เวลานานเท่าใด เซ็นสัญญาครั้งแรกกับพวกเขาในปี 2021; การเริ่มต้นใช้งาน Qloo ของนักพัฒนานั้นทำได้ง่ายมาก และโดยทั่วไปจะใช้เวลาหนึ่งวันในการเชื่อมต่อกับ API สำหรับโซลูชัน/ไปป์ไลน์ที่กำหนดเอง และโมเดล AI ที่ปรับแต่งตามความต้องการ โดยปกติจะใช้เวลาไม่เกินสองสามสัปดาห์
• การนำไปใช้งานเกิดขึ้นภายในองค์กรหรือคุณใช้พันธมิตรการนำไปใช้งานหรือไม่ การดำเนินการเกิดขึ้นภายในบริษัททั้งหมด ใช้ประโยชน์จากเอกสารของ Qloo และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา AI และการสนับสนุนบางอย่าง
• มีทีมงานกี่คนที่ดำเนินการแก้ไขปัญหานี้ มีวิศวกรเพียงไม่กี่คนที่จะบูรณาการ โดยมีวิศวกรที่ทุ่มเทเพื่อออกแบบไปป์ไลน์จาก AI ของ Qloo ลงในผลิตภัณฑ์ของตน
• ต้นทุน Ball-park (เฉพาะองค์กรเท่านั้น)? การบูรณาการระดับองค์กรส่วนใหญ่เริ่มต้นที่ 6 หลักต่อปี แต่ Qloo สนับสนุนการทดลองปริมาณมากและการเข้าถึง/แผนของนักพัฒนารายบุคคลเป็นอย่างมาก นอกจากนี้ Qloo ยังได้พัฒนาอินเทอร์เฟซแบบบริการตนเองที่ไม่ใช่เชิงเทคนิคสำหรับ AI ซึ่งมุ่งเป้าไปที่นักการตลาด และคุ้มค่าต่อต้นทุนต่อที่นั่งมากกว่าการออกใบอนุญาต API ปริมาณสูงของ AI

(คำตอบจาก Qloo CEO Alex Elias)