米其林迎接數字時代：人工智能驅動的個性化推薦
已發表: 2023-08-22法國輪胎公司米其林發布的酒店和餐廳指南具有很高的收錄標準。 該公司的檢查員多次訪問每家餐廳和酒店，以確定他們是否始終如一地提供高質量的體驗。 他們這樣做已經有 123 年了。 結果是：擁有大量忠實的客戶群，他們期望指南具有同樣一致的高質量。
那麼，如何將指南中嵌入的知識和專業知識與數字時代的大眾個性化和可訪問性需求相結合呢？ 這是米其林體驗部首席產品官邁克爾·戴維斯面臨的挑戰，該公司負責該指南的活動、營銷、傳播和銷售。
“我在《米其林指南》中的職責是將《米其林指南》從參考材料目錄轉變為涵蓋管理各個方面的日常數字實用程序，”戴維斯說。 “因此，我們最終根據該策劃和品牌創造了更多生活方式數字產品。”
這樣做意味著能夠推薦米其林指南中列出的酒店或餐廳附近的地點和活動。 許多旅遊網站依靠用戶評分來創建這些建議的列表。 這種眾包方式會產生大多數人感興趣的事物列表。 這與米其林質量和洞察力的品牌價值觀不符。
對於米其林來說，需要提供與每個人的興趣相關的建議。 戴維斯說：“旅行中的金鵝是我們如何讓您有機會發現和擴大規模，同時還能根據您的特定需求進行個性化定制。”
文化人工智能
為此，他們求助於 Qloo，該公司使用人工智能來預測任何目標受眾的品味，並繪製文化領域內部和之間的關係。 這些領域包括音樂、電影、電視、餐飲、夜生活、時尚、書籍、旅行和科技。 它的人工智能已經繪製了超過25萬億的文化關聯圖。
Qloo 首席執行官Alex Elias 表示：“你可以選擇一個品味的核心，一個小實體，它可以是一位喜劇演員、一位音樂藝術家、一部電影，Qloo 將在幾毫秒內做出回應，對該類別或其他類別的品味做出預測。” 。 “您可以輸入爵士音樂家桑尼·羅林斯 (Sonny Rollins)，然後查看推薦。 我們的數據庫中有超過 11,000 人明確表示喜歡桑尼·羅林斯，並就許多其他主題發表了意見。 所以，如果你喜歡桑尼·羅林斯，那麼你很有可能也會喜歡這些其他的東西。”
深入挖掘： 個性化體驗的投資回報率：流程測量
Davis 和 Michelin 使用 Qloo 來確定對 Michelin 社區註冊會員的建議，即使他們唯一知道的是用戶住在哪裡。
“在紐約，我們可能在同一個街區有兩家酒店，但它們的風格截然不同，”戴維斯說。 “例如，如果你去谷歌，你會得到同樣類型的推薦活動，因為它們都位於彼此相距幾百英尺的範圍內。 借助 Qloo，我們可以考慮客戶概況或酒店概況、風格、氛圍、設計，並創建一份比住在街區的客人更適合該類型客人的指南。 所以你可能會得到推薦的博物館，但其中一個可能是紐約性博物館和惠特尼博物館。”
眾包即將到來
需要明確的是，戴維斯並不反對眾包。 米其林推出該指南是為了給人們一個駕駛和使用輪胎的理由。 一開始，他們依賴客戶對可用產品及其質量的建議。
“這是我們希望在未來再次探索的事情，即利用我們在全球擁有的龐大社區，他們不斷表達自己成為該產品一部分的願望，”他說。 “我們希望利用Qloo 來幫助我們在社區和檢查員之間建立平衡，並讓人們參與進來——更多的是我們的忠實客戶群，或者是那些欣賞我們正在做的事情並重視策劃的人，但也認識到他們為這一過程帶來價值。”
雖然 Qloo 可以開箱即用，但米其林有非常具體的需求。 Davis 表示，獲得所需的定制意味著讓 Qloo 工程團隊了解“為什麼這些細粒度數據對我們產生如此大的影響，團隊在適應這一點方面做得很好，以及我們的需求是什麼。 我的意思是，我們的要求很高。”
一個例子是用戶創建餐館列表。 由於指南會不斷刷新自己的列表，因此用戶的個性化列表必須與指南批准的內容和未批准的內容保持同步。 例如，當推薦的酒店是一家單獨擁有和經營的推薦餐廳的所在地時，這可能會很棘手。
“酒店可能還在，但裡面的餐廳已經不在指南里了，”戴維斯說。 “因此，我們會遇到這些非常棘手的情況，以便其準確無誤，Qloo 幫助我們管理這一點，並對實時更新進行分類。”
實施的時間、內容和程度
- 你們什麼時候開始實施Qloo，用了多長時間？ 最初於 2021 年與他們簽約； 開發人員加入 Qloo 非常直觀，通常需要一天的時間才能連接到 API。 對於定制解決方案/管道和定制調整的人工智能模型，通常不超過幾週。
- 實施是在內部進行還是使用實施合作夥伴？ 實施完全在內部進行； 利用 Qloo 的文檔和人工智能開發工具以及一些支持。
- 運行該解決方案的團隊中有多少人？ 只需要集成少數工程師，並由一名專門的工程師負責構建從 Qloo 的人工智能到他們的產品的管道。
- 大概成本（僅限企業）？ 大多數企業集成每年的起步價為 6 位數，但 Qloo 非常支持大批量試驗和個人開發人員訪問/計劃。 此外，Qloo 還針對營銷人員開發了一種非技術性的人工智能自助服務界面，與人工智能的大批量 API 許可相比，每個席位的成本效益要高得多。
（Qloo 首席執行官 Alex Elias 提供了答案。）
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