ミシュランがデジタル時代に出会う: AI を活用したパーソナライズされたレコメンデーション

フランスのタイヤ会社ミシュランが発行するホテルとレストランのガイドには、掲載に関して高い基準が定められています。 同社の検査官は各レストランやホテルを複数回訪問し、質の高い体験を継続的に提供しているかどうかを判断します。 彼らはこれを123年間続けています。 その結果、ガイドに一貫した高品質を期待する大規模な熱心な顧客ベースが生まれました。

では、ガイドに組み込まれた知識や専門知識を、デジタル時代の大量のパーソナライゼーションやアクセシビリティの需要とどのように融合させるのでしょうか? それが、ガイドのイベント、マーケティング、コミュニケーション、販売を担当するミシュラン・エクスペリエンス社​​の最高製品責任者、マイケル・デイビス氏の課題だ。

「ミシュランガイド内での私の役割は、ミシュランガイドを参考資料のディレクトリから、キュレーションのあらゆる側面を網羅する日常的なデジタルユーティリティに変えることです」とデイビス氏は語った。 「そのため、最終的にはそのキュレーションとブランドに基づいて、より多くのライフスタイルデジタル製品を作成することになります。」

これは、ミシュランガイドに掲載されているホテルやレストランの近くの場所やアクティビティをおすすめできることを意味します。 多くの旅行サイトは、ユーザーの評価に基づいてこれらの提案のリストを作成しています。 この方法でクラウドソーシングを行うと、ほとんどの人が興味を持つもののリストが作成されます。 それは品質と洞察力というミシュランのブランド価値と一致しません。

ミシュランとしては、一人ひとりの興味に沿った提案をする必要があります。 「旅行における金のガチョウは、どのようにして発見とスケールへのアクセスを提供できるか、また、特定のニーズに合わせてパーソナライズできるようにするかです」とデイビス氏は述べています。

文化AI

これを実現するために、彼らは Qloo に注目しました。Qloo は AI を使用してあらゆる対象ユーザーの好みを予測し、文化的ドメイン内および文化的ドメイン間の関係をマッピングします。 これらの領域には、音楽、映画、テレビ、食事、ナイトライフ、ファッション、書籍、旅行、テクノロジーが含まれます。 その AI は、25 億を超える文化的相関関係をマッピングしました。

Qloo CEO のアレックス・エリアス氏は、「コメディアン、音楽アーティスト、映画など、味の核となる 1 つの小さな実体を取り上げると、Qloo は数ミリ秒以内にそのカテゴリーまたは他のカテゴリーの味に関する予測を返します」と述べています。 。 「ジャズ ミュージシャンのソニー ローリンズと入力すると、おすすめが表示されます。 私たちのデータベースには、ソニー・ローリンズが好きだと明言し、他の多くのトピックについて意見を述べた 11,000 人以上の人々がいます。 したがって、ソニー・ローリンズが好きなら、これらの他の作品も好きになる可能性が非常に高いです。」

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デイビスとミシュランは、たとえユーザーが滞在している場所しかわかっていないとしても、ミシュラン コミュニティの登録メンバーへの提案を決定するために Qloo を使用しています。

「ニューヨークでは、同じブロックに 2 つのホテルがあるかもしれませんが、スタイルは大きく異なります」とデイビス氏は言います。 「たとえば、Google にアクセスすると、同じようなおすすめのアクティビティが表示されます。なぜなら、両者は互いに数百フィート以内に位置しているからです。 Qloo を使用すると、顧客プロフィールやホテルのプロフィール、スタイル、雰囲気、デザインを考慮して、そのブロックに滞在しているゲストよりもそのタイプのゲストに合わせて調整されたガイドを作成できます。 したがって、美術館を勧められるかもしれませんが、その 1 つは、ニューヨークのセックス博物館とホイットニーの博物館かもしれません。」

クラウドソーシングがやってくる

はっきり言っておきますが、デイビス氏はクラウドソーシングに何の反対もありません。 ミシュランは、人々にタイヤを運転し、使用する理由を提供するためにガイドを開始しました。 当初、彼らは利用可能なものとその品質に関する顧客の提案に依存していました。

「これは、私たちが将来的に再び探究したいと考えていることです。それは、製品の一部になりたいという願望を常に表明してきた、私たちが世界中に持つこの広大なコミュニティを活用することです。」と彼は言いました。 「私たちは、Qloo を使用してコミュニティと検査官の間のバランスをとり、人々、つまり私たちの忠実な顧客ベース、または私たちがやっていることを高く評価し、キュレーションを評価するだけでなく、彼らのことも認識している人々を巻き込むことを目指しています。プロセスにもたらす価値がある。」

Qloo はそのまま使用できますが、ミシュランには非常に特殊なニーズがありました。 Davis 氏は、必要なカスタマイズを実現することは、Qloo エンジニアリング チームに「なぜこれらの詳細なデータが私たちに大きな違いをもたらすのか、そしてチームはそれに適応することに優れているのか、そして私たちのニーズは何なのか」を教育することを意味すると述べました。 つまり、私たちは要求しているのです。」

一例として、ユーザーがレストランのリストを作成する場合があります。 ガイドは独自のリストを常に更新するため、ユーザーの個人用リストは、ガイドが承認しているものとそうでないものを最新の状態にする必要があります。 たとえば、推奨されたホテルに、別個に所有および運営されている推奨レストランが併設されている場合、これは難しい場合があります。

「ホテルはまだあるかもしれないが、そこにあるレストランはもうガイドには載っていない」とデイビスさんは言う。 「そのため、正確性を保つためにこのような非常に厄介な状況に陥りますが、Qloo はそれを管理し、リアルタイムの更新を分類し続けるのに役立ちます。」

いつ、何を、どの程度実装するか

• Qloo の導入はいつから始めて、どれくらいの時間がかかりましたか? 最初は2021年に彼らと契約した。 開発者の Qloo へのオンボーディングは非常に直感的で、API に接続するのに通常は 1 日かかります。 カスタム ソリューション/パイプラインおよびオーダーメイドの調整された AI モデルの場合、通常は数週間以内です。
• 導入は社内で行われましたか、それとも導入パートナーを利用しましたか? 実装は完全に社内で行われました。 Qloo のドキュメント、AI 開発者ツール、および一部のサポートを活用します。
• ソリューションを実行しているチームには何人の人がいますか? 統合するエンジニアはほんの数名で、専任のエンジニアが Qloo の AI から製品へのパイプラインを構築します。
• おおよそのコスト (企業のみですか)? ほとんどのエンタープライズ統合は年間 6 桁の単位で始まりますが、Qloo は大規模トライアルと個人の開発者のアクセス/計画を非常にサポートしています。 また、Qloo はマーケター向けに AI への非技術的なセルフサービス インターフェイスを開発しており、AI の大量 API ライセンスよりもシートあたりの費用対効果がはるかに優れています。

(回答は Qloo CEO の Alex Elias 氏によるものです。)

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