Michelin se encuentra con la era digital: recomendaciones personalizadas impulsadas por IA

Las guías de hoteles y restaurantes publicadas por la empresa francesa de neumáticos Michelin tienen altos estándares de inclusión. Los inspectores de la compañía visitan cada restaurante y hotel varias veces para determinar si brindan experiencias de alta calidad de manera constante. Llevan 123 años haciendo esto. El resultado: una gran base de clientes dedicados que espera la misma alta calidad constante de las guías.

Entonces, ¿cómo combina el conocimiento y la experiencia integrados en las guías con las demandas masivas de personalización y accesibilidad de la era digital? Ese es el desafío para Michael Davis, director de producto de Michelin Experiences, que se encarga de los eventos, el marketing, las comunicaciones y las ventas de la guía.

“Mi papel dentro de la Guía Michelin es transformar la Guía Michelin de un directorio de material de referencia en una utilidad digital diaria que abarque todos los aspectos de la conservación”, dijo Davis. “Así que terminamos creando más un producto digital de estilo de vida basado en esa curaduría y marca”.

Hacer eso significa poder recomendar lugares y actividades cerca de un hotel o restaurante que figura en la Guía Michelin. Muchos sitios de viajes se basan en las calificaciones de los usuarios para crear listas de estas sugerencias. El crowdsourcing de esta manera produce listas de cosas que son de interés para la mayoría de las personas. Eso no se alinea con los valores de calidad y discernimiento de la marca Michelin.

Para Michelin es necesario entregar sugerencias que estén relacionadas con los intereses de cada persona. “La gallina de los huevos de oro en los viajes es cómo podemos brindarle acceso al descubrimiento y acceso a la escala, pero también hacerlo personalizado para sus necesidades particulares”, dijo Davis.

IA cultural

Para hacer eso, recurrieron a Qloo, que usa IA para predecir el gusto de cualquier público objetivo y mapear las relaciones dentro y entre los dominios culturales. Esos dominios incluyen música, cine, televisión, gastronomía, vida nocturna, moda, libros, viajes y tecnología. Su IA ha mapeado más de un cuarto de billón de correlaciones culturales.

“Puedes tomar un núcleo de gusto, una pequeña entidad, podría ser un comediante, un artista musical, una película, y Qloo responderá con predicciones sobre el gusto en esa categoría u otras categorías en milisegundos”, dijo el CEO de Qloo, Alex Elias. . “Puede escribir Sonny Rollins, el músico de jazz y ver recomendaciones. Hay más de 11,000 personas en nuestra base de datos que declararon explícitamente que les gusta Sonny Rollins y dieron su opinión sobre muchos, muchos otros temas. Entonces, si te gusta Sonny Rollins, es muy probable que también te gusten estas otras cosas”.

Excavar más hondo: El ROI de las experiencias personalizadas: Mediciones de procesos

Davis y Michelin usan Qloo para determinar sugerencias para miembros registrados de la Comunidad Michelin, incluso si lo único que saben es dónde se hospeda el usuario.

“En Nueva York, podemos tener dos hoteles en la misma cuadra, pero tienen un estilo muy diferente”, dijo Davis. “Si fueras a Google, por ejemplo, obtendrías el mismo tipo de cosas recomendadas porque ambas están ubicadas a unos cientos de pies una de otra. Con Qloo nos permite tener en cuenta el perfil del cliente o el perfil del hotel, su estilo, su ambiente, su diseño, y crear una guía más afinada para ese tipo de huésped que para el que se está quedando a la vuelta de la esquina. Así que es posible que te recomienden museos, pero uno podría ser el Museo del Sexo en Nueva York versus el Whitney”.

Se acerca el crowdsourcing

Para ser claros, Davis no tiene nada en contra del crowdsourcing. Michelin inició la guía para dar a la gente una razón para conducir y utilizar sus neumáticos. Al principio confiaron en las sugerencias de sus clientes sobre la oferta y la calidad.

"Eso es algo que buscamos explorar nuevamente en el futuro, que es aprovechar esta vasta comunidad que tenemos a nivel mundial, que constantemente ha expresado su deseo de ser parte del producto", dijo. “Buscamos utilizar Qloo para ayudarnos a crear un equilibrio entre nuestra comunidad y los inspectores, e involucrar a las personas: más de nuestra base de clientes leales o nuestra gente que aprecia lo que estamos haciendo y valora la curación, pero también reconoce que Tenemos valor que aportar al proceso”.

Si bien Qloo se puede utilizar de inmediato, Michelin tenía necesidades muy específicas. Davis dijo que obtener la personalización que necesitaban significaba educar al equipo de ingeniería de Qloo sobre "por qué estos datos granulares marcan una diferencia tan grande para nosotros, y el equipo ha sido excelente al adaptarse a eso, y cuáles son nuestras necesidades". Quiero decir, somos exigentes”.

Un ejemplo es cuando un usuario crea una lista de restaurantes. Debido a que la guía actualiza su propia lista constantemente, la lista personalizada del usuario debe estar actualizada con lo que está y no está aprobado por la guía. Esto puede resultar complicado cuando, por ejemplo, un hotel recomendado alberga un restaurante recomendado que es propiedad y está gestionado por separado.

"Es posible que el hotel todavía esté allí, pero el restaurante que contiene ya no está en la guía", dijo Davis. "Así que nos metemos en estas situaciones realmente difíciles para que sea preciso y Qloo nos ayuda a gestionar eso y a mantener categorizadas las actualizaciones en tiempo real".

El cuándo, qué y cuánto implementar

• ¿Cuándo empezasteis a implementar Qloo y cuánto tiempo os llevó? Firmó inicialmente con ellos en 2021; La incorporación de desarrolladores a Qloo es muy intuitiva y normalmente lleva un día conectarse a las API. Para soluciones/canalizaciones personalizadas y modelos de IA adaptados a medida, normalmente no son más de unas pocas semanas.
• ¿La implementación se realizó internamente o utilizó socios de implementación? La implementación se realizó íntegramente internamente; aprovechando la documentación de Qloo y las herramientas de desarrollo de IA y algo de soporte.
• ¿Cuántas personas hay en el equipo que ejecuta la solución? Solo un puñado de ingenieros para integrar, con un ingeniero dedicado encargado de diseñar la canalización desde la IA de Qloo hasta su producto.
• ¿Costo aproximado (es solo empresarial)? La mayoría de las integraciones empresariales comienzan en las 6 cifras anualmente, pero Qloo apoya mucho las pruebas de gran volumen y el acceso/planes de desarrolladores individuales. Además, Qloo ha desarrollado una interfaz de autoservicio no técnica para la IA dirigida a los especialistas en marketing y es mucho más rentable por puesto que las licencias API de alto volumen de la IA.

(Respuestas proporcionadas por el director ejecutivo de Qloo, Alex Elias).