렌젤 (Renzell), 새로운 음식점 평가 시스템, 수학에 큰 가치 부여

사람들은 먹기 좋은 곳을 찾고 싶어합니다. Michelin, Zagat, Infatuation 및 일반 신문 레스토랑 리뷰와 같은 설문 조사 및 사이트의 확산은 전문가 의견이 여전히 중요하다는 신호입니다. 특히 남쪽 공원 너무 열심히 옐프를 제공합니다. 이는 Renzell이 새로운 데이터 및 미디어 회사로서 고급 식당을 평가하기 위해 자체 등급 방법론을 채택하고 설문 조사자를 평가하는 것입니다.

Renzell의 설립자 인 Bo Peabody는 뉴욕에있는 그의 사무실에서 저에게 말했습니다. Peenzody는 Renzell이 더 우수한 평가 회사가 될 수 있으며 알고리즘이 전 세계에서 사용될 수 있다고 전심으로 믿습니다. 그는 투명성에 전념하고 있습니다. Renzell은 조사 결과를 레스토랑에 전달하여 조사를 위해 로그인을 보냈습니다. Zagat처럼, Renzell은 식사 경험을 바탕으로 양식을 작성하는 식사를 제공합니다. Peabody는 그의 병력과 Zagat 's 사이에 많은 차이를 봅니다. Renzell의 설문 조사 자체는 인상적이며 많은 시간 동안 Zagat 서류를 보았습니다. 깨끗하게 지어졌으며, 사운드 트랙부터 식사 간격까지 모든 종류의 식사 경험에 중점을 둡니다. 채우기는 재미있었습니다. 피보디가 그 일로 뱅킹하고있어.

역: 회사 배경을 알려주시겠습니까?

Peabody: 저는 지난 20 년 동안 두 가지 평행 한 삶을 살았습니다. 하나는 디지털 미디어 기술 벤처 캐피탈리스트로, 다른 하나는 식당가로 살았습니다. 나는 2 개의 레스토랑을 가지고있다. Renzell은 나에게있어 내가 해왔 던 많은 작업의 절정이다. 그래서 지난 15 년 동안 맨해튼에 살면서 - 레스토랑을 좋아하고 업계에있는 사람으로 - 나는 계속 외식을 계속합니다. 나는 항상 뉴욕의 등급뿐만 아니라 전 세계의 평가 및 리뷰 생태계가 얼마나 시대에 뒤진 것인가에 매료당했습니다. 뉴욕에서는 기술 혁신이 사실상 다른 모든 삶의 측면에 영향을 미쳤습니다.

또한 데이터 중심의 리뷰를 더 많이 수집 할 수 있다면 해당 데이터를 레스토랑으로 돌려 주어 고객이 계속해서 게스트 경험을 향상시킬 수 있다고 생각합니다. 나는 그들이 만든 다른 관찰이 미쉐린이나 자 가트 이건간에이 장소가 등급을 제안한 다음 엄청나게 못생긴 전화 번호부에 넣었다고 생각합니다. 그들이 다루는 주제는 특별한 아름다움 중 하나입니다. 그래서, 저는 이러한 것들을 해결하려고했습니다: 다른 모든 시스템을 괴롭히는 많은 아마추어들을 제거 할 수있는 등급을 생성하기위한보다 데이터 중심의 접근 방식을 생각해냅니다. 그런 다음 그 데이터를 레스토랑과 공유하여 모든 것이 너무 불투명하고 기묘하다고 느끼지 않도록하십시오. 그런 다음 우리가 다루는 주제의 아름다움과 일치하는 아름다운 평가를하십시오.

좋아, 너 일년에 한번 그렇게 해?

적어도 공식적으로, 우리는 연 1 회 등급을 발행 할 것입니다. 그들은 분기 별 잡지가 될 첫 번째 쟁점에 나타날 것입니다. 그런 다음 다음 세 가지 문제는 다른 재미있는 데이터를 제공 할뿐 아니라 우리가 다루는 레스토랑에 대한 아름다운 이야기와 기능을 제공합니다.

나는 레스토랑의 총 수를 정의 할 수있는 우주로 제한하는 길을 찾아야했다. 또한 데이터 중심 관점에서 접근하기로 결정했습니다. 우리는 약 1 년 반 전에 뉴욕시의 모든 식당을 고려하기 시작했습니다. 우리는 225 명으로 시작하여 265 명으로 늘어났습니다. 우리는 32 가지 특성을 가진 모든 것을 추적하고 각 레스토랑에 그 특성에 점수를 부여합니다. 그것은 32 가지를 특정 방식으로 평가하는 간단한 알고리즘입니다 - 어떤 알고리즘은 다른 알고리즘보다 중요합니다 - 그래서 우리가 커버해야 할 사람의 원래 목록을 얻었습니다.

다른 출처의 데이터를 사용하여 거기에 왔습니까?

네. 우리가 가지고있는 것의 약 절반은 다음과 같은 기존 데이터입니다. 와인 관람가, 미쉐린 그리고 다른 것들은 우리가 우리 자신이 한 주요 연구입니다. 그래서 우리는 정말로 "미쉐린은 나쁘다"는 말은 아닙니다. 저는 그것이 그것이 유일한 개념이라고 생각합니다. 그것은 결함이 있습니다.

아마 우리의 사업에 대해 가장 독특한 점은 레스토랑을 선택한 후에 여러 프로필을 여러 번 경험하면서 여러 밤을 경험하는 매우 깊은 데이터 방법론입니다.

데이터 자체에 대해 더 자세히 알려주시겠습니까?

우리는 모든 사람과 공유하고 있습니다. 그것의 대부분은 웹 사이트에 있습니다. 우리는 우리가 수집하는 데이터에 관한 레스토랑과 완전히 투명합니다. Michelin은 실제로 데이터가 없습니다. Michelin과 Zagat은 문제 스펙트럼의 반대편 끝에 존재합니다. Michelin은 총체적인 주관성에 시달리고 있습니다. 그들은 각 도시에서이 식당에서 식사를하는 3-4 명의 사람들 만 있습니다. 그들은이 식당에서 3, 4, 5 번 식사를하고있을뿐입니다. 그래서 당신은 자신의 편견을 가진 아주 적은 양의 사람들이 있습니다. 스펙트럼의 다른 끝에서, 당신은 당신이 너무 많은 사람들을 가지고있는 정반대의 문제를 가지고 있습니다, 그들 중 대부분은 상상도 할 수없는 식당에 대해 아무런 상상력도 보이지 않습니다. 나는 모퉁이에있는 장소에 대한 그들의 의견은 괜찮을 것이라고 생각하지만 사실은 - 좋든 나쁘 든 - 위대한 식당이 가져야하는 모든 측면에 대해 이야기 할 자격이있는 소수의 사람들이 있습니다.

우리가해야 할 일은 중간에 뭔가있는 것입니다. 여기에 우리는 각 도시에서 500 명에서 750 명 사이의 사람들이 모인 선별 된 그룹이 있습니다. 우리는 개인 네트워크에서 시작한 75 명으로 시작했습니다. 우리 중 6 명이 프로젝트 작업을 시작했습니다. 1 시간 동안 40 명을 인터뷰하여 그들이 무슨 말을하고 있는지 알고 있는지 확인한 다음 그 중 38 명이 테스트에 합격하고 38 명을 초대 한 다음 나머지 35 명을 맹목적으로 초청합니다. 우리는 5 월에 베타 테스트에서 약 65 명으로 시작했습니다. 우리가 한 일을 보았을 때 다른 사람들을 언급하기 시작했습니다. 누군가가 추천을받을 때 우리는 우리 자신의 연구를하고이 사람들이 누구인지에 대한 프로파일을 만듭니다. 사람들이 신청할 것이고, 신청 절차를 통해 신청할 수 있습니다. 그러나 기존 회원들이 초대 한 사람들은 그들에 대해 많은 연구를합니다.중요한 사실은 우리가 수집하는 데이터를이 사람들에게 사용하고 있으며 우리가 알고있는 것들을 기반으로 설문에 대한 답변을 가중하고 있다는 것입니다. 그래서, 기술 회사의 세계에서 이것은 기초적인 데이터 과학입니다. 그러나 식당 평론의 세계에서 이것은 혁명적 인 것입니다.

예기치 않게 높은 평가를받은 레스토랑이 있습니까?

전혀. 내가 예를 들어 줄게. 지옥의 부엌에있는 Taboon이라는 레스토랑이 있고 주방장은 기본적으로 고급 중동 요리를 고급 식사 형식으로 가져 왔습니다. 그는 떠났고 막 최근에 돌아 왔고, 일종의 이웃 레스토랑으로 여겨지지만, 우리의 데이터에 따르면 모든 차원에서 목적지 레스토랑이라고합니다.

나는 Per Se가 보이지 않는다.

그래, 그게 스펙트럼의 다른 끝이야. 나는 사람들이 거기에 있지 않음으로써 가장 자주 놀란 장소는 마사와 Per Se라고 말하고 싶습니다. 데이터에서 알 수 있듯이, 우리가 추적 한 것을 볼 수 있으며, 문자 그대로 가치가 제로가됩니다. 바이브는 0 점입니다. 카테고리에서 0을 얻으면 매우 어렵습니다. 우리가 카테고리의 무게를 재는 방식으로, 그 레스토랑은 결코 잘되지 않을 것입니다. 우리는 편집 중입니다. 나는 손을 씻지 않고 있지만, 32 가지 중 어느 것이 더 중요한지에 대한 관점을 분명히 가지고 있습니다.

나는 미쉐린 스타가 우리가 매우 중요하게 여기는 것들 중 하나가 아니라는 것을 말할 수 있습니다. 우리가 미쉐린을 존중하지 않는다는 것은 아닙니다. 미쉐린은 매우 특별한 관점에 초점을 맞추고 있으며, 우리가 먹고 배려하는 것을 아주 잘 나타내는 것으로 생각하지 않는 매우 제한된 것들이 있습니다. Per Se에 가면 많은 관광객과 함께 앉아있을 것입니다. 그리고 쇼핑몰에 있어요! 제 말은, 저도 여러 번 거기에 왔습니다. 환상적인 점이 있습니다. 모든 사람들이 감당할 수 있다면해야 할 일이라고 생각합니다.하지만 매년 해가 갈 점을 생각하지 않습니다.