人々は食事をするのに良い場所を見つけることに熱心です。ミシュラン、Zagat、The Infatuation、そして普通の新聞レストランのレビューなどの調査やサイトの急増は、特に専門家の意見が重要である兆候です。 サウスパーク Yelpにとても役立ちます。そのようなのが、高級レストランを評価するために、そして調査対象者自身を評価するために独自の評価方法を採用している、新しいデータおよびメディア企業、Renzellの考え方です。
Renzellの創設者であるBo Peabodyは、ニューヨークにある彼のオフィスから私に話しかけました。 Peabodyは、Renzellがより優れた格付け会社になることができ、そのアルゴリズムは世界中で使用できると心から心から信じています。彼は透明性を重視しています - Renzellは調査結果をレストラン自体と共有しています - 彼は調査のためにログインしてくれました。 Zagatのように、Renzellは彼らの経験に関するフォームに記入するためにダイナーに頼る。ピーボディは彼の軍隊とザガットの間に多くの違いを見ます。 Renzellの調査自体は印象的であり、私は私の時間にたくさんのZagat事務処理を見ました。サウンドトラックから食事のペーシングまで、きれいに作られた、それは食事の経験のあらゆる方法に焦点を合わせました。記入するのは楽しかったです。ピーボディの銀行業務
逆： 会社の経歴を教えてください。
Peabody：過去20年間、私は2つの並行した生活を送ってきました。1つはデジタルメディアテクノロジーベンチャーキャピタリストとして、もう1つはレストラン経営者としてでした。 2つのレストランがあります。私にとって、Renzellは私がやってきた多くの仕事の集大成です。だから、過去15年間マンハッタンに住んでいて - レストランを愛し、業界にいる誰かとして - 私はたくさん食べ続けています。私はいつも、ニューヨークだけではなく世界中で、評価やレビューの種類のエコシステムが時代遅れであることに驚いていました。ニューヨークでは、技術革新が人生の他のあらゆる側面に影響を与えてきました。
また、データ駆動型のレビューをもっと収集できるのであれば、そのデータをレストランに送り返して、レストランでのゲストエクスペリエンスを向上させ続けることもできます。私が行ったもう一つの観察は、それがミシュランであろうとザガットであろうとなかろうと、これらの場所が評価を出し、それからそれらを信じられないほど醜い電話帳に入れるということです。彼らがカバーしている主題は並外れた美しさの一つです。それで、私はそれらの事を解決することに着手しました：あなたが他のすべてのシステムを悩ませている多くのアマチュアを排除することを可能にする評価を作成するためのよりデータ駆動型のアプローチを考え出しましょう。それでは、そのデータをレストランと共有しましょう。そうすれば、全体がそれほど不透明で奇妙に感じることはありません。それから私達がカバーする主題の美しさと一致する美しいものに評価を入れましょう。
さて、あなたは年に一度それをやっていますか？
少なくとも公の場では、年に1回格付けを発行する予定です。それらは、季刊誌になるものの最初の号に掲載されます。それから、以下の3つの問題は他の興味深いデータのヒントを持っています、しかしまた私達がカバーするレストランについてのちょうど美しい物語と特徴。
私はレストランの総数を定義可能な宇宙に制限する方法を考え出す必要がありました。また、データ駆動型の観点からそれに取り組むことにしました。私たちは、およそ1年半前に、ニューヨーク市の基本的に考えられるすべてのレストランを追跡し始めました。私たちは225から始め、リストは265に増えました。私たちは32の異なる特性についてそれらのすべてを追跡し、それぞれのレストランにそれらの特性についてのスコアを与えます。それは私たちが特定の方法で32のことを秤量するという単純なアルゴリズムです - あるものは他のものより重要です - そしてそれは私たちがカバーする人の元のリストを思いついた方法です。
あなたはそこに到達するために他の情報源からのデータを使用しましたか？
ええ私たちが持っているものの約半分は、次のような既存のデータです。 ワインスペクテイター 、ミシュラン、そして他の人たちは私たちが自分たちで行った主要な研究です。ですから、私たちは「ミシュランは悪い」とは言っていません。それは単なる概念だと思います。それは欠陥があります。
おそらく私たちのビジネスで最もユニークなのは、一度それらのレストランを選んだら、それから私たちはゲストが複数の人々のプロファイルを持つ複数の経験の過程で複数の夜にわたって持っているという経験を得ることについて非常に深いデータ方法論をします。
データそのものについてもっと教えてください。
私たちはそれをみんなと共有しています。そのほとんどはウェブサイトにあります。収集したデータについては、レストランと完全に透過的です。ミシュランは本当にデータを持っていません。問題の範囲の反対側にミシュランとザガットが存在します。ミシュランは総主観に悩まされています。彼らはこれらのレストランで食事をしている各都市に3人か4人しかいない。彼らはこれらのレストランで3、4回、たぶん5回食べるだけです。それで、あなたはごく少数の人々を持っています。反対側では、あなたはあなたがあまりにも多くの人々を持っているという反対の問題を抱えています。私たちのコーナーでの意見はおそらく大丈夫だと思いますが、実際には（良いことにも悪いことにも）、素晴らしいレストランにあるべきすべての側面について話す資格のある少数の人々がいます。
私たちがやろうとしているのは、私たちが各都市で500人から750人の間のどこかになるであろう人々のキュレーションされたグループを持っている真ん中の何かです。私達は私達の個人的なネットワークから75人の人々で始めました、私たちのうちの6人はプロジェクトに取り組み始めました。私は40人に1時間インタビューして彼らが何を話しているのか知っていることを確認した後、38人がテストに合格し、38人を招待しました。私たちは5月のベータテストで約65人から始めました。我々が彼らがしていることを見たら、我々は彼らが他の人々を紹介し始めることを許可した。誰かが紹介されると、私たちは自分自身の調査を行い、私たちはこれらの人々が誰であるかのプロファイルを作成します。人が応募します、私たちは応募プロセスを通してそれらを取ります。しかし、既存のメンバーによって招待されている人々は、私たちは彼らについてたくさんの調査を行います。重要なのは、私たちがこれらの人々について収集しているデータを使用していること、そして私たちが知っていることに基づいてアンケートに対するそれらの答えを加重していることです。つまり、テクノロジー企業の世界では、これは初歩的なデータサイエンスです。しかし、レストランの評価の世界では、これは革命的です。
予想外に高く評価されたレストランはありましたか？
もちろんです。例を挙げましょう。 Hell's KitchenにはTaboonというレストランがあり、シェフが基本的に高級中東料理を高級ダイニング形式にしました。彼は去り、つい最近戻ってきました、そしてそれは一種の近所のレストランと考えられていました、しかし我々のデータはあらゆる次元でそれが目的地レストランであることを示唆します。
私はPer Seを見ません。
ええ、それはスペクトルのもう一方の端です。人々がそこにいないことによって最も頻繁に驚かされる場所は、マサとペルセです。あなたが知っている、データは示唆している - あなたは私たちが追跡するものを見ることができます - そしてそれらの場所は文字通り価値でゼロを獲得します。彼らは雰囲気にゼロをつけます。また、カテゴリがゼロになると、非常に困難になります。私たちがカテゴリーを比較する方法では、それらのレストランは決してうまくいくつもりはありません。編集中です。私は私の手を洗っているわけではありませんが、私たちは32のうちどれがより重要であるかについての見方を確実に持っています。
ミシュランの星は、私たちが非常に重視しているものの1つではないことをお伝えできます。ミシュランを尊重しないというわけではありません。ミシュランは非常に特定の観点に焦点を当てているため、食事や思いやりについて非常に限られたものであるとは考えていません。 Per Seに行くと、たくさんの観光客と一緒に座ることになります。そしてそれはモールにあります！つまり、何度か行ったことがあるのです。それについて素晴らしいことがあります。それができるなら、みんながやるべきことだと思いますが、私はそれがあなたが毎年行くことに焦点を合わせようとしている場所であるとは思わない。