星巴克不敗的秘密!用數據打造出個人化貼心服務
星巴克不敗的秘密!用數據打造出個人化貼心服務

賣咖啡對某些人來說是小本生意,但對星巴克來說,賣咖啡其實跟經營一家科技公司類似,同樣都得「維持在市場的浪潮中,不能被趨勢淘汰掉。」星巴克現任執行長Kevin Johnson曾這樣說道。

嚴格說起來,星巴克應用科技的程度,與科技公司比起來也不相上下。

「Alexa,幫我點一杯星巴克咖啡。」喚起亞馬遜語音助理Alexa點咖啡,是這家西雅圖咖啡公司新科技的體現;在櫃檯點完單,拿出手機的Starbucks App、讓店家掃描專屬Barcode條碼,就能完成結帳,這是比Apple Pay還早推出的行動支付工具;此外,星巴克還接受預定取貨服務,透過手機App點單,付款後就會接收到咖啡完成的預定時間,幫助繁忙人士避開排隊人潮。

根據星巴克於今年7月公布的單季財報,總收益為56.6億美元,其中,美國店家30%交易額都來自行動支付,至於在部分國家推出的預訂取貨服務(Mobile Order & Pay)則佔了總交易量的9%。

Starbucks iPhone App
根據最新財報資料,Starbucks有30%交易額都來自行動支付,其數位消費體驗獲得消費者高度採用。

星巴克的一天,從行動支付的會員集點獎勵開始

現在,顧客點咖啡使用手機完成結帳,已成為美國星巴克的尋常風景,如果說Apple Pay的興起,是靠著蘋果的品牌影響力,那麼星巴克當初是如何讓顧客願意嘗試手機付款呢?

星巴克在美國推動的會員獎勵計劃,和超市集點卡理論類似,會員每花的1美元會累積2點星星,集滿125點星星就能換一杯飲品。另外,在會員生日時會收到一杯免費飲品兌換券,偶爾星巴克也會推出會員專屬的優惠,讓他們獲得較一般消費者更「高規」的禮遇。

星巴克更與Spotify、紐約時報、Lyft等跨業夥伴合作,結合雙方顧客優惠,星巴克會員使用這些服務,同時能集更多點的會員星星。

會員集點並不稀奇,但在2009年當時,星巴克以行動App推動行動支付的方法,就值得一提。

Starbucks BlackBerry Mobile App
Starbucks最早在BlackBerry手機上推出的行動支付App介面,採用Barcode掃描完成付款。
Starbucks Mobile Payment
Starbucks早期推出的iPhone支付App,透過POS掃描顧客專屬的QR code就能完成付款。

在還沒有NFC感應付款、虛擬錢包的年代,星巴克使用的行動支付工具相當特殊。他們為每個消費者打造一個專屬的Barcode條碼,不是讓用戶手機掃描條碼,而是用店家的POS機台掃描,用戶只要出示專屬條碼,特別設計的POS機就能掃描、辨識用戶會員身份與相應的付款方式,完成付款。

星巴克目前活躍的獎勵會員數共有1.33億人,每月至少有7500萬個不重複會員造訪星巴克。但是,除了獎勵制度外,星巴克討會員歡心的還有一招:個人化體驗。

掌握「用戶數據」,為消費者打造差異化服務

點咖啡其實是一門大學問,咖啡要多濃、加哪一種牛奶(低脂、全脂、零脂或豆奶)、調味糖漿要哪一種及用量多寡,依照不同喜好,每個人的「星巴克點單」都會不同。透過會員的消費記錄,星巴克的App會記住某用戶的點單紀錄,如果是複雜的點單,只要在App中按下重複點單,就能省去輸入一長串的個人咖啡喜好。

另外,當這個會員到櫃檯結帳時,店員也會看到他的消費喜好,提供更貼心的個人化服務。舉例來說,看到某會員剛好今天生日,店員能夠祝福一句生日快樂,透過簡單的溫暖問候,就能增加顧客對品牌的好感度。

從經營角度來看,這個線上會員獎勵計劃為星巴克帶來最大的價值,其實是用戶行為數據。

透過每個星巴克會員手上的行動App,這家咖啡公司能夠掌握特定用戶的消費喜好、頻率、地點等數據,能更進一步提供個人化的到店服務以及優惠。即使不是所有星巴克的顧客都是會員,但只要加入會員,星巴克就能更深耕與這些顧客的關係,讓他們不只是過客,而是成為一再來訪的友人。

Starbucks Birthday
會員累積的行為數據,成為星巴克提供個人化服務的秘密武器。

積極招募IT背景人才,確保科技創新動力

星巴克重視科技的態度,從管理階層就可以看出。星巴克的創始人霍華德‧舒爾茨(Howard Schultz)在今年4月宣布退任,由原擔任星巴克的營運長凱文‧強森(Kevin Johnson),接下執行長一職。Kevin Johnson在近期接受外媒Bloomberg強調,自己是個使用資料數據來幫助決策的經營者。

於2009年加入星巴克的Kevin Johnson並不出身於飲食背景,他擁有16年的微軟工作經歷,也擔任科技公司Juniper Networkds執行長5年。他接手CEO一職,等於確保星巴克的科技動力持續運轉。

Kevin Johnson
星巴克前任營運長Kevin Johnson於2017年接下執行長一職,將運用他的科技背景帶領星巴克數位策略成長。

星巴克更於2015年時,新設立技術長一職(Chief Technology Officer),找來前任Adobe的資訊長Gerri Martin-Flickinger擔任,她不僅負責星巴克內部IT職務,也幫助形塑星巴克的全球科技策略。另外,星巴克董事會中,微軟的執行長納德拉(Satya Nadella)也佔有一席,在董事會決策上,監督科技與管理事務。

專注實體店「消費體驗」,打造必訪景點

未來星巴克不僅會持續推廣建立個人化體驗的會員計劃,還打算專注在「新零售體驗」。今年10月初,星巴克宣布關閉網路商店,如果消費者希望買星巴克的相關產品(如咖啡杯、沖泡用具等),一定得造訪店面才行。

Starbucks
關掉線上購物平台的星巴克,打算將所有消費體驗移到實體店面,透過個人化貼心服務創造零售業優勢。

「成為每個消費者的『目的地』,會是我們的目標。」Kevin Johnson說道。美國零售業正被亞馬遜帶頭的電商顛覆,現代人已習慣在網路平台上消費購物,在面臨產業轉變之下,實體店面要生存,就得提供獨特、強烈的消費體驗。星巴克透過會員計劃的個人化服務,就是創造消費體驗的起點。

星巴克不打算透過亞馬遜販售自家商品,而是堅持顧客要購買一定得踏入咖啡店,這樣的時機,也是星巴克展現良好顧客服務的時刻。

與其說它是一家咖啡店,不如說星巴克是家提供良好店面氛圍,貼心個人化顧客服務的創新公司,而科技,則是他們在後台帶動業績成長的秘密武器。

資料來源:GeekWire(1)GeekWire(2)The New York Times(1)The New York Times(2)ForbesChicago Tribune

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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