每三筆就有一筆用App付款!星巴克支付如何做到使用率超過Apple Pay?
每三筆就有一筆用App付款!星巴克支付如何做到使用率超過Apple Pay?

2017年,在星巴克每三筆訂單,就有一筆是用手機APP付款,APP預先點餐占9%。這些數字有多高?

美國知名財經週刊《巴隆週刊》(Barrens)評論:「當你和Apple比較時,這些數字是非常顯著的。今天,即使在可以使用Apply Pay的商店,也幾乎沒人在用它。根據Pymnts.com的最新研究,只有5.5%的iPhone用戶真的選用了 Apple Pay。星巴克對消費者支付行為的改變,應令矽谷眼紅。」

2011年,星巴克首度推出手機APP,將會員制綁進行動支付,建立起數位關係的第一步。

因地制宜,不同國家有不同作法,像在美國、英國和台灣,想成為星巴克會員賺點數和優惠,必須下載APP,免費線上註冊並儲值,而中國大陸則祭出升杯券、早餐邀請券、買一送一券等首次消費優惠(詳見表一整理)。

隨著人們日益依賴行動裝置,以及數據儲存和處理的成本下降,APP就像會員肚裡的蛔蟲,幫企業追蹤、收集會員的第一手消費行為模式。

經分析比對後,星巴克能更精準地掌握每位會員的消費習慣、需求、喜好,並依此持續地提供個人化的專屬優惠訊息、消費獎勵、或是特殊產品,藉此建立會員的尊榮感,增加熟客黏著度,維持滿意度和忠誠度。掌握數據,就是製造競爭優勢。

透過APP,企業與會員亦能建立更直接,更有意義的關係。

當會員感覺他們的聲音被聽見了,甚至感覺參與其中,有助於拉高其忠誠度和促進消費。

愈用愈黏的會員關係

進入數位關係前,得先說明星巴克的會員制度。

星巴克的會員制度採積點制,2016年經歷了天翻地覆的改革。他們從許多細節下手,而對一般消費者而言,這些可能僅僅店外宣傳海報上的文字調動,但其實都是悠關品牌生死的重大商業決策。

首先,從計算「來店次數」改為「營收貢獻」。

過去來店消費,不論金額大小,一次一顆星,集滿30顆星即享金卡,之後每滿12顆星再享免費換飲。

以美國市場為例,以一杯2美元的中杯本日咖啡來算,金卡的成本只要60美元,然後不到25美元即可換飲。在新制下,每消費1美元有2顆星,集滿300顆星即享金卡,125顆星可換飲。金卡低消一下跳到150美元,換飲62. 5美元。

顯示星巴克開始鎖定獎勵高消費的大戶,因為對於低消費潛力的顧客提供獎勵,沒有任何意義,反而無端減少了利潤。

第二,不同身份,差別待遇。

在美國,會員分成兩級:綠卡和金卡。綠卡享有生日贈飲、免費續杯、行動支付、手機 APP 提前點餐、會員專屬優惠活動和消費積點的福利。

但只有金卡會員才能額外享有積點贈飲,點數加倍和個人化金卡的福利。簡單說,沒升金卡,綠卡的積點都是積辛酸的。

差別待遇的目的是促進會員間的比較心理,引發積極的競爭消費慾望,或讓會員為了獲得更多,或維繫既有特權而願意在星巴克持續消費。

畢竟,好不容易晉升金卡會員,沒有人會輕易放棄已有的優勢,去別處重新開始。

會員必須預先儲值是星巴克一貫的政策。「我們發現,當人們知道他們已經預付出去,他們會更頻繁使用它。」星巴克首席財務長斯考特·莫(Scott Maw)說。

同時,預付也讓會員短時間內不會去競爭對手處消費,從而提升會員的忠誠度。從財務上來看,儲值能幫公司省下可觀的刷卡手續費,進而提高毛利。

要給會員他們真正在意的價值

第三,便利。

星巴克靠科技,深深讀懂和綁住1,500萬會員的心。而他們最看重的,無非就是在線上線下的服務過程中,讓顧客感受到成為「星巴克會員」的價值。

像星巴克的APP,大大簡化和加速消費流程,提升客戶經驗和整體效益。上班途中想要買杯咖啡時,最怕碰到排前面的人找不到會員卡、信用卡、零錢、折價券或搞不清楚怎麼換飲。

使用APP,只要一個步驟,一秒鐘,刷個條碼即可同步完成付費、積點和換獎,節省會員的時間和金錢,又有享受快速通關禮遇的虛榮。

不僅如此,加速隊伍移動,縮短等待時間,也提升了隊伍裡每個人的經驗,甚至是員工的滿意度。

2014年,星巴克再推出APP預先點餐功能(Mobile Order & Pay),進一步移除消費過程的障礙。手機APP,就像是開通了個人的得來速 POS 點餐系統,點餐、自動扣款、自動積點一次完成,餐點做好後APP還會主動通知,只要直接走進店內專區取餐。

別說排隊了,過程中完全無須和任何人互動,連小費都能用APP付。

在背後,APP持續追蹤和分析會員的消費模式和偏好,再提供個人化的促銷訊息、活動和獎勵。

APP裡忠實紀錄了客人最愛的飲品(超大杯冰摩卡半糖少冰,不要鮮奶油),建議搭配餐點,建議鄰近的星巴克店址,舉凡活動任務達標、換飲成功、生日都會恭賀讚賞,正面強化,收買會員的心和荷包。

星巴克
APP 忠實記錄了如何客製你最愛的飲品
圖/ 作者提供

「這將持續是未來一、兩年的成長重點。你只要想想(我們的)成長大多來自個人化,但我們開始捕捉和分析消費模式,不過是這幾年的事,離最佳化還很遠。」斯考特·莫在2018年3月表示,未來要把個人行銷玩到更精。

星巴克曾靠會員經濟站上高峰,如今他們如何善用手中的數據優勢,強化數位關係,將會員經濟2.0玩到更精,創出新局,拭目以待。

星巴克
圖/ 作者提供

本文授權轉載自Mobile Loyalty;作者:王茜穎

關注全球各行業如何透過會員經濟,活化品牌和和組織變革。歡迎您隨時來探索,也可參考這份線上檢測,做為推動會員制前的基礎盤點。

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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