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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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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