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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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