星巴克開賣雲端技術!有咖啡霸業還不夠,現在要當餐飲界的AWS
星巴克開賣雲端技術!有咖啡霸業還不夠,現在要當餐飲界的AWS

星巴克是賣咖啡中最懂網路科技的公司了。

1999年,時任星巴克CEO霍華德·舒茨(Howard Schultz)宣布,星巴克正式從一家賣咖啡的公司轉型成為一家網路公司,推出入口網站和線上購物平台。2009年,星巴克正式推出手機app,並逐漸加入行動支付、外送、叫車等多樣功能。

星巴克Starbucks.png
星巴克在App開發、會員經營和外送服務串接等,做了諸多嘗試。
圖/ 愛范兒

2019年7月,星巴克正式宣布將透過Brightloom公司,開始把公司過去這些年裡積累的技術基礎輸出,對整個餐飲行業開放一站式雲端服務。

星巴克的「數位飛輪」

中國消費者也許感覺不明顯,但星巴克的自有行動支付服務,截至2018年,一直都是美國行動支付市場中佔比最大的。

沒錯,比Apple Pay要高,是Google Pay或三星Pay份額的兩倍。(星巴克支付如何做到使用率超過Apple Pay?)

2016年,星巴克宣布五年科技創新計劃。其中,核心內容是一項名為「數位飛輪(Digital Flywheel)」的計劃,它匯集了星巴克於會員體系、個性化服務、支付和點餐方面的科技創新優勢。同一年裡,舒爾茨也宣佈時任星巴克COO的凱文·強森(Kevin Johnson)——他曾先後於IBM和微軟工作多年,是實至名歸的「科技老將」——將接任他成為新的星巴克CEO。

星巴克Kevin Johnson(左)和Howard Schultz(右)
星巴克現任執行長凱文·強森(左,Kevin Johnson)和前任執行長霍華德·舒茲(右,Howard Schultz)。
圖/ 星巴克

在過去幾年裡,星巴克對這幾方面的業務進行了更強科技連結的優化。

譬如,星巴克和UberEats形成合作,在美國逐步推出外賣配送服務;和微軟、紐交所母公司洲際交易所等機構聯合成立數位貨幣交易平台Bakkt,現在更有傳聞星巴克已經在店內部署支持Bakkt的硬體,用比特幣買星冰樂也許真不是夢;今年,CEO凱文·強森在CNBC採訪中表示,公司正重本投資人工智慧,為更好地分析超過3,000萬條消費行為數據,了解消費者喜好,更好地預測和規劃產品。(星巴克想將中國外賣經驗複製到美國,太難了)

2018財年,星巴克保持了兩位數的營收成長,而2019財年的第一和第二季,北美市場營收均見成長,官方應用同樣在使用上也見成長。CEO也將「數位飛輪」稱作這些成長其中一個最重要的驅動。

這套讓星巴克自豪的「數位飛輪」,就是這次合作授權給Brightloom的軟體內容。

星巴克要打造美國餐飲界的亞馬遜AWS?

今天,星巴克宣布將「數位飛輪」中部分專利技術授權予Brightloom,並以此換得Brightloom部分股權(未披露具體份額)和董事會上的一席之位。

在我們進一步介紹星巴克和Brightloom的合作之前,也許得先介紹一下後者。

Brightloom原名為eatsa,今天正式更名。eatsa起家於舊金山,最開始是一個用高端自動販賣機定制化點餐的連鎖餐廳,於2017年正式關掉線下餐廳,成為一家純科技公司,向其它餐廳品牌販售技術。

值得提出的是,Brightloom於數月前上任的新CEO亞當·布洛特曼(Adam Brotman),曾擔任星巴克首任數位長(Chief Digital Officer),並於在任期間推進了行動支付、Wi-Fi、數位行銷等業務發展。他於2018年三月從星巴克離職,加入零售品牌J.Crew擔任首席經驗長和聯合CEO。

接下來,Brightloom將把自身原有的技術和星巴克新加入的內容結合起來,打造一個基於雲端應用的一站式餐飲服務。這個組合將帶來一個為餐飲業服務,基於雲端的軟體解決方案,它將把顧客和他們最愛的餐廳品牌連接在一起。在現在快速成長的行動點餐和第三方配送平台趨勢下,價值尤其突出。

星巴克在官方說明寫道。《Fastcompany》直接將這款產品稱為「餐飲界的AWS(亞馬遜雲端運算服務)」。

但星巴克真的就把自己最大優勢的東西拿出來給所有人用嗎?不一定。

一方面,「數位飛輪」中授權的軟體也只是部分,並非全部。

而且,Brigtloom最新一批服務對象裡就有不少是星巴克位於全球的各個門市。

據統計,星巴克現在於全球有超過三萬間門市,擁有將近1,700萬會員。但在這裡面,能用上手機app的國際市場還不到一半,其中只有八個國際市場支援行動支付服務。因此,Brigtloom將以更專業的服務幫助還沒接上電子服務的門市補上這方面短缺。

當然,除此以外,Brigtloom還是會為其它餐飲品牌提供數位服務。Brigtloom CEO布洛特曼在新聞稿中表示:「(行動點餐和外送)這原本是個『加分項目』,但到了現在,卻成了一定得有的必要項。」

值得留意的是,麥當勞也在今年3月宣布了20年以來最大的一筆收購——以超過三億美元的價格收購了一家以色列人工智慧新創公司Dynamic Yield,旨在透過運算為消費者定制更個性化的智慧推薦。

也就說,以後消費者看到的數據點餐頁面內容,很可能會根據其個人消費記錄而出現不同內容。麥當勞今年將把這項技術應用於美國的「得來速」(drive-through)業務,隨後再推向更大市場。(麥當勞正在秘密測試點餐、炸薯條機器人)

當時,CBS記者吉布森(Kate Gibson)評論認為,麥當勞這就是想做「餐飲界的亞馬遜」。

她認為,麥當勞所描述的內容就和跟亞馬遜之類購物網站很像:「一旦你將游標放在某個物件上並點擊,它就會進入你的購物車並建議你購買其它相關產品。」而星巴克現在和Brigtloom一起做的,似乎是把原本只有餐飲業大頭才有資源建造的數據化服務技術,像雲端伺服器般基礎設備賣給各種餐飲品牌。

Brigtloom官方表示,公司將於今年10月公佈新一代「Brightloom平台」,讓潛在合作方一睹這項服務的內容,並公佈具體推出時間表。而對於星巴克而言,這也許只是企業多個科技創新服務中的其中一方面。CEO強森在2019年股東大會上說道:

星巴克CEO凱文·強森
我們相信創新理念是未來的燃料,我們將繼續在飲料、體驗式零售和數位飛輪等領域延續這一傳統。

與此同時,他們也宣布向一家新成立的投資基金Valor Siren Ventures I-b L.p.進行投資,發掘和幫助,並「從中受到啟發,雙方也許可以進一步建立商業合作關係」。

責任編輯:江可萱、蕭閔云

本文授權轉載自:愛范兒

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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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