第二季慘虧900億、門市營收掉4成，星巴克憑什麼「樂觀」看待下半年？|數位時代 BusinessNext

單店銷售掉4成，但星巴克樂觀看好業績復甦

星巴克公佈的第二季（4月至6月）財報中，營收為42.2億美元，較去年同期衰退38%，不過高於外界預期的40.7億美元；每股盈餘則為-46美分，高於估計的-59美分。

就如星巴克6月的警告，這個季度咖啡巨頭虧損達31億美元（約新台幣907億元），全球單店營收下滑40%，交易次數暴跌51%，不過平均單人消費金額卻反而上漲了23%。疫情在美國爆發3、4月期間，星巴克關閉了當地大多數門市，部份門市則暫停內用僅提供外帶及外送服務。

若以地區而言，美國門市單店營收下滑達41%，相對地由於疫情在中國已經趨緩，星巴克的第二大市場單店營收僅下滑19%。

雖然從數字上來看，星巴克第二季毫無疑問遭遇了嚴重衰退，但他們對業績的復甦充滿信心，樂觀認為倘若沒有進一步的疫情或其他經濟動盪，中國及美國的單店營收在今年第四季或明年第一季便會大幅回升。

星巴克財務長派翠克．格萊斯莫（Pat Grismer）表示，「在完全復原前我們還有很長一段路要走，但考量到品牌實力以及我們制定的促銷與提高利潤計畫，我們相當樂觀。」

改變咖啡師工作時段、推出專攻外帶快取店，星巴克怎麼在新常態下重新振作？

對於每天平均喝上3杯咖啡的美國人來說，如野火般肆虐的疫情，不僅改變了他們的生活，也改變他們喝咖啡的習慣，而星巴克也正努力探索新常態下，咖啡品牌將何去何從。

例如疫情期間裡，他們發現忠實客戶消費的咖啡變少了，獎勵會員人數較去年同期下滑約5%。前陣子，他們宣佈將開放會員透過信用卡、現金、PayPal等多種支付管道付款，雖然累積的點數只會有使用禮品卡儲值付款的一半。

星巴克行銷長布蘭迪．布魯爾（Brady Brewer）指出，更多的付款方式一直是客戶的要求，為了在疫情下籌備推出這項功能，他們付出了不少努力。

執行長凱文．強森（Kevin Johnson）則透露，疫情下民眾購買咖啡的時間也有所變化，在早晨通勤時段購買咖啡的民眾顯著減少，他們發現有些人不是不買咖啡，只是延後至稍晚的上午時段甚至下午購買，星巴克因此調整了咖啡師的工作時段。

且為了因應防疫期間的需求，星巴克還加快了快取店（Pickup）的推出腳步，這是一種僅供外帶，沒有內用座位的迷你門市，用戶須先透過App線上預訂，然後到店領取咖啡。

雖然疫情導致星巴克營收大跌，第二季他們在全球推出了130間新門市。先前預告第二季度虧損時，星巴克曾宣佈將在未來18個月內關閉北美400家門市，並開設300家專攻外帶服務的新門市，快取店就將是新門市中的主力。

面對疫情的下半場，星巴克已經摩拳擦掌，準備好在新常態下重新迎接顧客，星巴克透露，7月的單店營收已經超越去年，預計整個2020財年平均單店營收衰退約會在12%至17%之間。

「最糟糕的時刻已經過去。」格萊斯莫說。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。