星巴克靠「數位飛輪」穩住營收,獨佔黑金市場!揭背後3個人工智慧策略
星巴克靠「數位飛輪」穩住營收,獨佔黑金市場!揭背後3個人工智慧策略
2022.06.19 | 新零售

目前,星巴克在全球擁有31,000家門市,每週顧客達到1億人,可稱得上是食品零售業中的巨無霸型連鎖企業,它在美國咖啡店領域的市場份額已占到40%。一直以來星巴克的品牌形像是致力於打造一個家庭和工作場所之外的「第三空間」,並且它將自己周到的客戶服務和始終一貫的品質引以為傲。因此如果提到人工智慧公司,人們可能並不會首先想到星巴克。

儘管星巴克可能並沒有開發新的演算法,但他們正在利用現有的人工智慧技術來悄悄地革新業務。當然,他們所謂的人工智慧其實大部分是數據科學,或者可以通過標準優化來實現,但這不是重點。關鍵是,星巴克的三個主要客戶觸點——實體店、行動應用和自動售貨機——都在採用人工智慧技術來優化。星巴克2021 年淨收入的85% 都來源於這三個觸點,所以對這三點的優化無疑會帶來顯著的收入成長。除此之外,人工智慧技術還幫助星巴克創造了新的競爭優勢,增強已有的能力。

星巴克人工智慧的應用舉措

星巴克已經確定了可以通過人工智慧技術受益的關鍵業務領域,包括從行動應用程式個性化到庫存管理的多個領域。

星巴克潛在的人工智能應用表
圖/ Starbucks

星巴克在人工智慧戰略方面,有三個主要舉措:數位飛輪(Digital Flywheel)、 深釀(Deep Brew)和BrewKit。數位飛輪可以看作是一個「數據生成計劃」,而深釀是建立在這些數據基礎上的人工智慧應用。BrewKit 則通過提供數據訪問和模型生產的基礎設施將前兩者聯繫起來。

數位飛輪

數位飛輪指的是星巴克通過將人工智慧和其他數位技術應用於其行動應用,來整合和優化其數位和實體體驗的舉措。飛輪的四個支柱分別是:星巴克獎勵計劃、應用程式的個性化、購買體驗和支付流程。

星巴克數位飛輪計劃
星巴克數位飛輪計劃
圖/ Starbucks

數位飛輪的核心是數據收集的正反饋循環。在人工智慧推動下,個性化程度的提高增加了銷售額,從而產生了更多的數據,這些數據又可以供星巴克用於個性化調優。數位飛輪的數據是高質量的一手數據集,可以用來進一步訓練更加個性化的人工智慧,產生新的洞察,並為其他領域的業務訓練ML(機器學習) 模型。如今星巴克50% 的銷售額來自行動應用,而且這個數位還在不斷成長,所以星巴克的數據質量和數量也會不斷成長。

深釀

深釀指的是星巴克的數據科學和AI/ML 應用套件,用於優化各部分的業務。

深釀主要用於提高客戶體驗。作為一家以提供卓越的客戶服務為榮的公司,但凡被認為是能夠增強客戶體驗的舉措,星巴克都會採納。他們在這一領域的一些措施是直接觸及客戶的。

例如,利用人工智慧技術,星巴克可以根據天氣、時間和到店顧客的喜好,為每家店訂製汽車餐廳的菜單。其他措施則完全是在幕後進行的。支持物聯網的機器可以向星巴克總部傳輸數據,總部則使用人工智慧來預測機器何時需要維護,從而減少其停機時間。另一個例子是他們用人工智慧來實現盤點訂單、人員安排和供應鏈物流的自動化。所有這些優化都不必與顧客直接接觸,但星巴克實施這些優化的目的是為了把他們的咖啡師解放出來,以便有更多的時間來與顧客互動。

星巴克也在應用深釀來做企業級的商業決策,比如決定開發什麼產品,在哪裡開新店。來自數位飛輪的數據能夠讓他們對顧客喜歡什麼類型的飲料獲得非常全面的了解。典型的例子是,星巴克發現43% 的飲茶者不在茶中加糖,隨即他們推出了不加糖的茶飲選項。星巴克還將所有這些數據,以及交通模型和收入預測輸入一個名為Atlas 的地圖系統,以確定新店的最佳選址。未來他們還可以擴大其使用範圍,定位和關閉業績不佳的店面(雖然他們目前還沒有這樣做)。

星巴克
圖/ shutterstock

深釀已經對星巴克的營收業績產生了顯著的影響。星巴克領導層將2021 年第二季度22% 的營收成長歸功於「飲料附加值成長和優質的飲料組合」。飲料附加值是指消費者在購買飲料的同時購買食品的比率,而「優質飲料組合」是指其優質飲料的銷售額。這兩個指標的成長是由於做到了更好的個性化和更優的飲料推薦,這正是深釀的兩個關鍵特徵。隨著深釀計劃的不斷發展,它將通過降低決策風險、提高運營效率和增加收入來幫助星巴克獲得更多的利潤。

BrewKit

BrewKit 是星巴克的數據基礎設施,所有的數據科學和AI/ML 能力都是建立在它的基礎上的。BrewKit建立在微軟Azure和DataBricks之上,它可以快速訓練和服務模型、分析數據、訪問數據、創建數據審計跟蹤等等。BrewKit 的高度發達使得星巴克可以整合分析不同的數據流,近乎實時地處理來自門市的數據,部署一個ML模型只需要15分鐘。

以星巴克的規模體量,他們確實需要像BrewKit這樣複雜的基礎設施來有效地利用收集的海量數據。強大的實時處理能力尤其重要,這意味著門市可以實時監測一天中各時段裡對不同種類飲料的需求波動,並及時做出調整。任何希望以數據驅動為導向的企業都需要BrewKit提供的這種基礎設施,否則他們的數據科學團隊將舉步維艱,而不會像星巴克那樣能夠快速採取行動。

AI對星巴克的戰略價值

請注意,以上列出的這些舉措都沒有為星巴克創造新的收入來源,相反這些舉措旨在專注於改造其現有的業務,這意味著人工智慧對於星巴克的主要戰略意義,是為了加強其現有的競爭優勢和核心能力。

星巴克的一個核心能力是開發滿足消費者需求的飲料的能力。從南瓜拿鐵到氮氣冷萃,某些飲料即使不是星巴克發明的,也可以通過星巴克進入咖啡主流市場。深釀的任務是幫助發現新飲料,這完全符合星巴克自身已有的優勢。以前,是通過用戶訪談和其他形式的市場研究來確定一種飲料是否可以推向市場,而現在,星巴克通過日常銷售收集的數據就可以為最終決策提供強有力的依據,從而縮短新產品研發推廣時間,極大地減少了失敗的風險。

星巴克的另一項關鍵能力是強大的客戶服務能力。每個季度,星巴克都會向每個門市派出一名神秘顧客,他們會對門市的服務進行評分,這被稱為「喬裝訪查」計劃。利用喬裝訪查獲得的分數,星巴克可以了解到其品牌形象的一個重要方面:即是否能夠提供出色的顧客體驗。隨著深釀逐漸將咖啡師工作中不涉及與顧客接觸的部分工作變得自動化,咖啡師們將能夠專注於與顧客的聯繫和互動。星巴克稱這種方法為「AI for Humanity(以人為本的人工智慧)」,這種方法讓星巴克與一些競爭對手(如麥當勞)有了顯著的區別,而後者正在使用自動售貨機來逐步取代收銀員的工作。通過使用人工智慧來解放人類的時間,星巴克進一步在自己與那些不優先考慮客戶體驗的競爭對手之間劃出了一條界限。

除這些能力之外,還有一個值得注意的地方:即星巴克的人工智慧計劃確實從其獲得的海量一手數據中建立了新的競爭優勢。如前所述,星巴克並沒有開發新的人工智慧演算法,所以他們使用的演算法與競爭對手可用的演算法相同。當模型的基礎演算法相同時,能夠使星巴克的模型優於其競爭對手的因素就是用來訓練模型的數據質量和數量,以及它們可以部署的速度。通過這種方式,BrewKit 和數位飛輪為星巴克打造了一條護城河,因為星巴克擁有一個不斷成長的、極其龐大的、獨一無二的數據集,由此他們可以快速進行實驗,並產生比競爭對手質量更高的洞察力。

星巴克2.jpeg
星巴克導入AI,並沒有創造新的收入來源,而是聚焦在優化現有的業務。
圖/ 台灣星巴克

結論

星巴克給了我們一些啟示:大多數企業使用人工智慧,不是為了製造面向客戶的產品或產生新的收入來源,而是為了優化業務。

對於那些不能開發自己的演算法的非技術型公司來說,人工智慧並不能創造競爭性優勢,但是可以加強現有的能力。為了持續收集高質量數據和建立分析數據的基礎設施,公司所採取的舉措可以讓自己在數據方面保持競爭優勢。而星巴克正是在此方面脫穎而出:源源不斷的一手數據為人工智慧計劃提供動力,BrewKit促使數據轉化為洞察力。提到人工智慧時,人們可能不會第一個想到星巴克,但星巴克在充分利用人工智慧方面確實可圈可點。

本文授權轉載自:36氪

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #星巴克
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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

為守護保戶資產,南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量,自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」,自 2024 年底完成開發後,截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元,並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產?

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋:「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型,不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰,還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案,讓客服人員可以主動提醒與關懷,有效降低詐騙風險,守護客戶資產安全與信任。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼AI防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。
圖/ 數位時代

從詐保到詐財,壽險業面臨的風險加劇

過往,壽險業者面對的主要風險是保險詐欺,例如,透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金,然而,隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化,這類手法已快速進化,從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式,轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性,也直接影響保戶資產安全。例如,詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資,再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款,最後要求將資金匯到不明帳戶等,壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出,南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件,很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件,南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件,更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時,南山人壽面臨兩個挑戰:首先是壽險的交易頻率低,導致資料稀缺;其次,是詐欺樣本比例高度失衡,導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰,南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練,爾後,透過集成學習(Ensemble Learning)整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀,提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示:「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後,我們除了將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級,協助客服人員快速識別高風險個案,主動介入並阻斷詐騙,更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制,持續優化模型辨識精準度。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的紅、黃、綠三色燈號,即時呈現保戶的風險等級、協助客服人員快速識別高風險個案。
圖/ 數位時代

「自適應演進」指的是,客服人員會依據模型亮起的燈號,結合系統提供的關懷提問表,向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問,如資金用途、是否接獲可疑來電等,藉此釐清是否存在異常情況,並將相關結果回貼標籤,作為後續調校模型的關鍵訓練素材,讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄(MOU),在合規架構下共享情資,協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充,南山人壽目前正與電信業者合作,將其超過 1,400 項特徵因子導入模型,有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度,使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示,詐騙的手法日新月異,AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外,更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制;如同維持客戶服務的品質一樣,刻不容緩。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級。
圖/ 數位時代

李淑娟表示:「隨著模型的持續優化,黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制,以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說,當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時,系統就會開始運作、提前識別風險,針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群,系統也會即時偵測,當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手,南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是,南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程,而是從 SAFE–Skilled(防詐訓練)、Awareness(全民防詐)、Fintech(科技運用)、Engagement(聯防合作)–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面,南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式,也持續透過內部教育訓練,以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式,全面提升員工識詐、阻詐的能力,達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面,南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片,並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣,協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢;更主動走入偏鄉、校園與新住民社群,並針對聽語障人士製作友善素材,以多元形式推廣防詐知識,降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面,李淑娟表示,南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」,在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆,例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入,並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司,作為模型判斷的補強資訊,以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群,南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制,鼓勵保戶指定第二聯絡人,在其申請保單借款或終止契約時,可以主動通知聯絡人介入確認,降低詐騙風險;此外,亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」,以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力,將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面,樹立產業新標竿。

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