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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從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎
從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎

騰雲科技持續展現強勁成長,不僅連續五年維持雙位數的營收增幅,更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元,年成長率高達 67%,顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商,並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的?

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵:「首先是以 AI 賦能的產品與服務,協助客戶提升效率、優化營收;其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作,打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線,強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示:「AI 不是單一產品或立即變現的技術,要能有效消除資訊不對等,需協助企業先將散落的資料整合成數據資產,才能找出能驅動決策的洞察。」因此,要讓 AI 真正落地,需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴,才能把技術與數據轉化為具體價值,成為企業成長的新引擎。

有鑑於此,騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex,由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如,為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策,「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊,提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務,導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄,預測設備故障風險,協助排程維修,降低停機時間,大幅提升營運績效。

梁基文補充說明:「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程(Agentic Workflow),我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組,加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是,為真正發揮、極大化 AI 價值,騰雲科技不僅提供技術,也協助企業梳理流程、整合分散數據,打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示,不只零售業正加速虛實通路整合,製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」,例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等,騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台,讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全,充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如,協助數位保險整合顧客的「線上資料(如客戶資料、風險判斷」與「線下數據(如客戶活動數據、場域營運數據)」,透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程,並提供更加順暢的一致體驗,讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來,我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術,進一步擴大到製造、數位保險等產業,讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

騰雲科技
騰雲科技董事長暨總經理梁基文
圖/ 數位時代

五大技術、四大產業,騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示:「過去 10 年,我們專注在『新零售・新生活』;接下來將延伸至『新商務・新生活』,透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE(AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience)五大技術為核心,鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業,透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度:整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作,推出 AIoT 智慧場域管理方案,滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如,協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明(2026)年,騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房,協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理,同時,透過監控產線設備的振動與溫度等數據,提供 AI 預判的設備維修時機(Preventive Maintenance),擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案,騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展:首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案 的應用範疇,如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案;其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如,騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖,深入零售、商辦與飯店等多元場景,並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用,藉此強化場域的智慧化能力,以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務,我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求,也能同步改善大眾的日常體驗,真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展,梁基文如是總結。

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