星巴克實際上是一家數據科技公司！？

星巴克並不只僅是一家簡單地向全世界各地銷售冷熱飲品的公司。它同時也聚集了來自客戶和消費者每週1億多筆的海量數據。面對這麼龐大的數據，星巴克是如何使用這些數據的呢？人工智能和物聯網（IoT）在其中又扮演什麼角色？

星巴克利用數據和現代技術獲取競爭優點的方式對全部企業（不管規模大小）都具備指導意義。例如，它是結合會員系統、支付卡和移動應用程序的先驅。（但這只是表面）

本文將重點介紹星巴克是如何利用數據、人工智能和物聯網實現競爭優點。咱們會爲你們介紹的五個有趣的示例。有人認爲，星巴克可能已經再也不是單純的咖啡業務，而是在食品和飲料領域的數據技術公司。

星巴克如何看待數據、技術和業務直接的關係？

星巴克的數據基礎並不差。它在全球擁有30,000多家門店，每週完成近1億筆交易。這使得他們能夠全面瞭解客戶的消費習慣和消費喜愛。但使人驚訝的是，直到近十年星巴克才真正地重視了這些數據的價值。

並非說在這以前它們沒有想過要使用這些數據。可是，就像大多數公司發生重大變化時同樣，是危機致使了這種變化。2008年，金融危機爆發，有許多相關商店都接連倒閉。當時的星巴克CEO 霍華德·舒爾茨（Howard Schultz）在這場危機中收穫的教訓是，對星巴克的數據須要有更進一步分析，尤爲是在店鋪選址方面。

在此以前，星巴克的決定就像許多其餘組織同樣，是基於經驗和判斷，以人爲本的。數據顯然很重要，但並非很系統。但這方面相關的文章在當時不多，更多的是關於使用數據來驗證和告知人類想法、決策的傳統方法。

而星巴克作得特別好的一點是利用數據和技術試驗各類新想法，而後利用更多的數據來肯定哪些想法是能夠推動的。

除了門店選址外，星巴克現在對數據的使用固然也延伸到了一系列營銷和產品活動中。這進而衍生出瞭如何管理其供應鏈的智慧。其中一個核心是星巴克的「獎勵忠誠計劃」（Starbucks Rewards loyalty program），該計劃也開始於2008年。

不太常見的是，星巴克對數據的使用方式（包括物聯網）——尤爲是其店內業務。從咖啡機的管理，到其餘店內設備系統的優化（好比烤箱）。

星巴克如何利用數據？人工智能+物聯網得到競爭優點的五個案例

在衆多星巴克如何利用數據和相關技術得到競爭優點的出色案例中，我選擇了五個重點的例子。之因此選擇這些是由於它們展現瞭如何很好地利用數據以及人工智能、物聯網和雲等技術改善星巴克的業務：
經過個性化促銷和優惠定位客戶

• 由洞察力驅動的產品開發，包括跨渠道
• 複雜的店鋪選址規劃
• 動態菜單的建立和調整
• 機器維護的優化

示例1：個性化促銷

客戶數據的經典用法是根據我的消費者的偏好，進而個性化你的服務和報價，星巴克也不例外。僅在美國就有超過1600萬會員的星巴克，它的「忠誠計劃」就佔了美國全部商店交易的近一半。

瞭解我的客戶的訂單偏好和購買模式，使星巴克可以發送更有針對性的個性化優惠。利用人工智能來肯定這樣的活動正在成爲人工智能的標準應用，星巴克自2017年以來就一直在這麼作，而且後續還推出了「數字飛輪」(Digital Flywheel)項目。

這個項目的一個重點是，根據消費者訂購的其餘產品，推薦他們可能喜歡的新產品。

但這不只僅是個性化的促銷，很大一部分仍然是傳統的大衆營銷，但不同的是它會直接針對目標細分市場的每一位消費者。這些可能包括熱天的冷飲、產品發佈或季節性菜單的推出。

示例2：洞察力驅動的產品

毋庸置疑，個性化促銷活動的效果對於星巴克而言是很是好的。但對星巴克來講一樣重要的是利用顧客的購買數據來開發其產品範圍。

星巴克在大量消費者購買習慣的數據利用上也作得很是出色。從這些數據中能夠看出現有產品的變化和發展。好比，15年前有一個很可愛的想法，就是在萬聖節推出南瓜味飲料（這已經成爲一個全球範圍內以南瓜爲靈感產品典範了）。而這一舉措，也讓星巴克的秋季客流量激增。

第二種類型是跨渠道使用數據。其中最重要的例子是星巴克2016年進入家用咖啡領域。超市向顧客推出以家用咖啡爲主流的產品。店內數據爲它決定哪些產品適合家用咖啡飲用者提供了強有力的依據。它甚至能夠對像速溶咖啡這樣的帶回家的普通商店產品進行測試。

從另外一個角度，對因而否要在家庭咖啡里加糖或者牛奶，這樣的方式也給出了相應的測試結果。

示例3：門店選址規劃

對於計劃在哪裏開設星巴克店鋪，這是一個很是複雜的數據分析工做。星巴克爲此使用數據的方式幾乎涵蓋了你能想到的全部可能。

商店選址的AI系統支持模擬有關位置的商業狀況。其中包括該地區的人口、收入水平、流量、競爭對手的狀況等等。同時，也能夠幫助它來預測可能會帶來的收入、利潤和經濟績效等。這個系統還會考慮現有星巴克分店的位置以及擬建新門店對附近地區現有門店收入的影響。

這個應用程序的核心AI技術是基於位置的分析，也稱爲GIS（地理信息系統）。

示例4：動態菜單

上述例子的一個含義是，星巴克有能力不斷完善和調整其產品。星巴克使用數據的方式意味着它能夠根據顧客、地點和時間對企業的銷售策略進行修改。這會影響產品、促銷和訂價。

然而，若是你在櫃檯上方的品類板上展現你的店內商品，那麼你就沒法持續地調整商品。這就是像黑板這樣的低效解決方案仍然受到零售商歡迎的緣由之一。但對星巴克來講，解決之道是在商店裏推出數字標牌，經過電腦來設置菜單。

這樣就能夠造成一條完整的鏈條，把提高客戶體驗的策略針對不一樣的地方特性進行定製，同時還能直接在店鋪中進行呈現。

固然，這也會帶來一些問題，好比太多的店鋪須要個性化定製的產品與菜單會讓這個過程變得很繁雜。但即使如此，它依舊仍是星巴克會重點使用的系統策略。在2018年，星巴克已經在少數幾家門店進行試驗，將重點放在根據當地天氣或時間等狀況推出特定產品上。

示例5：優化機器維護流程

最後一個例子是咖啡機以及通常店內機械的維護。

典型的星巴克店內交易成本較低，持續時間短、翻檯率高。高客戶吞吐量是線下門店成功的關鍵。所以，若是一臺機器出現故障，它可能會嚴重影響店鋪業務。

當機器故障的狀況發生時，星巴克不會讓工程師到店內進行機器維修。取而代之的是，他們會將故障機器寄給維修工程師進行技術維護。這能夠大大提升機器的維修效率，也不會影響店鋪營業。

機器故障維修時有發生，將機器返送進行維修也意味着能夠收集到關於機器故障、機器使用和修理方法等方面的數據。而這些常規數據的收集和按期分析有利於發現規律或者趨勢。AI能夠有助於經過數據預測故障和維修需求。

星巴克也所以已經開發了一種新的咖啡機——Clover x，目前只在它的旗艦店和概念店使用。這款咖啡機不只在煮咖啡的能力上很是出色，並且還能鏈接雲端。這就覺得着，星巴克在更全面地收集運營數據的同時，還能對機器進行遠程故障診斷，甚至遠程修復。

相似的概念也適用於其餘機器。例如，商店如今有一個標準的烤箱，也是電腦控制的，用於對產品進行持續加熱。可是，當前計算機須要經過USB驅動器進行更新，每當機器配置發生變化時（例如產品上新），都會發生這種狀況。但未來，機器將直接的接入到雲端，更多地依靠AI來進行升級與內容的更改。

星巴克是一個很是典型的引領現代全球商業的例子。它如何利用數據，是數據管理和技術發揮巨大做用的範例。其實，星巴克對數據和人工智能的使用沒有什麼驚人之處，在人工智能或分析方面也沒有什麼驚人的創新。

可是星巴克使用數據的方式是一個教科書式的例子，它告訴咱們如何開始戰略性地使用數據，系統且完全地執行計劃。

另外一方面，人工智能彷佛是星巴克學習使用數據旅程的一部分。這並非由於強烈渴望使用AI而發生的事情，這是在不一樣領域中的適當時機和必要節點而作出的選擇。

在討論星巴克的案例過程當中還有一個收穫就是它擴展解決方案的方式。在廣泛狀況下，一旦概念獲得證明，它不只僅意味把這一律唸作大作廣，由於業務的全球化增長了區域部分的複雜性。須要更進一步的分析。

咱們大多數人沒有將咱們的組織與星巴克進行比較，認爲沒有太多共同之處。可是，若是咱們將視角縮小到星巴克使用數據的方式，狀況就不一樣了。看到它如何將人工智能真正地使用到業務發展中就會讓今天的討論變得頗有意義。

像星巴克同樣，咱們大多數人都不認爲本身從事人工智能或數據業務。但這並不意味着它們不會成爲咱們組織的核心。這確實會讓人質疑本身到底從事的是什麼行業——僅僅是你最熱門的產品，仍是你最擅長的產品?

原文連接：https://www.aiprescience.com/?s=Starbucks+Isn%E2%80%99t+a+Coffee+Business+%E2%80%94+It%E2%80%99s+a+Data+Tech+Company

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