幫助咖啡師減少機械動作來服務顧客,人工智慧悄悄幫助星巴克創造了新的競爭優勢

幫助咖啡師減少機械動作來服務顧客,人工智慧悄悄幫助星巴克創造了新的競爭優勢

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目前,星巴克在全球擁有 31,000 家分店,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占有率已達到 40%。一直以來星巴克的品牌形象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資料科學,或者可以透過標準最佳化來實現,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APP和自動販賣機——都在採用人工智慧技術來最佳化。星巴克 2021 年淨收入的 85% 都來源於這三個觸點,所以對這三點的最佳化無疑會帶來顯著的收入增長。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措施

星巴克已經確定了可以透過人工智慧技術受益的關鍵業務領域,包括從行動APP個性化到庫存管理等多個領域。

星巴克潛在的人工智慧應用表

星巴克在人工智慧戰略方面,有三個主要措施:數位飛輪(Digital Flywheel)、 深釀(Deep Brew)和 釀造工具組(BrewKit)。數位飛輪可以看作是一個「資料生成計畫」,而深釀是建立在這些資料基礎上的人工智慧應用。 BrewKit 則透過提供資料存取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透過將人工智慧和其他數位技術應用於其行動APP,來整合和最佳化其數位和實體體驗的措施。飛輪的四個支柱分別是:星巴克獎勵計畫、應用程式的個性化、購買體驗和支付流程。

星巴克數位飛輪計畫

數位飛輪的核心是資料收集的正回饋迴圈。在人工智慧推動下,個性化程度的提高增加了銷售額,進而產生了更多的資料,這些資料又可以供星巴克用於個性化調校。數位飛輪的資料是高品質的一手資料集,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APP,而且這個數字還在不斷增長,所以星巴克的資料品質和數量也會不斷增長。 

深釀

深釀指的是星巴克的資料科學和 AI/ML 應用套件,用於最佳化各部分的業務。 

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措施,星巴克都會採納。他們在這一領域的一些措施是直接觸達客戶的。 

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,為每家店定制汽車餐廳的菜單。其他措施則完全是在幕後進行的。支援物聯網的機器可以向星巴克總部傳輸資料,總部則使用人工智慧來預測機器何時需要維護,進而減少其停機時間。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,但星巴克實施這些最佳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。來自數位飛輪的資料能夠讓他們對顧客喜歡什麼類型的飲料獲得非常全面的瞭解。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資料,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)。 

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% 的營收增長歸功於「飲料附加值增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。這兩個指標的增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。隨著深釀計畫的不斷發展,它將透過降低決策風險、提高運營效率和增加收入來幫助星巴克獲得更多的利潤。

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釀造工具組

BrewKit 是星巴克的資料基礎設施,所有的資料科學和 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、分析資料、存取資料、創建資料審計跟蹤等等。BrewKit 的高度發達使得星巴克可以整合分析不同的資料流程,近乎即時地處理來自各店的資料,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巨量資料。強大的即時處理能力尤其重要,這意味著分店可以即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。任何希望以資料驅動為導向的企業都需要 BrewKit 提供的這種基礎設施,否則他們的資料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。

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AI 對星巴克的戰略價值

請注意,以上列出的這些措施都沒有為星巴克創造新的收入來源,相反這些措施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,也可以透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,是透過消費者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,星巴克透過日常銷售收集的資料就可以為最終決策提供強有力的依據,進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,星巴克都會向每個分店派出一名神秘客,他們會對分店的服務進行評分,這被稱為「喬裝訪查」計畫。利用喬裝訪查獲得的分數,星巴克可以瞭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販賣機來逐步取代收銀員的工作。透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畫確實從其獲得的巨量一手資料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資料品質和數量,以及它們可以部署的速度。透過這種方式,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增長的、極其龐大的、獨一無二的資料集,由此他們可以快速進行實驗,並產生比競爭對手品質更高的洞察力。

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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,而是為了最佳化業務。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。為了持續收集高品質資料和建立分析資料的基礎設施,公司所採取的措施可以讓自己在資料方面保持競爭優勢。而星巴克正是在此方面脫穎而出:源源不斷的一手資料為人工智慧計畫提供動力,BrewKit 促使資料轉化為洞察力。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。

36Kr
作者

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