星巴克不僅僅在全球范圍內銷售大量的冷飲和熱飲，它每周還會收集超過1億筆交易的大量數據。它是如何使用這些數據的？人工智能和物聯網（IoT）在其中扮演了什么角色？

星巴克利用數據和現代技術獲得競爭優勢的方式，對所有企業都具有啟發意義，無論企業的規模有多大。例如，它是整合積分系統、支付卡和移動應用程序的先驅。但這只是冰山一角罷了。

本文重點介紹了星巴克使用數據的五個最有趣的例子：人工智能和物聯網的競爭優勢。有人認為，一種令人信服的說法是，星巴克不再是一家咖啡企業，而是食品和飲料領域的一家數據技術公司。

星巴克比大多數公司更好地展示了數據、技術和商業之間的關系

星巴克并不缺乏數據。它在全球擁有3萬多家門店，每周完成近1億筆交易。這使它對顧客的消費和享受有了全面的了解。但也許令人驚訝的是，它只是在近10年才開始關注這些數據的價值的。

這并不是說在此之前星巴克沒有使用自己收集到的數據。但是，正如其他許多公司的重大轉變一樣，是危機導致了這種變化。對于星巴克來說，是2008年的金融危機和相關商店的關閉促使其產生了居安思危之心。時任星巴克首席執行官Howard Schultz從中得到的教訓是，星巴克在使用數據時需要更具分析性，尤其是在決定門店位置時。

在此之前，星巴克的決策就像許多其他組織一樣基于經驗和判斷。數據固然很重要，但并沒有被系統性地利用起來。關于如何利用數據做出決策的文章很少，而且大部分似乎都是使用數據來驗證人類傳統的決策方法。

除了確定門店，星巴克如今對數據的使用當然也延伸到了一系列營銷和產品活動。這進而使得其在供應鏈管理方面有了極大的突破。其中一個核心是獎勵忠誠計劃（Starbucks Rewards loyalty program），該計劃也始于2008年。

不太常見的是星巴克對數據的使用方式，包括物聯網，尤其是店內業務——從一開始的咖啡機，到現在逐步擴展到其他店內設備，如烤箱。

跟其他大型現代企業一樣，詳細描述星巴克如何使用數據和相關技術能寫一本書了。星巴克做得特別好的地方是利用數據和技術試驗各種新想法，然后利用更多的數據來確定哪些想法可以推進。

在眾多優秀的例子中，我選擇了五個亮點案例。我選擇這些是因為它們展示了星巴克是如何利用數據以及人工智能、物聯網和云等技術來改善自身業務的：

針對客戶進行個性化的促銷和優惠

具有洞察力的產品開發，包括跨渠道的開發

復雜的門店規劃

動態數字菜單創建和調整

優化機器維護

案例1：個性化促銷

客戶數據的經典用法是根據個人消費者的偏好提供個性化服務，星巴克也不例外。星巴克僅在美國就有超過1600萬會員，它的忠誠計劃就占了美國所有商店交易的近一半。

了解個人客戶的訂單偏好和購買模式，使星巴克能夠發送更有針對性的個性化優惠。利用人工智能來確定這樣的活動正在成為基本應用，星巴克自2017年推出了“Digital Flywheel”項目以來就一直在這樣做。

個性化促銷的一個重點在于，根據消費者訂購的其他產品，提供他們可能喜歡的新產品。

但這不僅僅是個性化促銷，星巴克的很大一部分業務仍然是傳統的大眾營銷，但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、產品發布或季節性菜單。

案例2：跨渠道產品開發

個性化的促銷活動無疑是有效的，但對星巴克來說同樣重要的是利用顧客數據來開發其產品范圍。

星巴克利用數據的另一個有效方式源于大量消費者的購買習慣。從這些數據中可以看出現有產品的變化和發展。比如，15年前有一個很可愛的想法，就是在萬圣節推出南瓜味飲料。這已經成為一種風靡全球的產品，使得秋季光臨星巴克的人數激增。

還有一種方式是跨通道使用數據。最顯著的例子可能是2016年該公司進軍家庭咖啡領域，其主流產品進入超市，讓顧客可以在家煮咖啡。店內數據為它決定哪些產品適合居家提供了強有力的依據。它甚至可以測試像速溶咖啡這樣的帶回家的普通產品。

另一方面，星巴克還增加了不加糖的咖啡等產品。店內消費數據顯示的另一種變化是加奶和不加奶的產品。

案例3：門店規劃

在哪里開星巴克店現在是一項復雜的數據分析工作。星巴克使用數據的方式涵蓋了所有你能想到的因素，同時也考慮了一些你可能不會考慮的。

人工智能對商店規劃的支持模擬了一個位置的經濟因素。這包括人口、收入水平、交通、競爭對手的存在等等。它用這個來預測收入、利潤和經濟表現的其他方面。

該系統還考慮了現有星巴克門店的位置。它會考慮在附近地區開設新店對現有收入的影響。

這個應用程序的核心技術是基于位置的人工智能分析，它也被稱為制圖或GIS（地理空間信息系統）。

案例4：動態數字菜單

上面所舉的例子是說，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著它可以根據顧客、地點和時間進行修改，這就會影響產品促銷和定價。

然而，如果你在柜臺上方的印刷菜單上展示店內商品，那么就無法持續地調整商品種類了。這就是像黑板這樣低技術含量的解決方案仍然受到零售商歡迎的原因之一。但對星巴克來說，解決之道是在商店里推出數字標牌，通過電腦設置菜單。

這樣就可以在菜單中反映顧客偏好和產品調整，降低菜單成本，同時及時進行更改。

顯然，這也帶來了很多問題，某種程度上也讓事情變得過于復雜。然而，到2018年年中，星巴克已經在少數幾家門店進行了試驗，該公司將重點放在根據當地天氣或時間等情況推出特定產品上。

案例5：優化機器維護

最后一個案例是咖啡機以及一般的店內機器的維護保養。

典型的星巴克店內交易成本較低，持續時間較短。高客戶吞吐量是商店成功的關鍵。因此，如果一臺機器出現故障，它可能會嚴重影響業務績效。

讓工程師在故障發生時在場并不現實。相反，只有在機器出現問題的時候才會考慮派工程師去處理維修。因此，時間就是金錢，效率就是生命，讓工程師們盡快修理壞掉的機器，效果會大不一樣。

解決這個問題也有傳統的方法——這通常意味著收集關于故障、機器使用、所需修理等方面的數據。常規數據分析善于發現趨勢和模式，人工智能可以幫助提高這一水平，預測故障和維護需求。

星巴克已經向前邁進了一步，開發了一種新的咖啡機，Clover X，目前只在旗艦店和概念店使用。它不僅煮出的咖啡出類拔萃，而且還能連接云端。這樣一來，星巴克不僅可以更全面地收集操作數據，還能夠遠程診斷故障，甚至遠程修復。

類似的概念也適用于其他機器。例如，星巴克在全球范圍內的商店都配備了標準的烤箱，也是電腦控制的。然而，目前的機器需要時不時更新USB驅動器。每當機器配置發生變化時，例如新產品，就會發生這種情況。在未來，這無疑會直接連接云端，把更多的事情交給人工智能去做。

星巴克是一個非常典型的引領現代全球商業的例子。星巴克如何利用數據，是數據管理和技術發揮巨大作用的范例。

盡管對數據和人工智能的使用沒有什么驚人之處，在人工智能或分析方面也沒有什么驚人的創新，但是星巴克使用數據的方式確實是教科書級別的，它告訴我們如何開始戰略地使用數據，系統而徹底地執行計劃。創新（人工智能）出現了，但你在你的核心業務中如何用好人工智能這才是最關鍵的，而物聯網只是云計算的自然延伸。

另一個教訓是，人工智能似乎是星巴克學習使用數據之旅的一部分。它并不是由于使用人工智能的強烈愿望而發生的，它只是在合適的時機下在每個領域做該做的事。

我們大多數人不把我們的組織比作星巴克，也沒有看到太多的共同點。但如果我們將視角縮小到星巴克使用數據的方式，情況就不同了，觀察它如何對人工智能的有效應用也很有啟發意義。

像星巴克一樣，我們大多數人都不認為自己身處人工智能或數據行業。但這并不意味著數據和人工智能不會成為我們組織的核心。這確實會讓人質疑你從事的到底是什么行業——僅僅是你最暢銷的產品，還是你最拿得出手的產品？

（來源：36氪 譯者：喜湯）