Введение
Искусственный интеллект стимулирует инновации в Starbucks благодаря программе Deep Brew по искусственному интеллекту и машинному обучению. Побывав в магазине Starbucks, вы согласитесь, что это обычная кофейня: здесь подают эспрессо и латте, молотый кофе и посетители разговаривают с бариста. Обслуживание более 100 миллионов клиентов на 78 рынках требует от Starbucks идеально организованных процессов и инвестиций в технологические инновации, чтобы превратиться из поставщика напитков в технологическую компанию, основанную на данных. Deep Brew — это платформа бренда на базе искусственного интеллекта, которая управляет механизмом персонализации бренда, оптимизирует распределение рабочей силы в магазинах и управляет запасами в магазинах.
Читайте также: Интернет всего – Наши отношения с Интернетом
Deep Brew был запущен в 2019 году, но трансформация данных Starbucks началась гораздо раньше. Давайте рассмотрим, как Starbucks использует данные для создания ценности для своего бизнеса и клиентов, прежде чем мы изучим их платформу на основе искусственного интеллекта, которая помогает им подавать кофе на основе данных, укрепляя их позиции как лучшей кофейни.
В 2011 году Starbucks запустила мобильное приложение, которое стало их первым шагом в области данных и аналитики. Они обнаружили, что это один из наиболее важных факторов их цифровой трансформации.
Ее планировалось использовать в качестве программы лояльности, позволяющей клиентам зарабатывать звезды за каждую покупку и использовать их при следующем заказе. Со временем приложение стало центром, где клиенты могли узнать о меню, местонахождении магазинов и часах работы. Приложение предоставляло Starbucks информацию о популярных местах магазинов, напитках и времени суток на основе активности клиентов.
Сегодня Starbucks обрабатывает четверть из 100 миллионов еженедельных транзакций через свое мобильное приложение, и эта тенденция еще больше ускорилась благодаря мерам социального дистанцирования.
Читайте также: Coffee X — роботизированная кофейня
Стратегия цифрового маховика Starbucks включала в себя предоставление пользователям возможности делать заказы через мобильные приложения заранее и забирать их в витринах магазинов или заходя в магазины. Бренд воспользовался возможностями искусственного интеллекта и маркетинга для расширения возможностей своих приложений. В маховике Starbucks теперь есть четыре цифровых компонента: программа вознаграждений, персонализация, оплата и заказ.
Цифровые инновации в Starbucks, несомненно, способствовали росту; они зарекомендовали себя как эксперты по созданию лояльных клиентов посредством использования данных.
Source: YouTube
Как Starbucks создает ценность из данных и искусственного интеллекта
Руководители кофейных брендов поняли, что использование анализа данных для максимизации пожизненной ценности своих клиентов (средняя цена покупки на одного клиента за посещение, количество посещений на одного клиента в год и средняя продолжительность жизни клиента) станет ключом к достижению непревзойденного конкурентного преимущества.
Читайте также: Amazon и сбор данных
Используя анализ данных, кофейная компания смогла максимизировать пожизненную ценность клиентов, в то же время заново изобретая предложения своих брендов:
Персонализированные рекомендации
Starbucks персонализировала качество обслуживания для каждого клиента, основываясь на его уникальных предпочтениях и покупательских привычках, собирая и анализируя огромное количество данных о расходах и предпочтениях клиентов. Анализируя прошлые заказы и закономерности, приложение может предлагать варианты еды и напитков, а также отправлять индивидуальные поставки.
Starbucks устанавливает более тесную связь с клиентами, отправляя триггеры и push-уведомления в режиме реального времени. Покупатели рады тому, что бренд учитывает их предпочтения и радует их индивидуальным подходом.
Читайте также: Beastro от Kitchen Robotics
Инновации и новые предложения продуктов
Помимо персонализации, Starbucks создает новые продукты, используя данные, собранные с помощью цифрового маховика. Их инновационные продукты, такие как немолочные или несладкие напитки, летние специальные напитки или новые продукты для домашнего потребления, стали результатом анализа предпочтений пользователей.
Source: YouTube
Например, компания Starbucks обнаружила, что 43% любителей чая не добавляют сахар в чай, а около 25% любителей холодного кофе не добавляют в напиток молоко, когда пьют его дома. По данным TowardsML, эти идеи привели к разработке двух K-чашек несладкого ледяного чая — зеленого чая со льдом манго и черного персикового чая. Кроме того, в результате своих усилий по сбору данных они разработали латте с тыквенными специями и кофе со льдом без молока и ароматизаторов.
Открытие новых магазинов
Может показаться, что у Starbucks магазины открываются повсюду, но на самом деле данные маховика помогают им определить, где должен располагаться каждый новый магазин. Кофейный гигант использует данные и искусственный интеллект для прогнозирования доходов на основе таких переменных, как уровень дохода, трафик и присутствие конкурентов, а также определяет, где находится следующая большая возможность роста. Это дает им возможность минимизировать риск, а также позиционировать новый магазин в зоне, ориентированной на конкретную аудиторию.
Читайте также: Умные кухни с искусственным интеллектом
С помощью Deep Brew они могут не только персонализировать процесс проезда, но и автоматизировать трудоемкие задачи, такие как управление запасами и профилактическое обслуживание своих эспрессо-машин, подключенных к Интернету вещей (IoT).
Технологии и автоматизация на рабочих местах обычно приводят к тому, что люди обеспокоены тем, что их работу занимают роботы и машины.
Deep Brew использует технологию искусственного интеллекта, чтобы улучшить человеческие связи с помощью технологий. Широкий спектр инструментов искусственного интеллекта улучшит каждый аспект бизнеса и качества обслуживания клиентов.
Читайте также: Amazon использует ИИ практически во всем, что делает.
Во многих отношениях Deep Brew больше похож на супер-умного помощника бариста-человека, помогающего управлять запасами, логистикой цепочки поставок и заказами на пополнение запасов, экономя время партнеров, предвидя потребности в персонале и создавая графики. Это также может помочь в профилактическом обслуживании, позволяя персоналу знать, когда кофемашина требует внимания.
Дорожная карта Deep Brew
Первоначально Deep Brew получила доступ к обучению с подкреплением и машинному обучению благодаря стратегическим инициативам, полученным в результате приобретения конкурентом McDonald’s компании Dynamic Yield, целью которой было внедрение обучения с подкреплением и машинного обучения в фаст-фуд. Это событие заставило Starbucks начать искать ответ и задуматься об интеграции машинного обучения в свой бизнес. Это был идеальный ответ и решение быстро меняющихся рыночных изменений.
Читайте также: Внутри умного склада Amazon
Deep Brew сыграла особенно важную роль в мировой борьбе с COVID в прошлом году. Они могли бы использовать его для настройки рекомендаций, которые появляются при проезде в различных магазинах. Помимо других факторов, таких как время суток, интенсивность движения и день недели, каждый магазин имеет свою индивидуальность. Каждый из этих пунктов был включен в систему рекомендаций Starbucks, основанную на Deep Brew.
Внутренняя работа Deep Brew
Deep Brew поддерживается всеми данными и основами, которые есть у Starbucks — их платформой анализа корпоративных данных EDAP или озером данных, которое объединяет все источники данных. Из озера данные загружаются в Deep Brew, проходят через вычислительный уровень, а выходные данные доставляются в различные точки взаимодействия, включая мобильное приложение, цифровую транспортную службу, веб-сайт и социальные сети.
Читайте также: Любовь, искусственный интеллект и роботы — любовные истории из будущего.
Несмотря на это, Deep Brew сложно и сложно собрать, поскольку это кросс-функциональная система. Следует учитывать все остальные компоненты решения, такие как сбор данных, проверка данных, извлечение признаков, инструменты управления процессами, инструменты анализа и т. д., чтобы решение могло быть успешным. Задача объединить все остальные команды и заставить их понять ее важность может быть чрезвычайно сложной.
Как выглядит будущее Starbucks, основанное на данных?
В рамках инициативы цифрового маховика компания Deep Brew имела огромный успех для Starbucks. К концу 2019 года компания увеличила свою клиентскую базу почти до 18 миллионов, что привело к росту продаж в одних и тех же магазинах на 6% в США.
Читайте также: Прогнозный анализ Amazon
Помимо увеличения цифр, платформа искусственного интеллекта явно помогла создать самодостаточный кофейный бренд, который является компанией, занимающейся данными. Чем больше данных соберет Starbucks, тем лучше она сможет принимать бизнес-решения для роста.
Сотрудники и партнеры Starbucks могут уделять больше времени тому, что для них важнее всего — кофе и клиентам — благодаря помощнику, управляемому искусственным интеллектом. Предложение клиентам радикально персонализированных, продуманных продуктов дает им чувство принадлежности и положительно влияет на их отношение к любимому кофейному бренду.
Благодаря использованию технологий мирового класса сеть кофеен также смогла привлечь лучших специалистов в области технологий, перехватив кандидатов, которые стремились работать на технологических гигантов.