星巴克並不僅僅是一家簡單地向全世界各地銷售冷熱飲品的公司。它同時也匯集了來自客戶和消費者每週1億多筆的海量資料。面對這麼龐大的資料，星巴克是如何使用這些資料的呢？人工智慧和物聯網（iot）在其中又扮演什麼角色？
星巴克利用資料和現代技術獲取競爭優勢的方式對所有企業（無論規模大小）都具有指導意義。例如，它是結合會員系統、支付卡和移動應用程式的先驅。（但這只是表面）
星巴克的資料基礎並不差。它在全球擁有30,000多家門店，每週完成近1億筆交易。這使得他們可以全面了解客戶的消費習慣和消費喜好。但令人驚訝的是，直到近十年星巴克才真正地重視了這些資料的價值。
並不是說在這之前它們沒有想過要使用這些資料。但是，就像大多數公司發生重大變化時一樣，是危機導致了這種變化。2023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，對星巴克的資料需要有更進一步分析，尤其是在店鋪選址方面。
在此之前，星巴克的決定就像許多其他組織一樣，是基於經驗和判斷，以人為本的。資料顯然很重要，但並不是很系統。但這方面相關的文章在當時很少，更多的是關於使用資料來驗證和告知人類想法、決策的傳統方法。
而星巴克做得特別好的一點是利用資料和技術試驗各種新想法，然後利用更多的資料來確定哪些想法是可以推進的。
除了門店選址外，星巴克如今對資料的使用當然也延伸到了一系列營銷和產品活動中。這進而衍生出了如何管理其**鏈的智慧型。其中乙個核心是星巴克的「獎勵忠誠計畫」（starbucks rewards loyalty program），該計畫也開始於2023年。
不太常見的是，星巴克對資料的使用方式（包括物聯網）——尤其是其店內業務。從咖啡機的管理，到其他店內裝置系統的優化（比如烤箱）。
在眾多星巴克如何利用資料和相關技術獲得競爭優勢的出色案例中，我選擇了五個重點的例子。之所以選擇這些是因為它們展示了如何很好地利用資料以及人工智慧、物聯網和雲等技術改善星巴克的業務：
通過個性化**和優惠定位客戶
示例1：個性化**
客戶資料的經典用法是根據個人消費者的偏好，進而個性化你的服務和**，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「忠誠計畫」就佔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，使星巴克能夠傳送更有針對性的個性化優惠。利用人工智慧來確定這樣的活動正在成為人工智慧的標準應用，星巴克自2023年以來就一直在這麼做，並且後續還推出了「數字飛輪」(digital flywheel)專案。
這個專案的乙個重點是，根據消費者訂購的其他產品，推薦他們可能喜歡的新產品。
但這不僅僅是個性化的**，很大一部分仍然是傳統的大眾營銷，但不一樣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、產品發布或季節性選單的推出。
示例2：洞察力驅動的產品
毋庸置疑，個性化**活動的效果對於星巴克而言是非常好的。但對星巴克來說同樣重要的是利用顧客的購買資料來開發其產品範圍。
星巴克在大量消費者購買習慣的資料利用上也做得非常出色。從這些資料中可以看出現有產品的變化和發展。比如，15年前有乙個很可愛的想法，就是在萬聖節推出南瓜味飲料（這已經成為乙個全球範圍內以南瓜為靈感產品典範了）。而這一舉措，也讓星巴克的秋季客流量激增。
第二種型別是跨渠道使用資料。其中最重要的例子是星巴克2023年進入家用咖啡領域。超市向顧客推出以家用咖啡為主流的產品。店內資料為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。它甚至可以對像速溶咖啡這樣的帶回家的普通商店產品進行測試。
從另乙個角度，對於是否要在家庭咖啡裡加糖或者牛奶，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
對於計畫在**開設星巴克店鋪，這是乙個非常複雜的資料分析工作。星巴克為此使用資料的方式幾乎涵蓋了你能想到的所有可能。
商店選址的ai系統支援模擬有關位置的商業情況。其中包括該地區的人口、收入水平、流量、競爭對手的情況等等。同時，也可以幫助它來**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。
這個應用程式的核心ai技術是基於位置的分析，也稱為gis（地理資訊系統）。
示例4：動態選單
上述例子的乙個含義是，星巴克有能力不斷完善和調整其產品。星巴克使用資料的方式意味著它可以根據顧客、地點和時間對企業的銷售策略進行修改。這會影響產品、**和定價。
然而，如果你在櫃檯上方的品類板上展示你的店內商品，那麼你就無法持續地調整商品。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原因之一。但對星巴克來說，解決之道是在商店裡推出數字標牌，通過電腦來設定選單。
這樣就可以形成一條完整的鏈條，把提公升客戶體驗的策略針對不同的地方特性進行定製，同時還能直接在店鋪中進行呈現。
當然，這也會帶來一些問題，比如太多的店鋪需要個性化定製的產品與選單會讓這個過程變得很繁雜。但即便如此，它依舊還是星巴克會重點使用的系統策略。在2023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情況推出特定產品上。
示例5：優化機器維護流程
最後乙個例子是咖啡機以及一般店內機械的維護。
典型的星巴克店內交易成本較低，持續時間短、翻台率高。高客戶吞吐量是線下門店成功的關鍵。因此，如果一台機器出現故障，它可能會嚴重影響店鋪業務。
當機器故障的情況發生時，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。這可以大大提高機器的維修效率，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著可以收集到關於機器故障、機器使用和修理方法等方面的資料。而這些常規資料的收集和定期分析有利於發現規律或者趨勢。ai可以有助於通過資料**故障和維修需求。
星巴克也因此已經開發了一種新的咖啡機——clover x，目前只在它的***和概念店使用。這款咖啡機不僅在煮咖啡的能力上非常出色，而且還能連線雲端。這就以為著，星巴克在更全面地收集運營資料的同時，還能對機器進行遠端故障診斷，甚至遠端修復。
類似的概念也適用於其他機器。例如，商店現在有乙個標準的烤箱，也是電腦控制的，用於對產品進行持續加熱。但是，當前計算機需要通過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），都會發生這種情況。但將來，機器將直接的接入到雲端，更多地依靠ai來進行公升級與內容的更改。
星巴克是乙個非常典型的引領現代全球商業的例子。它如何利用資料，是資料管理和技術發揮巨大作用的範例。其實，星巴克對資料和人工智慧的使用沒有什麼驚人之處，在人工智慧或分析方面也沒有什麼驚人的創新。
但是星巴克使用資料的方式是乙個教科書式的例子，它告訴我們如何開始戰略性地使用資料，系統且徹底地執行計畫。
另一方面，人工智慧似乎是星巴克學習使用資料旅程的一部分。這並不是因為強烈渴望使用ai而發生的事情，這是在不同領域中的適當時機和必要節點而做出的選擇。
在討論星巴克的案例過程中還有乙個收穫就是它擴充套件解決方案的方式。在普遍情況下，一旦概念得到證實，它不僅僅意味把這一概念做大做廣，因為業務的全球化增加了區域部分的複雜性。需要更進一步的分析。
我們大多數人沒有將我們的組織與星巴克進行比較，認為沒有太多共同之處。但是，如果我們將視角縮小到星巴克使用資料的方式，情況就不同了。看到它如何將人工智慧真正地使用到業務發展中就會讓今天的討論變得很有意義。
像星巴克一樣，我們大多數人都不認為自己從事人工智慧或資料業務。但這並不意味著它們不會成為我們組織的核心。這確實會讓人質疑自己到底從事的是什麼行業——僅僅是你最熱門的產品，還是你最擅長的產品?
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