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数据无处不在，无处不用。

星巴克就是最好的例子。

星巴克不仅在全球范围内销售大量的冷热饮品——每周，它也会从上亿的交易中收集大量数据。

它是如何利用这些数据的呢？在这之中，人工智能和物联网又扮演了怎样的角色？

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星巴克利用数据和现代技术获得竞争优势的方式，对所有大小企业来说都具有指导意义。例如，在会员系统、支付卡和移动应用程序的结合方面，星巴克一直是佼佼者，然而这只是冰山一角。

本文将展示星巴克利用数据、人工智能和物联网提升竞争力的五个最有趣的实例。这五个实例或许能强有力地证实一点，那就是星巴克如今不再是咖啡行业的公司了，而是餐饮行业的一家数据科技公司。

星巴克最有力地展示了数据、技术和业务的关系

星巴克不缺数据。它在全球范围内拥有3万余家门店，每周能完成近1亿的交易量。这些数据能让星巴克全面了解顾客的消费行为和喜好。然而也许出乎意料的是，星巴克如此关注这些数据的价值，不过刚刚10余年。

不是说星巴克之前没用数据，只是随着公司内部的巨大转变，一次危机成就了这场改变。2008年的金融危机使星巴克部分门店停业。其CEO霍华德·舒尔茨从中获得的经验教训是，星巴克对数据的利用需要更具分析性，尤其是在为门店选址的时候。

在此之前，和许多其他企业一样，星巴克的决策是人为驱动的，基于经验和判断作出抉择。数据显然是重要的，但不够系统化。数据被很少提及，但利用数据验证人的想法和决定一直是惯用手法。

星巴克做的最突出的就是用数据和技术试验一系列新理念，然后用更多的数据以找到那些可实施的。

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除了门店选址，如今，星巴克对数据的利用也扩展到了一系列营销活动和产品活动中。这也反过来造就了其管理供应链的智慧。其核心部分就是在2008年启动的星巴克会员积分系统。

不同寻常的是，星巴克对数据的利用结合了物联网，尤其是在门店运营的过程中。这一方法最先应用于咖啡机，现在已经拓展到了烤箱等其他店内设备中。

五个有关星巴克如何利用数据、人工智能和物联网提升竞争力的实例

完全可以仔细讲讲星巴克是如何使用数据和相关技术的，但这和其他许多大型现代企业如出一辙。星巴克做的最突出的就是用数据和技术试验一系列新理念，然后用更多的数据以找到哪些值得推广。

笔者从众多优秀实例中选取了五个。原因是这五个实例展示了数据的合理利用是如何结合人工智能、物联网及云端助力星巴克业务增长的：

· 为顾客提供个性化促销和产品

· 多渠道客户洞察驱动产品研发

· 综合规划地产

· 动态创新调整菜单

· 优化维护设备

实例1:个性化促销

传统的顾客数据使用方式是，根据单个顾客的喜好提供个性化产品和服务。星巴克也不例外。单是在美国，星巴克就拥有超1600万会员，其会员程序要负责全美将近一半的门店交易。

了解单个顾客的点单偏好和购买模式让星巴克提供的个性化产品和服务更具有相关性。利用人工智能决定这个项目正在成为人工智能的标准应用，而星巴克早在2007年就开始用“Digital Flywheel”计划进行这项工作了。

这项工作的重点在于根据顾客下单的产品，为其推荐其可能喜欢的新产品。

但这不仅仅是有关个性化促销的工作。很大程度上仍在进行传统的大众宣传，但直接针对目标市场的每个消费者。这包括大热天的冷饮、产品投放或者季节性菜单。

实例2:客户洞察力驱动产品

个性化促销无疑是有效的，但对星巴克来说，利用顾客数据开发产品类别同样重要。

星巴克利用数据的一个有效方式源于大量顾客的购买习惯。从这些数据中获得洞察展现了现有产品的变化和改进。例如，15年前曾出现过一个有趣的想法，在万圣节的时候推出南瓜味的饮品。这已成为全球受南瓜启发产品的大类，最终在秋季，顾客接踵而至。

第二种类型是跨渠道使用数据。最突出的实例当属该公司努力在2016年将咖啡饮用推向家庭。这是为了让顾客能在家制作咖啡而在超市进行的主流产品投放。店内数据为其决定何种产品针对居家饮用者提供了强大的依据。它还可以对一些门店内速溶咖啡等居家饮品进行实测。

这也增加了居家产品中不加糖类型的产品。店内消费数据展现的另一方面则为是否加奶类型饮品的变化。

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实例3:综合规划地产

如今，规划在何处开星巴克门店，是数据分析非常复杂的一部分。星巴克使用数据的方式涵盖了人们所期望的所有因素，同时也考虑到了人们想不到的方面。

人工智能的支持为门店选址建立了某地多个经济因素的模型，这些因素包括人口、收入水平、交通条件、竞争对手存在情况等等。模型利用这些数据预测收入、利润及其他经济表现。

该系统也会考虑现有星巴克门店的位置，会分析未来新门店对附近现有门店收入产生的影响。

处于这一应用核心的人工智能技术是基于位置的分析。这也被称作映射 (mapping) 或地理信息系统 (GIS)。

实例4:动态菜单

上述实例的实现途径之一就是星巴克具有不断改善调整产品和服务的能力。星巴克使用数据的方式说明了它能够基于顾客、地址和时间做出更正，这会影响产品、促销活动和定价。

然而如果顾客是利用挂在柜台上的打印菜单完成点单，不断调整产品的能力将与之无关。这也是零售商仍然偏向于使用黑板等低保真方式进行销售活动的原因之一。但对星巴克来说，解决方案应该是在门店中使用数字屏幕，由电脑设置菜单显示。

这一方式实现了连锁反应——别处顾客体验的变化能够反映到该门店中。

显然，很多问题会随之而来，并且给事情过于复杂化留足了余地。然而，在2018年中，星巴克在一些门店中实验了这一方法，致力于基于天气或时段等当地情况力推精选产品。

实例5:优化设备维护

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最后一个实例是咖啡机的维护，总体讲一讲店内机器。

星巴克典型的店内交易，相对而言，成本较低、耗时较短。高顾客吞吐量是一个门店成功运营的关键。因此，如果一台机器损坏，就会极大影响业务能力。

星巴克不会为机器损坏在门店内专设工程师。与之相反，它会派遣工程师进行维修，当然也包括计划中的维护。因此，工程师快速到店进行设备检修很重要。

应对这个问题有一些传统的方式。典型方法就是收集有关机器损坏、使用和按需维修等数据。定期的数据分析对找到机器运行趋势和损毁模块大有裨益。通过预测损坏可能性和维护需求，人工智能有助于将这一工作提上新高度。

星巴克又前进了一步，它研发了一款名为CloverX新的咖啡机。这一机器目前仅应用于旗舰店和概念店中。除了在制作咖啡的能力方面遥遥领先，该机器还是云连接的，这不仅仅是为了更全面的收集运行数据，还能够远程诊断故障，甚至进行远程维修。

类似的理念将会应用到其他机器上。例如，门店现在拥有一个标准的烤箱，也是电脑控制的，在全球范围内用于热食品的持续加工。然而，目前极其需要USB驱动进行更新。这一过程会在机器每次结构变化时发生，例如，新产品的制作。在未来，无疑会出现直接的云端连接，创造更多人工智能大展身手的机会。

星巴克是现代全球企业十分典型的案例。星巴克如何使用数据是管理数据和技术取得进步的典范。它对数据和人工智能的使用并无很大的惊奇之处，也没有人工智能或分析学的突破性创新。

然而，星巴克使用数据的方式是教科书式的范本，展示了如何开始有策略地使用数据，系统且彻底地执行计划。创新产生于依靠人工智能对核心业务的处理，而非必须产生于人工智能本身。结合云技术，物联网只是自然的延伸扩展。

另一经验是，人工智能似乎是星巴克学习如何利用数据这一旅程中的一部分。这不是由于对人工智能强烈的使用渴望而产生的。这只是当时机成熟，在每个领域都要做的下一步。

通过对星巴克利用数据这一旅程的观察，最后可学习的一点是其扩展解决方案的方式。在这一案例中，不单单是在某一概念被证实后，将其作用放大。业务的全球属性增加了区域业务的复杂性。

大多企业家不会拿自己的公司和星巴克进行比较，也不会发现很多共通处。但如果把注意力缩小到星巴克如何利用数据，就会有所改变。同时，观察星巴克如何有效应用人工智能也意义非凡。

就像星巴克，大多数人都不认为自己置身于人工智能或数据业务中。但这并不意味着这些事物没有成为企业的核心。

并且，这的确引发了有关究竟人们置身于何种业务的问题——这仅仅是主要销售产品，或者最佳销量产品的问题吗？

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编译组：鲍歆祎、余书敏

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