Starbucks đã thay đổi từ doanh nghiệp bán cafe thành công ty công nghệ dữ liệu như thế nào?

Công việc kinh doanh của Starbucks đã không còn chỉ là bán những ly café thơm ngon trên khắp thế giới- Starbucks đã và đang thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ từ hơn 100 triệu giao dịch mỗi tuần từ hơn 30,000 cửa hàng trên khắp thế giới. Vậy Starbucks đã sử dụng Data của họ như thế nào? Và A.I và IoT đóng vai trò như thế nào trong cuộc chơi này?

Cái cách mà Starbucks sử dụng data và các công nghệ hiện đại để tạo nên lợi thế cạnh tranh là một bài học đáng giá cho tất cả các doanh nghiệp, bất kể ngành nghề, bất kể quy mô. Mọi người đều có thể thấy được rằng, Starbucks là một trong những doanh nghiệp dẫn đầu trong việc kết hợp hệ thống chăm sóc khách hàng thân thiết, thẻ thanh toán và ứng dụng di động. Tuy nhiên, tất cả những điều trên vẫn chỉ là bề nổi.

Bài viết dưới đây là 5 ví dụ nổi bật nhất về cách Starbucks sử dụng A.I và IoT để tạo lợi thế cạnh tranh. Và theo đó, đã có một số lập luận cho rằng, Starbucks đã không còn là một doanh nghiệp kinh doanh café, giờ đây họ đã trở thành một công ty công nghệ dữ liệu trong không gian F&B.

Starbuck tập trung vào mối quan hệ giữ data, công nghệ và hoạt động kinh doanh nhiều hơn bất kì doanh nghiệp nào.

Starbucks chưa bao giờ thiếu data. Họ có hơn 30.000 cửa hàng trên toàn thế giới và thực hiện gần 100 triệu giao dịch mỗi tuần. Điều này mang lại cho họ một cái nhìn toàn diện về những gì khách hàng tiêu thụ và thưởng thức. Nhưng có lẽ đáng ngạc nhiên, Starbucks chỉ mới thực sự tập trung vào giá trị của dữ liệu này trong hơn một thập kỷ vừa qua.

Không phải là Starbucks không sử dụng data trong thời gian trước đó. Nhưng cũng như bất kỳ doanh nghiệp nào, những thay đổi thường diễn ra sau mỗi cuộc khủng hoảng. Và trong trường hợp của Starbucks, đó là vì cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 và công ty đã phải đóng cửa hàng loạt cửa hàng của mình. Bài học của CEO Howard Schultz lúc bấy giờ là Starbucks cần phải sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn, cần phải phân tích nhiều hơn, đặc biệt là trong việc quyết định vị trí cửa hàng.

Trước đó, các quyết định của Starbucks, cũng giống như nhiều tổ chức khác - do con người điều khiển, dựa trên kinh nghiệm và phán đoán. Dữ liệu rõ ràng là quan trọng, nhưng lại chưa được tổ chức một cách có hệ thống. Có rất ít người viết về nó, nhưng dường như đó là cách tiếp cận thông thường của việc sử dụng dữ liệu để xác nhận và thông báo ý tưởng và quyết định của con người.

Những gì nó làm đặc biệt tốt là thử nghiệm tất cả các loại ý tưởng mới bằng cách sử dụng dữ liệu và công nghệ, sau đó sử dụng nhiều dữ liệu hơn để tìm ra những ý tưởng nào sẽ tiếp tục.

Cũng như trong ngành bất động sản, việc sử dụng dữ liệu của Starbucks ngày nay cũng mở rộng sang một loạt các hoạt động marketing và phát triển sản phẩm. Điều này dẫn đến sự thông minh trong cách quản lý chuỗi cung ứng của mình. Một phần cốt lõi của điều này là chương trình khách hàng thân thiết Starbucks Rewards, cũng bắt đầu vào năm 2008.

Điều mà mọi người ít biết đến hơn là cách thức mà Starbucks sử dụng dữ liệu để phát triển hệ thống IpT, đặc biệt là các hoạt động tại cửa hàng. Điều này bắt đầu với máy pha cà phê, và hiện đang mở rộng sang các thiết bị trong cửa hàng khác như lò nướng.

5 ví dụ về cách Starbucks sử dụng data, AI và IoT để tạo ra lợi thế cạnh tranh

Chúng ta có thể viết cả một cuốn sách chỉ về cách Starbucks sử dụng dữ liệu và các công nghệ để phát triển hoạt động kinh doanh của mình, tương đồng với nhiều tập đoàn lớn, hiện đại khác. Những gì họ làm đặc biệt tốt là thử nghiệm tất cả các loại ý tưởng mới bằng cách sử dụng dữ liệu và công nghệ, sau đó sử dụng nhiều dữ liệu hơn để tìm ra những ý tưởng nào sẽ tiếp tục.

1. Cá nhân hóa các promotion

Việc sử dụng dữ liệu khách hàng điển hình là cá nhân hóa ưu đãi của bạn theo sở thích cá nhân của người tiêu dùng và Starbucks cũng không khác. Với hơn 16 triệu thành viên chỉ riêng ở Hoa Kỳ, chương trình khách hàng thân thiết của nó chiếm gần một nửa trong số tất cả các giao dịch tại cửa hàng ở Hoa Kỳ.

Biết được các ưu tiên đặt hàng của từng khách hàng và phát triển các “buying patterns” đã cho phép Starbucsk tạo và gửi các đề xuất cá nhân hóa tới từng khách hàng của họ. Việc sử dụng A.i để xác định những chiến dịch như vậy đã trở thành một trong những ứng dụng tiêu chuẩn của AI, và Starbucks đã làm điều này vào năm 2017 với “Digital Flywheel” của họ.

Vai trò của A.I trong Starbucks Digital Flywheel là đề xuất các sản phẩm mới mà người tiêu dùng có thể thích, dựa trên những gì họ lịch sử mua hàng và hành vi của họ trên mobile app.

Nhưng nó không chỉ là về việc cung cấp các promotion cá nhân hóa. AI cũng góp phần vào các chiến dịch thông thường của Starbucks, nhưng trực tiếp đến từng người tiêu dùng trong phân khúc mục tiêu. Chúng có thể bao gồm đồ uống thống thường, ra mắt sản phẩm hoặc thực đơn theo mùa.

Các chương trình khuyến mãi được cá nhân hóa chắc chắn có hiệu quả, nhưng điều quan trọng không kém đối với Starbucks là sử dụng dữ liệu khách hàng trong việc phát triển danh mục sản phẩm của Starbucks.

2. Phát triển sản phẩm dựa trên Insights khách hàng

Một cách mạnh mẽ mà Starbucks sử dụng dữ liệu phát sinh từ thói quen mua hàng qua số lượng người tiêu dùng lớn. Thông tin chi tiết từ dữ liệu này đề xuất tạo nên các sản phẩm mới và phát triển từ các sản phẩm hiện có. Ví dụ, có một ý tưởng dễ thương hơn 15 năm trước để giới thiệu đồ uống có vị bí ngô trong lễ Halloween. Điều này đã trở thành một loạt các sản phẩm lấy cảm hứng từ bí ngô toàn cầu. Một kết quả là một sự gia tăng lớn trong bước chân trong những tháng mùa thu.

Một loại thứ hai là sử dụng dữ liệu trên các kênh. Ví dụ điển hình nhất cho điều này có lẽ là công ty đẩy mạnh vào cà phê tại không gian gia đình vào năm 2016. Đây là sự ra mắt chính của sản phẩm vào siêu thị, dành cho khách hàng pha cà phê tại nhà. Dữ liệu tại cửa hàng đã cho họ một cơ sở mạnh mẽ để quyết định sản phẩm nào sẽ nhắm mục tiêu cho người uống tại nhà. Nó thậm chí có thể thử nghiệm các sản phẩm mang về nhà như cà phê hòa tan trong các cửa hàng thông thường.

Starbucks cũng phát triển thêm các sản phẩm như café không đường (cho sản phẩm tại nhà). Một biến thể khác mà dữ liệu tiêu thụ tại cửa hàng đề xuất họ phát triển thêm phiên bản không sữa.

3. Xác định vị trí cửa hàng mới dựa trên Data

Kế hoạch nơi mở một cửa hàng Starbucks bây giờ là một phần phân tích dữ liệu phức tạp. Cách Starbucks sử dụng dữ liệu cho việc này bao gồm mọi yếu tố có thể hiểu được mà bạn mong đợi, thuận tiện để đến. Dữ liệu cũng giúp họ xác định xem đâu là nơi khách hàng không muốn đến.

A.I. hỗ trợ cho các mô hình quy hoạch cửa hàng các yếu tố kinh tế về một vị trí. Chúng bao gồm dân số, mức thu nhập, giao thông, sự hiện diện của đối thủ cạnh tranh, v.v. Nó sử dụng điều này để dự báo doanh thu, lợi nhuận và các khía cạnh khác của hiệu quả kinh tế.

Hệ thống cũng xem xét vị trí của các cửa hàng Starbucks hiện có. Nó xem xét tác động của một cửa hàng mới được đề xuất đối với doanh thu hiện có ở các khu vực lân cận.

Công nghệ A.I- trọng tâm của ứng dụng này là dựa trên việc phân tích vị trí. Điều này còn được gọi là ánh xạ (mapping) hoặc GIS (Hệ thống thông tin không gian địa lý).

4. Menu linh hoạt

Một hàm ý của các ví dụ trên là Starbucks có khả năng liên tục tinh chỉnh và điều chỉnh các dịch vụ của mình. Cách Starbucks sử dụng dữ liệu có nghĩa là họ có thể sửa đổi dựa trên khách hàng, địa điểm và thời gian. Điều này ảnh hưởng đến sản phẩm, chương trình khuyến mãi và giá cả.

Tuy nhiên, nếu bạn hiển thị các dịch vụ tại cửa hàng của mình trên các bảng menu được in phía trên quầy, thì có một sự ngắt kết nối với khả năng điều chỉnh liên tục mọi thứ. Đây là một lý do giải pháp lo-fi như bảng đen vẫn phổ biến với các nhà bán lẻ. Nhưng đối với Starbucks, câu trả lời là sự xuất hiện của các bảng hiệu kỹ thuật số trong các cửa hàng, với màn hình menu được thiết lập bằng máy tính.

Điều này hoàn thành một chuỗi cho phép những thay đổi có thể xảy ra ở nơi khác trong trải nghiệm của khách hàng được phản ánh trong cửa hàng.

Rõ ràng có rất nhiều câu hỏi đặt ra, và có rất nhiều phạm vi để làm phức tạp mọi thứ. Tuy nhiên, kể từ giữa năm 2018, Starbucks đã thử nghiệm điều này trong một số ít cửa hàng. Nó tập trung nỗ lực vào việc đẩy các sản phẩm được lựa chọn dựa trên hoàn cảnh địa phương như thời tiết hoặc thời gian trong ngày.

5. Tối ưu hóa trong việc bảo trì thiết bị của họ

Ví dụ cuối cùng của chúng tôi là bảo trì máy pha cà phê và máy móc tại cửa hàng nói chung.

Giao dịch Starbucks tại cửa hàng điển hình là chi phí tương đối thấp và thời gian ngắn. Khối lượng lớn thông lượng của khách hàng là chìa khóa thành công của một cửa hàng. Vì vậy, nếu một máy bị hỏng, nó có thể phá vỡ đáng kể hiệu suất kinh doanh.

Starbucks không giữ các kỹ sư tại cửa hàng để luôn có mặt khi sự cố xảy ra. Thay vào đó, họ sử dụng họ để đối phó với việc sửa chữa, và tất nhiên, thực hiện bảo trì theo kế hoạch. Vì vậy, việc đưa các kỹ sư đến các máy hỏng nhanh chóng tạo ra sự khác biệt.

Có những cách tiếp cận thông thường cho vấn đề này. Điều này thường có nghĩa là thu thập dữ liệu về lỗi, sử dụng máy, yêu cầu sửa chữa, v.v. Phân tích dữ liệu thường xuyên là tốt trong việc tìm kiếm các xu hướng và các mẫu. A.I. có thể giúp nâng mức này lên, dự báo sự cố và nhu cầu bảo trì.

Trường hợp Starbucks đã đưa mọi thứ về phía trước một bước là phát triển một máy pha cà phê mới, Clover X. Điều này hiện chỉ được sử dụng trong các cửa hàng hàng đầu và ý tưởng. Cùng với khả năng pha cà phê vượt trội, nó còn kết nối với đám mây. Điều này không chỉ cho phép thu thập dữ liệu vận hành toàn diện hơn. Nó cũng cho phép chẩn đoán từ xa các lỗi và thậm chí sửa chữa từ xa.

Các khái niệm tương tự sẽ áp dụng cho các máy khác. Ví dụ, các cửa hàng hiện có một lò nướng tiêu chuẩn, cũng được điều khiển bằng máy tính, để chuẩn bị phù hợp cho việc làm nóng các sản phẩm. Tuy nhiên, các máy hiện tại cần được cập nhật bằng ổ USB. Điều này xảy ra mỗi khi có sự thay đổi về cấu hình máy, ví dụ như các sản phẩm mới. Trong tương lai, điều này chắc chắn sẽ trở thành kết nối đám mây trực tiếp, đồng thời tạo ra nhiều A.I. những cơ hội.

Starbucks là một ví dụ khá điển hình về một trong những công ty dẫn đầu về công nghệ trên thế giới. Cách Starbucks sử dụng dữ liệu là một ví dụ điển hình về việc quản lý dữ liệu và công nghệ mang lại hiệu quả tuyệt vời. Không có gì đáng ngạc nhiên về việc họ ứng dụng phân tích dữ liệu và AI.

Nhưng cách Starbucks sử dụng dữ liệu là một ví dụ điển hình về cách bắt đầu hành trình sử dụng dữ liệu một cách chiến lược, thực hiện các kế hoạch một cách có hệ thống và kỹ lưỡng. Sự đổi mới xuất hiện, nhưng trong những gì bạn làm trong hoạt động kinh doanh cốt lõi của mình vì A.I. Và IoT và cloud chỉ đơn giản là phần mở rộng trong chiến lược của họ.

Một bài học khác là A.I. dường như là một phần trong hành trình học cách sử dụng dữ liệu của Starbucks. Đó không phải là một cái gì đó đã xảy ra vì một mong muốn cháy bỏng để sử dụng A.I. Đó chỉ là điều tiếp theo cần làm trong một thời điểm thích hợp.

Hầu hết chúng ta không so sánh tổ chức của mình với Starbucks và cũng không thấy nhiều điểm chung. Nhưng điều đó sẽ thay đổi nếu chúng ta thu hẹp tầm nhìn về cách Starbucks sử dụng dữ liệu. Nó cũng hướng dẫn để xem làm thế nào điều này đã phát triển thành các ứng dụng hiệu quả của trí tuệ nhân tạo.

Giống như Starbucks, hầu hết chúng ta không nên xem xét chúng ta trở thành một A.I-data Busniess. Nhưng điều đó không có nghĩa là những điều này không trở thành cốt lõi đối với các tổ chức của chúng ta. Và nó đặt ra câu hỏi về những gì doanh nghiệp bạn thực sự kinh doanh – Liệu đó có chỉ đơn giản là về những thứ chúng ta bán- hay những thứ chúng ta làm tốt nhất.

Nguồn: medium via M-Commerce Community - MCC
Bạn đang cần giải pháp website/mobile app,phần mềm quản lý, vui lòng liên hệ : 0339681333 hoặc email: [email protected] nhé.