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星巴克并不仅仅是一家简单地向全世界各地销售冷热饮品的公司。它同时也汇集了来自客户和消费者每周1亿多笔的海量数据。面对这么庞大的数据，星巴克是如何使用这些数据的呢？人工智能和物联网（IoT）在其中又扮演什么角色？
星巴克利用数据和现代技术获取竞争优势的方式对所有企业（无论规模大小）都具有指导意义。例如，它是结合会员系统、支付卡和移动应用程序的先驱。（但这只是表面）
本文将重点介绍星巴克是如何利用数据、人工智能和物联网实现竞争优势。我们会为大家介绍的五个有趣的示例。有人认为，星巴克可能已经不再是单纯的咖啡业务，而是在食品和饮料领域的数据技术公司。
星巴克的数据基础并不差。它在全球拥有30,000多家门店，每周完成近1亿笔交易。这使得他们可以全面了解客户的消费习惯和消费喜好。但令人惊讶的是，直到近十年星巴克才真正地重视了这些数据的价值。
并不是说在这之前它们没有想过要使用这些数据。但是，就像大多数公司发生重大变化时一样，是危机导致了这种变化。2008年，金融危机爆发，有许多相关商店都接连倒闭。当时的星巴克CEO 霍华德·舒尔茨（Howard Schultz）在这场危机中收获的教训是，对星巴克的数据需要有更进一步分析，尤其是在店铺选址方面。
在此之前，星巴克的决定就像许多其他组织一样，是基于经验和判断，以人为本的。数据显然很重要，但并不是很系统。但这方面相关的文章在当时很少，更多的是关于使用数据来验证和告知人类想法、决策的传统方法。
而星巴克做得特别好的一点是利用数据和技术试验各种新想法，然后利用更多的数据来确定哪些想法是可以推进的。
除了门店选址外，星巴克如今对数据的使用当然也延伸到了一系列营销和产品活动中。这进而衍生出了如何管理其供应链的智慧。其中一个核心是星巴克的“奖励忠诚计划”（Starbucks Rewards loyalty program），该计划也开始于2008年。
不太常见的是，星巴克对数据的使用方式（包括物联网）——尤其是其店内业务。从咖啡机的管理，到其他店内设备系统的优化（比如烤箱）。
在众多星巴克如何利用数据和相关技术获得竞争优势的出色案例中，我选择了五个重点的例子。之所以选择这些是因为它们展示了如何很好地利用数据以及人工智能、物联网和云等技术改善星巴克的业务：
通过个性化促销和优惠定位客户
示例1：个性化促销
客户数据的经典用法是根据个人消费者的偏好，进而个性化你的服务和报价，星巴克也不例外。仅在美国就有超过1600万会员的星巴克，它的“忠诚计划”就占了美国所有商店交易的近一半。
了解个人客户的订单偏好和购买模式，使星巴克能够发送更有针对性的个性化优惠。利用人工智能来确定这样的活动正在成为人工智能的标准应用，星巴克自2017年以来就一直在这么做，并且后续还推出了“数字飞轮”(Digital Flywheel)项目。
这个项目的一个重点是，根据消费者订购的其他产品，推荐他们可能喜欢的新产品。
但这不仅仅是个性化的促销，很大一部分仍然是传统的大众营销，但不一样的是它会直接针对目标细分市场的每一位消费者。这些可能包括热天的冷饮、产品发布或季节性菜单的推出。
示例2：洞察力驱动的产品
毋庸置疑，个性化促销活动的效果对于星巴克而言是非常好的。但对星巴克来说同样重要的是利用顾客的购买数据来开发其产品范围。
星巴克在大量消费者购买习惯的数据利用上也做得非常出色。从这些数据中可以看出现有产品的变化和发展。比如，15年前有一个很可爱的想法，就是在万圣节推出南瓜味饮料（这已经成为一个全球范围内以南瓜为灵感产品典范了）。而这一举措，也让星巴克的秋季客流量激增。
第二种类型是跨渠道使用数据。其中最重要的例子是星巴克2016年进入家用咖啡领域。超市向顾客推出以家用咖啡为主流的产品。店内数据为它决定哪些产品适合家用咖啡饮用者提供了强有力的依据。它甚至可以对像速溶咖啡这样的带回家的普通商店产品进行测试。
从另一个角度，对于是否要在家庭咖啡里加糖或者牛奶，这样的方式也给出了相应的测试结果。
示例3：门店选址规划
对于计划在哪里开设星巴克店铺，这是一个非常复杂的数据分析工作。星巴克为此使用数据的方式几乎涵盖了你能想到的所有可能。
商店选址的AI系统支持模拟有关位置的商业情况。其中包括该地区的人口、收入水平、流量、竞争对手的情况等等。同时，也可以帮助它来预测可能会带来的收入、利润和经济绩效等。这个系统还会考虑现有星巴克分店的位置以及拟建新门店对附近地区现有门店收入的影响。
这个应用程序的核心AI技术是基于位置的分析，也称为GIS（地理信息系统）。
示例4：动态菜单
上述例子的一个含义是，星巴克有能力不断完善和调整其产品。星巴克使用数据的方式意味着它可以根据顾客、地点和时间对企业的销售策略进行修改。这会影响产品、促销和定价。
然而，如果你在柜台上方的品类板上展示你的店内商品，那么你就无法持续地调整商品。这就是像黑板这样的低效解决方案仍然受到零售商欢迎的原因之一。但对星巴克来说，解决之道是在商店里推出数字标牌，通过电脑来设置菜单。
这样就可以形成一条完整的链条，把提升客户体验的策略针对不同的地方特性进行定制，同时还能直接在店铺中进行呈现。
当然，这也会带来一些问题，比如太多的店铺需要个性化定制的产品与菜单会让这个过程变得很繁杂。但即便如此，它依旧还是星巴克会重点使用的系统策略。在2018年，星巴克已经在少数几家门店进行试验，将重点放在根据当地天气或时间等情况推出特定产品上。
示例5：优化机器维护流程
最后一个例子是咖啡机以及一般店内机械的维护。
典型的星巴克店内交易成本较低，持续时间短、翻台率高。高客户吞吐量是线下门店成功的关键。因此，如果一台机器出现故障，它可能会严重影响店铺业务。
当机器故障的情况发生时，星巴克不会让工程师到店内进行机器维修。取而代之的是，他们会将故障机器寄给维修工程师进行技术维护。这可以大大提高机器的维修效率，也不会影响店铺营业。
机器故障维修时有发生，将机器返送进行维修也意味着可以收集到关于机器故障、机器使用和修理方法等方面的数据。而这些常规数据的收集和定期分析有利于发现规律或者趋势。AI可以有助于通过数据预测故障和维修需求。
星巴克也因此已经开发了一种新的咖啡机——Clover x，目前只在它的旗舰店和概念店使用。这款咖啡机不仅在煮咖啡的能力上非常出色，而且还能连接云端。这就以为着，星巴克在更全面地收集运营数据的同时，还能对机器进行远程故障诊断，甚至远程修复。
类似的概念也适用于其他机器。例如，商店现在有一个标准的烤箱，也是电脑控制的，用于对产品进行持续加热。但是，当前计算机需要通过USB驱动器进行更新，每当机器配置发生变化时（例如产品上新），都会发生这种情况。但将来，机器将直接的接入到云端，更多地依靠AI来进行升级与内容的更改。
星巴克是一个非常典型的引领现代全球商业的例子。它如何利用数据，是数据管理和技术发挥巨大作用的范例。其实，星巴克对数据和人工智能的使用没有什么惊人之处，在人工智能或分析方面也没有什么惊人的创新。
但是星巴克使用数据的方式是一个教科书式的例子，它告诉我们如何开始战略性地使用数据，系统且彻底地执行计划。
另一方面，人工智能似乎是星巴克学习使用数据旅程的一部分。这并不是因为强烈渴望使用AI而发生的事情，这是在不同领域中的适当时机和必要节点而做出的选择。
在讨论星巴克的案例过程中还有一个收获就是它扩展解决方案的方式。在普遍情况下，一旦概念得到证实，它不仅仅意味把这一概念做大做广，因为业务的全球化增加了区域部分的复杂性。需要更进一步的分析。
我们大多数人没有将我们的组织与星巴克进行比较，认为没有太多共同之处。但是，如果我们将视角缩小到星巴克使用数据的方式，情况就不同了。看到它如何将人工智能真正地使用到业务发展中就会让今天的讨论变得很有意义。
像星巴克一样，我们大多数人都不认为自己从事人工智能或数据业务。但这并不意味着它们不会成为我们组织的核心。这确实会让人质疑自己到底从事的是什么行业——仅仅是你最热门的产品，还是你最擅长的产品?
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