미국식음료·외식2019 – 진행 중스타벅스
딥 브루 개인화·매장 운영 AI
스타벅스는 앱 추천, 직원 근무표, 재고 관리를 하나의 AI 플랫폼으로 묶었지만 성과는 공개하지 않았다
문제
스타벅스는 약 3만 개 매장에서 주당 1억 명 이상의 고객을 맞는다. 고객마다 맞는 메뉴를 제안하고 매장별 근무표와 재고를 정하는 일을 본사에서 일괄 관리하기 어려웠다.
접근 방식
스타벅스는 2019년 무렵 마이크로소프트 애저에서 돌아가는 강화학습 플랫폼으로 과거 주문, 매장 재고, 날씨, 시간대를 바탕으로 앱에서 메뉴를 추천하고 있었다. 매장 거래 데이터에 따라 추천 메뉴가 바뀌는 드라이브스루 메뉴판도 시험했다. 회사는 ‘딥 브루’라는 이름 아래 예측 모델을 바리스타 근무표 작성과 일일 재고 주문 자동화에도 썼다.
주요 수치
시사점
이 플랫폼은 하나의 데이터로 마케팅과 매장 운영을 잇는다. 스타벅스는 딥 브루가 매출과 인력 운영에 미친 효과를 공개하지 않았다.
분류
출처
출처 요약
마이크로소프트는 애저 기반 강화학습 플랫폼이 스타벅스 리워드 활성 회원 1,600만 명에게 매장 재고, 인기 메뉴, 날씨, 시간대, 과거 주문을 바탕으로 메뉴를 추천한다고 소개한다. 매장 거래 이력과 400개 이상의 매장 단위 기준을 쓰는 드라이브스루 메뉴판을 시험 중이라고 전하고, 머신러닝을 재고와 바리스타 근무표에 쓴다는 스타벅스 임원들의 말을 인용했다.
네이션스 레스토랑 뉴스에 따르면 스타벅스는 2021 회계연도 2분기 실적 발표에서 딥 브루가 미국 수백 개 매장에서 개인화 혜택과 추천을 계산하고, 일일 재고 주문을 자동화하며, 직원 근무표 작성을 돕는다고 밝혔다. 케빈 존슨 CEO는 AI가 예측 모델의 바탕이 된다고 말했으며, 스타벅스는 AI의 효과를 수치로 제시하지 않았다.
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