Starbucks

Vấn đề

Starbucks phục vụ hơn 100 triệu khách hàng mỗi tuần tại khoảng 30.000 cửa hàng. Việc đưa ra gợi ý phù hợp cho từng khách hàng, xếp lịch nhân viên pha chế và thiết lập tồn kho cho từng cửa hàng rất khó quản lý tập trung.

Cách tiếp cận

Đến năm 2019, Starbucks vận hành nền tảng học tăng cường trên Microsoft Azure, gợi ý món đặt trên ứng dụng dựa vào đơn hàng trước đây, tồn kho tại địa phương, thời tiết và thời điểm trong ngày. Công ty thử nghiệm bảng thực đơn tại làn phục vụ khách trên xe có thể thay đổi gợi ý dựa trên dữ liệu giao dịch của cửa hàng. Với tên gọi Deep Brew, công ty còn dùng các mô hình dự đoán để hỗ trợ xếp lịch nhân viên pha chế và tự động đặt hàng tồn kho hằng ngày.

Số liệu chính

Bài học

Nền tảng kết nối tiếp thị và vận hành cửa hàng thông qua dữ liệu dùng chung. Starbucks chưa công bố tác động của Deep Brew đến doanh số hay lao động.

Phân loại

Quy mô

Doanh nghiệp lớn

Ngành

Thực phẩm và nhà hàng

Chức năng kinh doanh

Marketing và bán hàngLogistics và chuỗi cung ứng

Loại hình đổi mới

Đổi mới sản phẩm và dịch vụĐổi mới quy trình

Công nghệ AI

Gợi ý và cá nhân hóaPhân tích dự báo và học máy

Hình thức triển khai

Tự phát triển

Mục tiêu

Doanh thu và trải nghiệm khách hàngNăng suất và tốc độ

Căn cứ

Nghiên cứu trường hợp của nhà cung cấp

Nguồn

1. Starbucks turns to technology to brew up a more personal connection with its customers

   Microsoft·6 thg 5, 2019Tài liệu của nhà cung cấp
2. Starbucks is using AI technology for customer personalization and to monitor vaccine progress

   Nation's Restaurant News·28 thg 4, 2021Bài báo

Tóm tắt nguồn

Thông tin đầy đủ có trong tài liệu gốc.