美國食品與餐飲2019 – 進行中星巴克
Deep Brew 個人化服務及門市營運 AI
星巴克以同一 AI 平台支援應用程式推薦、員工排班及庫存管理，但尚未公布成果
問題
星巴克在約 3 萬家門市，每週服務逾 1 億名顧客。要向每位顧客提供合適建議，並逐店安排咖啡師班表及庫存，難以集中管理。
做法
至 2019 年，星巴克已在微軟 Azure 上運作強化學習平台，依過往訂單、當地庫存、天氣及時段，在應用程式提供點餐建議。公司也測試依門市交易資料調整推薦內容的得來速菜單看板。以 Deep Brew 為名，星巴克另運用預測模型支援咖啡師排班，並自動處理每日庫存補貨訂單。
主要數據
16M2019 年收到個人化點餐建議的活躍 Rewards 會員人數
400+得來速菜單推薦除交易紀錄外採用的門市層級條件數量
啟示
平台透過共用資料連結行銷與門市營運。星巴克尚未公布 Deep Brew 對銷售或人力的影響。
分類
來源
來源摘要
[1]Microsoft2019年5月6日
微軟表示，Azure 上的強化學習平台，依當地庫存、熱門品項、天氣、時段及過往訂單，向星巴克 1,600 萬名活躍 Rewards 會員提供點餐建議。報導指出，當時測試中的得來速菜單看板運用門市交易及逾 400 項門市層級條件，並引述星巴克主管說明如何以機器學習支援庫存及咖啡師排班。
[2]Nation's Restaurant News2021年4月28日
Nation's Restaurant News 報導，星巴克在 2021 會計年度第 2 季法說會表示，Deep Brew 在美國數百家門市計算個人化優惠及推薦內容、自動處理每日庫存補貨訂單，並支援員工排班。執行長 Kevin Johnson 表示，AI 提供底層預測模型；星巴克未提供 AI 影響的數據。
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收錄日期 2026年10月25日 · 更新日期 2026年10月25日