Starbucks ứng dụng công nghệ điện toán đám mây cho AI, IoT để tối ưu việc kinh doanh như thế nào
Starbucks không đơn giản là doanh nghiệp có lượng đồ uống khổng lồ được bán ra trên toàn thế giới, thương hiệu này cũng đang thu thập dữ liệu từ hơn 100 triệu giao dịch mỗi tuần. Vậy họ đã sử dụng dữ liệu này như thế nào? AI và IoT tham gia vào chiến lược này ra sao?
Cách Starbucks sử dụng dữ liệu và công nghệ hiện đại nhằm tạo lợi thế cạnh tranh là mô hình mẫu cho tất cả các doanh nghiệp dù ở quy mô nào. Chẳng hạn, Starbucks là người tiên phong trong việc tích hợp các hệ thống quản lý khách hàng thân thiết, thẻ thanh toán và ứng dụng di động. Nhưng đó chỉ là bề nổi của tảng băng chìm.
Dưới đây, Bizfly Cloud cùng nêu bật 5 ví dụ thú vị nhất về cách Starbucks sử dụng dữ liệu, AI và IoT cho lợi thế cạnh tranh của mình.
Có nhận định khá thuyết phục cho rằng, Starbucks không còn là một doanh nghiệp cà phê mà giờ đây còn là một công ty công nghệ dữ liệu trong ngành thực phẩm và đồ uống. Starbucks không hề thiếu dữ liệu. Họ hiện có hơn 30.000 cửa hàng trên toàn thế giới và xử lý 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. Tuy nhiên, họ cũng mới chỉ thực sự tập trung khai thác giá trị của kho dữ liệu này trong hơn một thập kỷ qua.
Một cuộc khủng hoảng đã dẫn đến sự thay đổi này. Đó chính là cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 khiến Starbucks phải đóng một số cửa hàng. Bài học của CEO Howard Schultz lúc bấy giờ là: "Dữ liệu của Starbucks cần phải phân tích nhiều hơn, đặc biệt là trong việc quyết định địa điểm cửa hàng."
Trước đó, giống như nhiều công ty khác, các quyết định của Starbucks do con người đề xuất dựa trên kinh nghiệm và phán đoán. Dữ liệu rõ ràng là quan trọng, nhưng không được 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, đưa ra ý tưởng và quyết định của con người.
Bằng cách sử dụng dữ liệu và công nghệ, những gì Starbucks làm là thử nghiệm tất cả các loại ý tưởng mới. Sau đó sử dụng nhiều dữ liệu hơn để tìm ra những ý tưởng sẽ tiếp tục. Dĩ nhiên, cách Starbucks sử dụng dữ liệu ngày nay cũng mở rộng sang một loạt các hoạt động cho tiếp thị và sản phẩm. Điều này cho thấy sự thông minh trong cách quản lý chuỗi cung ứng của thương hiệu.
Năm ví dụ về cách Starbucks sử dụng dữ liệu, AI. và IoT để tạo lợi thế cạnh tranh:
1. Cá nhân hóa trong hoạt động quảng cáo
Theo truyền thống, việc sử dụng dữ liệu khách hàng là cách cá nhân hóa chương trình ưu đãi theo người dùng, Starbucks cũng không khác biệt. Với hơn 16 triệu thành viên chỉ riêng ở Hoa Kỳ, chương trình khách hàng thân thiết chiếm gần một nửa các giao dịch tại cửa hàng ở Hoa Kỳ.
Cá nhân hóa trong hoạt động quảng cáo
Biết các ưu tiên đặt hàng và sản phẩm yêu thích của khách hàng cho phép Starbucks gửi các đề xuất ưu đãi phù hợp với nhu cầu của khách hàng hơn. Starbucks đã sử dụng AI để nghiên cứu hành vi và đề xuất nhu cầu khách hàng trong các chiến dịch Marketing của mình từ năm 2017 vói chương trình Digital Flywheel.
Một việc quan trọng khác là đề xuất các sản phẩm mới mà người tiêu dùng có thể thích, dựa trên những gì họ đã từng mua. Chúng sẽ giúp nhãn hàng tạo ra các đồ uống lạnh vào những ngày nóng hay ra mắt sản phẩm hoặc thực đơn theo mùa.
2. Phát triển các sản phẩm hợp thị hiếu
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 sản phẩm của mình.
Starbucks nghiên cứu dữ liệu thu thập được từ thói quen mua hàng của số lượng người tiêu dùng khổng lồ của mình. Hệ thống đưa ra thông tin chi tiết, đề xuất mới và kế hoạch phát triển từ các sản phẩm hiện có. Ví dụ, một ý tưởng dễ thương đã khai sinh ra đồ uống có vị bí ngô trong lễ Halloween. Điều này đã khởi nguồn cho một loạt các sản phẩm lấy cảm hứng từ bí ngô trên toàn cầu.
Một loại thứ hai là sử dụng dữ liệu trên các kênh phân phối. Ví dụ điển hình nhất cho điều này có lẽ là việc công ty đẩy mạnh việc đưa cà phê đến từng gia đình vào năm 2016. Starbacks cho ra mắt của sản phẩm được bán trong siêu thị, dành cho khách hàng thích pha cà phê tại nhà. Dữ liệu tại cửa hàng đã cho Starbucks cơ sở chắc chắn để quyết định sản phẩm nào sẽ nhắm mục tiêu cho người uống tại nhà. Họ thậm chí có thể thử nghiệm các sản phẩm mang về nhà như cà phê hòa tan trong các cửa hàng thông thường.
Số lượng của hàng Starbucks trên toàn cầu
3. Xem xét kỹ lưỡng vị trí tiềm năng để đặt cửa hàng
Lập kế hoạch về nơi mở một cửa hàng Starbucks mới là một phần phân tích dữ liệu. AI hỗ trợ xác định các yếu tố kinh tế sẽ tác động tới việc quy hoạch cửa hàng tại một địa điểm. Chúng bao gồm dân số, mức thu nhập, giao thông, sự hiện diện của đối thủ cạnh tranh,... Nó sử dụng dữ liệu 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 có bị ảnh hưởngbởi một cửa hàng mới hay không. Công nghệ AI chủ yếu đóng vai trò phân tích dữ liệu dựa trên vị trí và đưa ra báo cáo đánh giá.
4. Menu được thay đổi linh hoạt
Starbucks liên tục điều chỉnh các sản phẩm và dịch vụ của mình. Dựa trên dữ liệu, họ đánh giá về nhu cầu của khách hàng, địa điểm cửa hàng và thời gian triển khai, từ đó tạo ra các sản phẩm mới, chương trình khuyến mãi hay chính sách giá hấp dẫn người dùng.
Đối với Starbucks, menu xuất hiện trên màn hình điện tử được thiết lập bằng máy tính. Điều này cho phép sự thay đổi được thực hiện theo chuỗi, có thể xảy ra ở bất kỳ đâu trong trải nghiệm của khách hàng và trong các cửa hàng.
Kể từ giữa năm 2018, Starbucks đã thử nghiệm điều này trong một số ít cửa hàng. Họ đã đẩy các sản phẩm được ưu tiên lựa chọn dựa trên yếu tố như thời tiết hoặc thời gian trong ngày.
5. Tối ưu hóa máy móc
Giao dịch tại cửa hàng Starbucks có chi phí thấp và thời gian ngắn. Số lượng khách hàng giao dịch càng lớn thể hiện mức độ thành công của một cửa hàng càng cao. Vì vậy, nếu một máy thanh toán bị hỏng, nó có thể giảm đáng kể hiệu suất kinh doanh.
Starbucks không bố trí các kĩ sư túc trực cho các sự cố. Thay vào đó, họ gửi máy móc ra trung tâm sửa chữa và bảo trì theo kế hoạch. Vì vậy, việc điều các kỹ sư đến các cửa hàng có máy hỏng sẽ giúp giải quyết nhanh sự cố và tạo ra sự khác biệt.
AI có thể dự báo sự cố và nhu cầu bảo trì dự trên các dữ liệu thu thập về lịch sử lỗi hay phản hồi từ cửa hàng. Điều này giúp cho Starbucks có thể chủ động hơn và hạn chế thiệt hại không đáng có.
Trường hợp Starbucks đã đưa đến bước tiến mới với chiếc máy cà phê Clover X. Máy này hiện chỉ được sử dụng trong một số cửa hàng nhất định. Ngoài khả năng pha cà phê vượt trội, nó còn kết nối với cloud cho phép thu thập dữ liệu vận hành toàn diện và chẩn đoán từ xa các lỗi và cả 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 cho các sản phẩm trên toàn cầu. Tuy nhiên, các máy hiện tại cần được cập nhật với ổ USB. Điều này xảy ra mỗi khi cần sự thay đổi về cấu hình máy, ví dụ như các sản phẩm mới. Trong tương lai, những máy này chắc chắn sẽ kết nối đám mây trực tiếp, đồng thời tạo ra nhiều cơ hội cho AI phân tích dữ liệu hiệu quả hơn.
Tham khảo Medium.com
>> Có thể bạn quan tâm: 10 cách để "xoay chuyển tình thế" khi lưu lượng truy cập website tụt dốc không phanh
