Создайте новое будущее с нашими решениями
8 способов использования ИИ в Starbucks
“
В этой статье вы узнаете, как Starbucks использует ИИ во всем цикле: разработка напитков (FlavorGPT), умные фабрики (Siren Craft), помощник бариста, персональные рекомендации, цепочка поставок, управление персоналом, выбор локаций и голосовые заказы. Мы показываем результаты, защиту данных и практические выводы, помогающие масштабировать качество, устойчивость и выручку по всей сети.
Искусственный интеллект больше не просто пункт в плане инноваций Starbucks; он подпитывает почти каждый глоток, клик и разговор, которые формируют этот бренд. В этом подробном разборе мы раскрываем восемь нацеленных на будущее примеров, показывающих, как крупнейшая в мире сеть кофеен вплела алгоритмы в свою ДНК — от поиска новых вкусов до гарнитуры бариста. Читатели увидят, как прогнозные системы уменьшают потери на обжарочных заводах, как генеративные модели сокращают циклы разработки продуктов, и как разговорный ИИ усиливает человеческое общение, благодаря которому партнеры в зеленых фартуках остаются в центре всего опыта. Каждый пример подсвечивает другую грань цифрового маховика Starbucks: персонализацию для клиентов, устойчивость цепочки поставок, операционную эффективность, усиление сотрудников и устойчивое развитие. Вместе они показывают цельную стратегию, которая соединяет данные и искусство, масштаб и близость, автоматизацию и подлинность. Будете ли вы возглавлять стартап или глобальную компанию, уроки внутри служат вдохновением и понятным планом для внедрения ИИ.
Кейс 1: Генеративный искусственный интеллект для разработки продуктов и гиперперсонализации
Проблема
Линейка напитков Starbucks стала все сложнее, так как вкусы клиентов разделились по разным профилям, диетам и региональным предпочтениям. Обычные циклы исследований и разработок занимали в среднем 18 месяцев от идеи до запуска, из‑за чего компания не успевала за быстрыми трендами. При этом 75 млн участников Starbucks Rewards во всем мире создавали огромные массивы данных, которые мало использовались для идей новых продуктов. Руководство видело, что 85% чистых продаж напитков уже приходятся на индивидуально собранные заказы, но превращать эти уникальные комбинации в масштабируемые позиции меню получалось медленно и с большим ручным трудом. На фоне расширения сети до 38 000 точек и усиления конкуренции Starbucks нужно было сократить сроки разработки, отдавать приоритет идеям с самым высоким прогнозируемым спросом и предлагать гиперперсонализированные новинки, не перегружая бариста и не усложняя запасы.
Решение
В рамках стратегии Triple Shot Reinvention Starbucks объединилась с Microsoft и внедрила инструменты генеративного искусственного интеллекта в своем Инновационном центре в Сиэтле. Используя большие языковые и мультимодальные модели, обученные на исторических продажах, сезонных паттернах заказов, оценках настроений в соцсетях и данных о сочетании вкусов, движок FlavorGPT может за минуты смоделировать тысячи вариантов рецептов. Модели автоматически ранжируют концепции по предполагаемой привлекательности для гостей, вкладу в маржу, доступности ингредиентов и простоте выполнения, а затем автоматически формируют сенсорные описания, пропорции ингредиентов и тексты для упаковки. Кросс‑функциональные команды работают в цифровом двойнике кафе, чтобы оценить влияние на процессы, прежде чем давать зелёный свет пилотным сериям. Инсайты возвращаются в Deep Brew, и мобильное приложение показывает лимитированные напитки, которые в реальном времени совпадают со вкусами каждого участника, с учетом погоды и времени суток.
Результат
Внедрение разработки продуктов на основе генеративного искусственного интеллекта в рамках стратегии Triple Shot Reinvention заметно улучшило скорость вывода на рынок, вовлеченность клиентов и выручку. Сформировались несколько ключевых результатов:
a. Сократили средний путь от идеи до запуска с 18 до 6 месяцев, что позволило добавить три дополнительных сезонных напитка в финансовом 2025 году.
b. Достигли роста среднего чека на 12% там, где участники Rewards принимали персональные рекомендации напитков на основе искусственного интеллекта в пилотных регионах.
c. Снизили списания ингредиентов в исследованиях и разработках на 28% благодаря раннему моделированию вкусов и ограничений поставок.
d. Обеспечили рост сопоставимых продаж на 4% во время весенней акции 2025 года с напитком Oleato Olive Oil Cold Brew, созданным FlavorGPT, который превзошел прогнозный спрос на 15% за первые восемь недель.
e. Освободили более 10 000 часов в год у команд по исследованиям и разработкам и по категорийным маркетинговым задачам, чтобы сосредоточиться на стратегических направлениях, таких как растительные пены и функциональные добавки для здоровья.
Интегрировав генеративный искусственный интеллект в экосистему исследований и разработок, Starbucks превратила создание напитков в основанный на данных и управляемый клиентом двигатель роста.
Главные выводы
a. Генеративный искусственный интеллект может сильно ускорить создание новинок: Starbucks показала, что FlavorGPT на основе больших языковых моделей сокращает цикл разработки напитков на две трети и увеличивает частоту запусков.
b. Богатые на данные экосистемы лояльности подпитывают гиперперсонализированные релизы: анализ 75 млн профилей Rewards позволяет адресно предлагать новые напитки микросегментам, обеспечивая двузначный рост добавочных покупок и среднего чека.
c. Операционные цифровые двойники снижают риски: моделирование работы бариста и ограничений поставок в цифровой среде сократило списания ингредиентов на 28% и защитило маржу.
d. Важны стратегические технологические партнерства: сотрудничество с Microsoft дало облачные мощности и экспертизу по управлению моделями быстрее, чем создание внутреннего стека с нуля.
e. Генеративный искусственный интеллект дополняет, а не заменяет человеческое мастерство: команды по исследованиям и разработкам теперь больше времени уделяют сенсорной оценке и истории продукта, а модели берут на себя перебор вариантов и прогноз спроса.
Задействуя генеративный искусственный интеллект на всем жизненном цикле продукта, Starbucks показывает, как передовые технологии могут запускать постоянные обновления меню и одновременно усиливать приверженность бренду.
Проблема
Линейка напитков Starbucks стала все сложнее, так как вкусы клиентов разделились по разным профилям, диетам и региональным предпочтениям. Обычные циклы исследований и разработок занимали в среднем 18 месяцев от идеи до запуска, из‑за чего компания не успевала за быстрыми трендами. При этом 75 млн участников Starbucks Rewards во всем мире создавали огромные массивы данных, которые мало использовались для идей новых продуктов. Руководство видело, что 85% чистых продаж напитков уже приходятся на индивидуально собранные заказы, но превращать эти уникальные комбинации в масштабируемые позиции меню получалось медленно и с большим ручным трудом. На фоне расширения сети до 38 000 точек и усиления конкуренции Starbucks нужно было сократить сроки разработки, отдавать приоритет идеям с самым высоким прогнозируемым спросом и предлагать гиперперсонализированные новинки, не перегружая бариста и не усложняя запасы.
Решение
В рамках стратегии Triple Shot Reinvention Starbucks объединилась с Microsoft и внедрила инструменты генеративного искусственного интеллекта в своем Инновационном центре в Сиэтле. Используя большие языковые и мультимодальные модели, обученные на исторических продажах, сезонных паттернах заказов, оценках настроений в соцсетях и данных о сочетании вкусов, движок FlavorGPT может за минуты смоделировать тысячи вариантов рецептов. Модели автоматически ранжируют концепции по предполагаемой привлекательности для гостей, вкладу в маржу, доступности ингредиентов и простоте выполнения, а затем автоматически формируют сенсорные описания, пропорции ингредиентов и тексты для упаковки. Кросс‑функциональные команды работают в цифровом двойнике кафе, чтобы оценить влияние на процессы, прежде чем давать зелёный свет пилотным сериям. Инсайты возвращаются в Deep Brew, и мобильное приложение показывает лимитированные напитки, которые в реальном времени совпадают со вкусами каждого участника, с учетом погоды и времени суток.
Результат
Внедрение разработки продуктов на основе генеративного искусственного интеллекта в рамках стратегии Triple Shot Reinvention заметно улучшило скорость вывода на рынок, вовлеченность клиентов и выручку. Сформировались несколько ключевых результатов:
a. Сократили средний путь от идеи до запуска с 18 до 6 месяцев, что позволило добавить три дополнительных сезонных напитка в финансовом 2025 году.
b. Достигли роста среднего чека на 12% там, где участники Rewards принимали персональные рекомендации напитков на основе искусственного интеллекта в пилотных регионах.
c. Снизили списания ингредиентов в исследованиях и разработках на 28% благодаря раннему моделированию вкусов и ограничений поставок.
d. Обеспечили рост сопоставимых продаж на 4% во время весенней акции 2025 года с напитком Oleato Olive Oil Cold Brew, созданным FlavorGPT, который превзошел прогнозный спрос на 15% за первые восемь недель.
e. Освободили более 10 000 часов в год у команд по исследованиям и разработкам и по категорийным маркетинговым задачам, чтобы сосредоточиться на стратегических направлениях, таких как растительные пены и функциональные добавки для здоровья.
Интегрировав генеративный искусственный интеллект в экосистему исследований и разработок, Starbucks превратила создание напитков в основанный на данных и управляемый клиентом двигатель роста.
Главные выводы
a. Генеративный искусственный интеллект может сильно ускорить создание новинок: Starbucks показала, что FlavorGPT на основе больших языковых моделей сокращает цикл разработки напитков на две трети и увеличивает частоту запусков.
b. Богатые на данные экосистемы лояльности подпитывают гиперперсонализированные релизы: анализ 75 млн профилей Rewards позволяет адресно предлагать новые напитки микросегментам, обеспечивая двузначный рост добавочных покупок и среднего чека.
c. Операционные цифровые двойники снижают риски: моделирование работы бариста и ограничений поставок в цифровой среде сократило списания ингредиентов на 28% и защитило маржу.
d. Важны стратегические технологические партнерства: сотрудничество с Microsoft дало облачные мощности и экспертизу по управлению моделями быстрее, чем создание внутреннего стека с нуля.
e. Генеративный искусственный интеллект дополняет, а не заменяет человеческое мастерство: команды по исследованиям и разработкам теперь больше времени уделяют сенсорной оценке и истории продукта, а модели берут на себя перебор вариантов и прогноз спроса.
Задействуя генеративный искусственный интеллект на всем жизненном цикле продукта, Starbucks показывает, как передовые технологии могут запускать постоянные обновления меню и одновременно усиливать приверженность бренду.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Кейс 2: Siren Craft System — оптимизация рабочих процессов производства напитков с помощью ИИ
Проблема
От обжарки до розлива готовых напитков производственные линии Starbucks опирались на разрозненные устаревшие системы управления и ручные проверки качества, которые не успевали за быстро растущим спросом на холодные напитки и сезонные релизы. Загрузка оборудования держалась около 72%, а незапланированные простои в среднем составляли 18 часов в месяц на ключевых обжарочных заводах. Колебания крепости и уровня наполнения приводили к до 4,5% переделок продукции, увеличивая операционные затраты и ставя под угрозу единообразие качества в 38 000 точек. Стремясь сократить отходы вдвое к 2025 году, мы увидели необходимость в умной платформе, которая сможет управлять производством от начала до конца, предсказывать обслуживание до поломок и передавать удобную для бариста телеметрию качества в розничные системы дальше по цепочке.
Решение
Система Siren Craft была запущена в начале 2025 года как первый промышленный ИИ‑комплект «от периферии до облака» в Starbucks. Датчики высокого разрешения на обжарочных, ферментационных и упаковочных линиях передают данные о температуре, давлении, вибрациях и производительности на локальный кластер, где работают модели компьютерного зрения и детекторы аномалий в временных рядах. Агент с обучением с подкреплением динамически настраивает профили обжарки, размер помола и время экстракции, балансируя энергопотребление и целевые параметры вкуса. Модели предиктивного обслуживания анализируют сигнатуры вибраций, чтобы прогнозировать износ подшипников или уплотнений до 21 дня заранее, автоматически создавая задания «точно вовремя» через модуль обслуживания в SAP. Цифровые двойники каждой линии в реальном времени показывают отклонения ключевых показателей, позволяя операторам проверять сценарии «что если» для изменения рецептов без остановки производства. Через API система отправляет профили вкуса на уровне партий прямо в Deep Brew, чтобы мобильное приложение могло сообщать клиентам, когда свежие партии их любимых блендов доступны в ближайших магазинах.
Результат
Внедрение Siren Craft System на пяти обжарочных заводах в Северной Америке дало измеримые эффекты по всей компании:
a. Сократили незапланированные простои на 40%, сэкономив 9 500 часов труда сервисных команд в финансовом 2025 году.
b. Уменьшили переделки продукции с 4,5% до 1,8%, что означает на 3,2 млн меньше списанных единиц и экономию затрат на $11,4 млн.
c. Снизили энергопотребление на фунт обжаренного кофе на 9%, что помогло нашим научно обоснованным климатическим целям.
d. Обеспечили почти мгновимую видимость запасов, сократив срок пополнения поставок в распределительные центры на 22%, благодаря чему популярные напитки оставались в наличии во время пиковых акций.
Проведя ИИ‑управление на каждом этапе производства напитков, мы превратили операционную сложность в устойчивое конкурентное преимущество.
Главные выводы
a. Управление процессами на основе ИИ повышает эффективность: обучение с подкреплением оптимизировало параметры обжарки и заваривания, подняв эффективность оборудования на 14%.
b. Предиктивное обслуживание сокращает дорогие простои: раннее выявление неисправностей почти вдвое уменьшает незапланированные остановки линий.
c. Цифровые двойники ускоряют принятие решений: виртуальные модели позволяют инженерам проверять изменения рецептов без риска для текущего производства.
d. Экологические эффекты усиливают финансовую отдачу: снижение энергии на 9% и минус 3,2 млн списанных единиц совмещают экономию с экологическими целями.
e. Прозрачность данных связывает фабрику с клиентом: данные о вкусе на уровне партий поступают в Deep Brew, позволяя отправлять уведомления о свежести на уровне магазина и укреплять лояльность.
Интегрировав возможности ИИ Siren Craft, мы показали, что умные фабрики могут одновременно повышать качество, сокращать отходы и подпитывать персонализированный клиентский опыт.
Проблема
От обжарки до розлива готовых напитков производственные линии Starbucks опирались на разрозненные устаревшие системы управления и ручные проверки качества, которые не успевали за быстро растущим спросом на холодные напитки и сезонные релизы. Загрузка оборудования держалась около 72%, а незапланированные простои в среднем составляли 18 часов в месяц на ключевых обжарочных заводах. Колебания крепости и уровня наполнения приводили к до 4,5% переделок продукции, увеличивая операционные затраты и ставя под угрозу единообразие качества в 38 000 точек. Стремясь сократить отходы вдвое к 2025 году, мы увидели необходимость в умной платформе, которая сможет управлять производством от начала до конца, предсказывать обслуживание до поломок и передавать удобную для бариста телеметрию качества в розничные системы дальше по цепочке.
Решение
Система Siren Craft была запущена в начале 2025 года как первый промышленный ИИ‑комплект «от периферии до облака» в Starbucks. Датчики высокого разрешения на обжарочных, ферментационных и упаковочных линиях передают данные о температуре, давлении, вибрациях и производительности на локальный кластер, где работают модели компьютерного зрения и детекторы аномалий в временных рядах. Агент с обучением с подкреплением динамически настраивает профили обжарки, размер помола и время экстракции, балансируя энергопотребление и целевые параметры вкуса. Модели предиктивного обслуживания анализируют сигнатуры вибраций, чтобы прогнозировать износ подшипников или уплотнений до 21 дня заранее, автоматически создавая задания «точно вовремя» через модуль обслуживания в SAP. Цифровые двойники каждой линии в реальном времени показывают отклонения ключевых показателей, позволяя операторам проверять сценарии «что если» для изменения рецептов без остановки производства. Через API система отправляет профили вкуса на уровне партий прямо в Deep Brew, чтобы мобильное приложение могло сообщать клиентам, когда свежие партии их любимых блендов доступны в ближайших магазинах.
Результат
Внедрение Siren Craft System на пяти обжарочных заводах в Северной Америке дало измеримые эффекты по всей компании:
- Повысили общую эффективность оборудования с 72% до 86% за два квартала.
a. Сократили незапланированные простои на 40%, сэкономив 9 500 часов труда сервисных команд в финансовом 2025 году.
b. Уменьшили переделки продукции с 4,5% до 1,8%, что означает на 3,2 млн меньше списанных единиц и экономию затрат на $11,4 млн.
c. Снизили энергопотребление на фунт обжаренного кофе на 9%, что помогло нашим научно обоснованным климатическим целям.
d. Обеспечили почти мгновимую видимость запасов, сократив срок пополнения поставок в распределительные центры на 22%, благодаря чему популярные напитки оставались в наличии во время пиковых акций.
Проведя ИИ‑управление на каждом этапе производства напитков, мы превратили операционную сложность в устойчивое конкурентное преимущество.
Главные выводы
a. Управление процессами на основе ИИ повышает эффективность: обучение с подкреплением оптимизировало параметры обжарки и заваривания, подняв эффективность оборудования на 14%.
b. Предиктивное обслуживание сокращает дорогие простои: раннее выявление неисправностей почти вдвое уменьшает незапланированные остановки линий.
c. Цифровые двойники ускоряют принятие решений: виртуальные модели позволяют инженерам проверять изменения рецептов без риска для текущего производства.
d. Экологические эффекты усиливают финансовую отдачу: снижение энергии на 9% и минус 3,2 млн списанных единиц совмещают экономию с экологическими целями.
e. Прозрачность данных связывает фабрику с клиентом: данные о вкусе на уровне партий поступают в Deep Brew, позволяя отправлять уведомления о свежести на уровне магазина и укреплять лояльность.
Интегрировав возможности ИИ Siren Craft, мы показали, что умные фабрики могут одновременно повышать качество, сокращать отходы и подпитывать персонализированный клиентский опыт.
Кейс 3: Green Dot Assist — генеративный ИИ‑помощник бариста
Проблема
Наша легендарная служба «Зелёный фартук» держится на бариста, которые должны быстро и точно готовить сотни вариаций напитков и при этом искренне общаться с гостями. Но рост кастомизации — заказы через мобильное приложение с четырьмя и более модификаторами выросли до 37% напитков в 2025 году — и высокая текучесть кадров усилили нагрузку на работу магазинов. Среднее обучение растянулось до 30 часов, а точность выполнения заказов застыла на уровне 94%, вызывая дорогие переделки и длинные очереди. Менеджеры сообщали, что тратят почти 20% смены на наставничество новых партнёров вместо обслуживания гостей. Нам нужно было масштабируемое решение, которое давало бы подсказки по рецептам в реальном времени, помогало с допродажами и ситуационным коучингом, не мешая человеческому теплу, которое определяет наш бренд.
Решение
В начале 2025 года мы представили Green Dot Assist — генеративного ИИ‑помощника в гарнитурах бариста, портативных устройствах для заказов и интерфейсе кассы. Система использует большие языковые модели, дообученные на руководствах по напиткам, правилах по аллергенам и региональных меню, чтобы отвечать на голосовые вопросы вроде «Какие пропорции сиропа для short white mocha на овсяном молоке?» меньше чем за 200 миллисекунд. Модуль компьютерного зрения, встроенный в потолочные камеры, проверяет пометки на стакане и тип молока до передачи напитка, помечая несоответствия на наручном дисплее. Green Dot Assist также анализирует историю заказов и запасы в реальном времени, чтобы предлагать подходящие товары — например, тёплый банановый хлеб, когда гость берет колд брю — выводя скрипт допродажи на экран кассира. Интерактивные микрокурсы по запросу проводят новичков через технику взбивания и диагностику эспрессо, превращая прогресс в игру с цифровыми значками, которые попадают в платформу признания партнёров. Все взаимодействия логируются и анонимизируются, чтобы постоянно улучшать модель и обновлять учебный контент для 20 000+ магазинов, намеченных к масштабированию.
Результат
Внедрение Green Dot Assist в первых 3 500 магазинах в Северной Америке дало ощутимые улучшения в скорости, точности и удовлетворенности партнёров:
a. Повысили точность выполнения заказов с 94% до 99,2%, уменьшив число ежегодных переделок на 38 млн напитков и сэкономив $68 млн на себестоимости.
b. Сократили время у окна драйв‑тру на 18 секунд (14%), увеличив пропускную способность в пиковые часы на две машины за получасовой цикл.
c. Подняли показатель допродажи еды на 7%, добавив ориентировочно $410 млн дополнительной выручки за первые девять месяцев.
d. Увеличили индекс вовлеченности партнёров на 11 пунктов, при этом 83% опрошенных бариста отметили, что Green Dot Assist «очень помогает» чувствовать уверенность в загруженные смены.
Встроив ИИ‑напарника на каждом посту, мы превратили операционную сложность в бесшовное гостеприимство, которое легко масштабируется по всей нашей глобальной сети.
Главные выводы
a. Генеративные подсказки ускоряют ввод в должность: ответы по рецептам в реальном времени и микрокурсы сократили часы обучения на 60% и быстрее вывели новых партнёров на высокий уровень.
b. Голосовой ИИ защищает качество: мгновенная проверка ингредиентов и пометок подняла точность выше 99%, сохранив обещание ручного мастерства.
c. Умные допродажи открывают выручку: контекстные рекомендации на кассе обеспечили рост допродаж на 7%, показывая потенциал ИИ в продажах без навязчивости для гостей.
d. Непрерывное обучение вовлекает сотрудников: игровые модули и мгновенная обратная связь повысили удовлетворенность партнёров и снизили раннюю текучесть.
e. Интегрированные данные замыкают цикл: связка голосовых запросов в гарнитуре, проверок зрения и сигналов запасов делает рекомендации актуальными и согласует операции.
Дав бариста Green Dot Assist, мы показали, как генеративный ИИ может очеловечивать технологии, повышать стабильность сервиса и обеспечивать прибыльный рост в самых загруженных кофейнях мира.
Проблема
Наша легендарная служба «Зелёный фартук» держится на бариста, которые должны быстро и точно готовить сотни вариаций напитков и при этом искренне общаться с гостями. Но рост кастомизации — заказы через мобильное приложение с четырьмя и более модификаторами выросли до 37% напитков в 2025 году — и высокая текучесть кадров усилили нагрузку на работу магазинов. Среднее обучение растянулось до 30 часов, а точность выполнения заказов застыла на уровне 94%, вызывая дорогие переделки и длинные очереди. Менеджеры сообщали, что тратят почти 20% смены на наставничество новых партнёров вместо обслуживания гостей. Нам нужно было масштабируемое решение, которое давало бы подсказки по рецептам в реальном времени, помогало с допродажами и ситуационным коучингом, не мешая человеческому теплу, которое определяет наш бренд.
Решение
В начале 2025 года мы представили Green Dot Assist — генеративного ИИ‑помощника в гарнитурах бариста, портативных устройствах для заказов и интерфейсе кассы. Система использует большие языковые модели, дообученные на руководствах по напиткам, правилах по аллергенам и региональных меню, чтобы отвечать на голосовые вопросы вроде «Какие пропорции сиропа для short white mocha на овсяном молоке?» меньше чем за 200 миллисекунд. Модуль компьютерного зрения, встроенный в потолочные камеры, проверяет пометки на стакане и тип молока до передачи напитка, помечая несоответствия на наручном дисплее. Green Dot Assist также анализирует историю заказов и запасы в реальном времени, чтобы предлагать подходящие товары — например, тёплый банановый хлеб, когда гость берет колд брю — выводя скрипт допродажи на экран кассира. Интерактивные микрокурсы по запросу проводят новичков через технику взбивания и диагностику эспрессо, превращая прогресс в игру с цифровыми значками, которые попадают в платформу признания партнёров. Все взаимодействия логируются и анонимизируются, чтобы постоянно улучшать модель и обновлять учебный контент для 20 000+ магазинов, намеченных к масштабированию.
Результат
Внедрение Green Dot Assist в первых 3 500 магазинах в Северной Америке дало ощутимые улучшения в скорости, точности и удовлетворенности партнёров:
- Сократили среднее время обучения новичков с 30 до 12 часов, освободив 1,6 млн рабочих часов для обслуживания гостей.
a. Повысили точность выполнения заказов с 94% до 99,2%, уменьшив число ежегодных переделок на 38 млн напитков и сэкономив $68 млн на себестоимости.
b. Сократили время у окна драйв‑тру на 18 секунд (14%), увеличив пропускную способность в пиковые часы на две машины за получасовой цикл.
c. Подняли показатель допродажи еды на 7%, добавив ориентировочно $410 млн дополнительной выручки за первые девять месяцев.
d. Увеличили индекс вовлеченности партнёров на 11 пунктов, при этом 83% опрошенных бариста отметили, что Green Dot Assist «очень помогает» чувствовать уверенность в загруженные смены.
Встроив ИИ‑напарника на каждом посту, мы превратили операционную сложность в бесшовное гостеприимство, которое легко масштабируется по всей нашей глобальной сети.
Главные выводы
a. Генеративные подсказки ускоряют ввод в должность: ответы по рецептам в реальном времени и микрокурсы сократили часы обучения на 60% и быстрее вывели новых партнёров на высокий уровень.
b. Голосовой ИИ защищает качество: мгновенная проверка ингредиентов и пометок подняла точность выше 99%, сохранив обещание ручного мастерства.
c. Умные допродажи открывают выручку: контекстные рекомендации на кассе обеспечили рост допродаж на 7%, показывая потенциал ИИ в продажах без навязчивости для гостей.
d. Непрерывное обучение вовлекает сотрудников: игровые модули и мгновенная обратная связь повысили удовлетворенность партнёров и снизили раннюю текучесть.
e. Интегрированные данные замыкают цикл: связка голосовых запросов в гарнитуре, проверок зрения и сигналов запасов делает рекомендации актуальными и согласует операции.
Дав бариста Green Dot Assist, мы показали, как генеративный ИИ может очеловечивать технологии, повышать стабильность сервиса и обеспечивать прибыльный рост в самых загруженных кофейнях мира.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
Кейс 4: Персональные рекомендации для клиентов через мобильное приложение на основе ИИ
Проблема
Starbucks всегда делала упор на персональный опыт для клиентов, но обеспечить это в большом масштабе было трудно. Миллионы людей ежедневно приходят в наши магазины и пользуются мобильным приложением Starbucks, поэтому нам нужно было давать индивидуальные рекомендации, которые соответствуют их уникальным предпочтениям. Традиционный маркетинг — общие акции или стандартные скидки — не давал нужной точности, чтобы максимально вовлекать клиентов. Кроме того, мы хотели, чтобы программа лояльности оставалась привлекательной и полезной, подбирая предложения под реальные привычки покупок. Задача заключалась в том, чтобы создать решение, которое сможет анализировать огромные массивы клиентских данных и выдавать в реальном времени гиперперсональные рекомендации, не перегружая пользователей нерелевантными промо.
Решение
Мы внедрили в мобильное приложение систему рекомендаций на основе ИИ, чтобы решить эту задачу. Платформа на базе продвинутых алгоритмов машинного обучения анализирует большие массивы данных о клиентах, включая историю покупок, часто посещаемые локации, время визитов, сезонные предпочтения и даже погодные условия. Такой подход на основе данных позволяет предлагать очень точные рекомендации по напиткам и еде, персональные скидки и промо‑предложения.
Наша собственная платформа ИИ Deep Brew — ключевой компонент этой системы. Deep Brew предсказывает потребности клиента и вовремя выдаёт рекомендации. Например, если человек часто берёт карамельный макиато по утрам, приложение осенью может предложить похожую, но сезонную альтернативу — тыквенный латте. Кроме того, ИИ следит за тем, чтобы вознаграждения и стимулы в лояльности были уместными, что повышает частоту визитов и удержание клиентов.
Система персонализации на основе ИИ также работает с голосовыми ассистентами вроде Alexa и Siri, поэтому клиенты могут получать рекомендации и оформлять заказы голосом. Такой бесшовный цифровой опыт повышает удобство и делает маркетинг более точным и эффективным.
Результат
Внедрение персональных рекомендаций на основе ИИ заметно повысило вовлечённость клиентов и выручку. Сформировались несколько ключевых результатов:
a. Рост удержания клиентов: персональные предложения и рекомендации усилили лояльность. Подсказки на основе ИИ увеличили повторные покупки.
b. Более активное использование мобильного приложения: приложение Starbucks стало главным каналом общения с клиентами, что привело к росту онлайн‑ и офлайн‑покупок.
c. Рост выручки: точечные промо повысили средние траты на клиента, так как люди чаще пробовали новые позиции по рекомендациям ИИ.
d. Операционная эффективность: автоматизация на ИИ снизила долю ручного маркетинга и дала возможность сосредоточиться на стратегии.
e. Удовлетворённость клиентов: пользователи оценили удобство релевантных рекомендаций, их опыт с Starbucks стал приятнее и быстрее.
Интегрировав ИИ в мобильное приложение, мы создали мощную экосистему, которая улучшает пользовательский опыт и укрепляет лояльность к бренду за счёт постоянного вовлечения.
Главные выводы
a. Персонализация на ИИ улучшает клиентский опыт: мы используем машинное обучение для рекомендаций, повышая удовлетворённость и вовлечённость.
b. Инсайты на основе данных ведут к росту выручки: персональные промо и точечные стратегии маркетинга повышают средние траты на клиента.
c. ИИ может автоматизировать и улучшать маркетинг: Deep Brew упрощает процесс рекомендаций, снижает ручной труд и повышает эффективность операций.
d. Мобильные приложения — ключ к цифровой трансформации: наш опыт показывает, как бизнес может использовать ИИ‑платформы в мобильных продуктах для укрепления отношений с клиентами.
e. Рекомендации в реальном времени увеличивают удержание: способность ИИ анализировать поведение и предсказывать предпочтения обеспечивает уместные и своевременные предложения, что стимулирует долгосрочную лояльность.
Используя персонализацию на основе ИИ, мы продолжаем заново определять взаимодействие с клиентами и показываем, как искусственный интеллект помогает добиваться бизнес‑результатов и улучшать пользовательский опыт.
Проблема
Starbucks всегда делала упор на персональный опыт для клиентов, но обеспечить это в большом масштабе было трудно. Миллионы людей ежедневно приходят в наши магазины и пользуются мобильным приложением Starbucks, поэтому нам нужно было давать индивидуальные рекомендации, которые соответствуют их уникальным предпочтениям. Традиционный маркетинг — общие акции или стандартные скидки — не давал нужной точности, чтобы максимально вовлекать клиентов. Кроме того, мы хотели, чтобы программа лояльности оставалась привлекательной и полезной, подбирая предложения под реальные привычки покупок. Задача заключалась в том, чтобы создать решение, которое сможет анализировать огромные массивы клиентских данных и выдавать в реальном времени гиперперсональные рекомендации, не перегружая пользователей нерелевантными промо.
Решение
Мы внедрили в мобильное приложение систему рекомендаций на основе ИИ, чтобы решить эту задачу. Платформа на базе продвинутых алгоритмов машинного обучения анализирует большие массивы данных о клиентах, включая историю покупок, часто посещаемые локации, время визитов, сезонные предпочтения и даже погодные условия. Такой подход на основе данных позволяет предлагать очень точные рекомендации по напиткам и еде, персональные скидки и промо‑предложения.
Наша собственная платформа ИИ Deep Brew — ключевой компонент этой системы. Deep Brew предсказывает потребности клиента и вовремя выдаёт рекомендации. Например, если человек часто берёт карамельный макиато по утрам, приложение осенью может предложить похожую, но сезонную альтернативу — тыквенный латте. Кроме того, ИИ следит за тем, чтобы вознаграждения и стимулы в лояльности были уместными, что повышает частоту визитов и удержание клиентов.
Система персонализации на основе ИИ также работает с голосовыми ассистентами вроде Alexa и Siri, поэтому клиенты могут получать рекомендации и оформлять заказы голосом. Такой бесшовный цифровой опыт повышает удобство и делает маркетинг более точным и эффективным.
Результат
Внедрение персональных рекомендаций на основе ИИ заметно повысило вовлечённость клиентов и выручку. Сформировались несколько ключевых результатов:
a. Рост удержания клиентов: персональные предложения и рекомендации усилили лояльность. Подсказки на основе ИИ увеличили повторные покупки.
b. Более активное использование мобильного приложения: приложение Starbucks стало главным каналом общения с клиентами, что привело к росту онлайн‑ и офлайн‑покупок.
c. Рост выручки: точечные промо повысили средние траты на клиента, так как люди чаще пробовали новые позиции по рекомендациям ИИ.
d. Операционная эффективность: автоматизация на ИИ снизила долю ручного маркетинга и дала возможность сосредоточиться на стратегии.
e. Удовлетворённость клиентов: пользователи оценили удобство релевантных рекомендаций, их опыт с Starbucks стал приятнее и быстрее.
Интегрировав ИИ в мобильное приложение, мы создали мощную экосистему, которая улучшает пользовательский опыт и укрепляет лояльность к бренду за счёт постоянного вовлечения.
Главные выводы
a. Персонализация на ИИ улучшает клиентский опыт: мы используем машинное обучение для рекомендаций, повышая удовлетворённость и вовлечённость.
b. Инсайты на основе данных ведут к росту выручки: персональные промо и точечные стратегии маркетинга повышают средние траты на клиента.
c. ИИ может автоматизировать и улучшать маркетинг: Deep Brew упрощает процесс рекомендаций, снижает ручной труд и повышает эффективность операций.
d. Мобильные приложения — ключ к цифровой трансформации: наш опыт показывает, как бизнес может использовать ИИ‑платформы в мобильных продуктах для укрепления отношений с клиентами.
e. Рекомендации в реальном времени увеличивают удержание: способность ИИ анализировать поведение и предсказывать предпочтения обеспечивает уместные и своевременные предложения, что стимулирует долгосрочную лояльность.
Используя персонализацию на основе ИИ, мы продолжаем заново определять взаимодействие с клиентами и показываем, как искусственный интеллект помогает добиваться бизнес‑результатов и улучшать пользовательский опыт.
Кейс 5: Оптимизация запасов и цепочки поставок на основе ИИ
Проблема
Эффективное управление запасами и операциями цепочки поставок — важная задача для Starbucks из‑за широкой глобальной сети и высокого спроса. У нас тысячи точек по всему миру, и каждая должна быть обеспечена свежими ингредиентами, кофейными зёрнами, молочными продуктами и сезонными позициями. Традиционное управление цепочкой поставок сильно опиралось на исторические данные продаж и ручные заказы, что приводило к неэффективности: излишкам, порче или отсутствию самых востребованных товаров. Кроме того, спрос на отдельные позиции меняется в зависимости от времени суток, сезона, локальных трендов, неожиданных погодных условий или сбоев в поставках. Нам нужен был более динамичный, предиктивный подход к управлению запасами, который адаптируется в реальном времени, снижает отходы и при этом обеспечивает наличие товаров в каждой локации.
Решение
Мы внедрили оптимизацию цепочки поставок на основе ИИ с использованием Deep Brew, нашей собственной платформы искусственного интеллекта. Система анализирует данные о продажах, запасах, погоде, событиях и трендах клиентов. Благодаря алгоритмам машинного обучения и предиктивной аналитике система точно прогнозирует спрос и автоматизирует решения по пополнению.
Например, если в конкретном магазине ожидается всплеск продаж колд брю из‑за надвигающейся жары, ИИ предсказывает рост спроса и обеспечивает достаточный запас льда, молока и других ключевых ингредиентов. Если какие‑то позиции выпечки продаются медленнее ожидаемого, система автоматически корректирует будущие заказы, чтобы избежать списаний.
ИИ оптимизирует маршруты и графики доставки по всей нашей цепочке поставок. Система находит самые эффективные способы перевозки товаров из распределительных центров в отдельные магазины, снижая транспортные затраты и минимизируя задержки. Кроме того, ИИ выявляет потенциальные сбои — например, дефицит у поставщиков или узкие места в логистике — и заранее предлагает альтернативные решения, чтобы операции шли без сбоев.
Результат
Система оптимизации запасов и цепочки поставок на основе ИИ значительно повысила операционную эффективность и контроль затрат. Ключевые результаты:
a. Снижение отходов и излишков: точный прогноз спроса помогает сокращать лишние запасы и порчу, что уменьшает операционные расходы.
b. Лучшая доступность товаров: прогнозирование на ИИ гарантирует наличие востребованных позиций и предотвращает упущенные продажи из‑за дефицита.
c. Меньше затрат на логистику: оптимизация маршрутов и автоматизация пополнения снизили транспортные и складские издержки.
d. Более быстрая и гибкая цепочка поставок: ИИ позволяет быстро адаптироваться к колебаниям спроса и внешним сбоям.
e. Польза для устойчивого развития: снижая отходы и оптимизируя использование ресурсов, мы согласуем практики цепочки поставок с экологическими целями.
Внедрение ИИ позволило создать более умную и эффективную цепочку поставок, обеспечивая стабильную работу и высокий уровень удовлетворённости клиентов во всех наших локациях.
Главные выводы
a. Управление цепочкой поставок на основе ИИ повышает эффективность: автоматизируя пополнение и прогноз спроса, мы уменьшаем отходы и улучшаем наличие товаров.
b. Предиктивная аналитика снижает операционные издержки: анализ колебаний спроса предотвращает избыточные заказы и даёт экономию.
c. ИИ улучшает логистику и доставку: оптимизированные маршруты и автоматизированные запасы сокращают транспортные затраты и повышают эффективность.
d. Проактивные корректировки снижают риски: ИИ заранее обнаруживает сбои и предлагает альтернативы, поддерживая стабильные операции.
e. Устойчивость и снижение отходов — ключевые эффекты: улучшения на основе ИИ поддерживают наши инициативы по устойчивому развитию за счёт сокращения отходов и более рационального использования ресурсов.
Используя ИИ для оптимизации запасов и цепочки поставок, мы задали новый стандарт в индустрии питания и напитков, показав, как технологии могут одновременно давать экономию и повышать удовлетворённость клиентов.
Проблема
Эффективное управление запасами и операциями цепочки поставок — важная задача для Starbucks из‑за широкой глобальной сети и высокого спроса. У нас тысячи точек по всему миру, и каждая должна быть обеспечена свежими ингредиентами, кофейными зёрнами, молочными продуктами и сезонными позициями. Традиционное управление цепочкой поставок сильно опиралось на исторические данные продаж и ручные заказы, что приводило к неэффективности: излишкам, порче или отсутствию самых востребованных товаров. Кроме того, спрос на отдельные позиции меняется в зависимости от времени суток, сезона, локальных трендов, неожиданных погодных условий или сбоев в поставках. Нам нужен был более динамичный, предиктивный подход к управлению запасами, который адаптируется в реальном времени, снижает отходы и при этом обеспечивает наличие товаров в каждой локации.
Решение
Мы внедрили оптимизацию цепочки поставок на основе ИИ с использованием Deep Brew, нашей собственной платформы искусственного интеллекта. Система анализирует данные о продажах, запасах, погоде, событиях и трендах клиентов. Благодаря алгоритмам машинного обучения и предиктивной аналитике система точно прогнозирует спрос и автоматизирует решения по пополнению.
Например, если в конкретном магазине ожидается всплеск продаж колд брю из‑за надвигающейся жары, ИИ предсказывает рост спроса и обеспечивает достаточный запас льда, молока и других ключевых ингредиентов. Если какие‑то позиции выпечки продаются медленнее ожидаемого, система автоматически корректирует будущие заказы, чтобы избежать списаний.
ИИ оптимизирует маршруты и графики доставки по всей нашей цепочке поставок. Система находит самые эффективные способы перевозки товаров из распределительных центров в отдельные магазины, снижая транспортные затраты и минимизируя задержки. Кроме того, ИИ выявляет потенциальные сбои — например, дефицит у поставщиков или узкие места в логистике — и заранее предлагает альтернативные решения, чтобы операции шли без сбоев.
Результат
Система оптимизации запасов и цепочки поставок на основе ИИ значительно повысила операционную эффективность и контроль затрат. Ключевые результаты:
a. Снижение отходов и излишков: точный прогноз спроса помогает сокращать лишние запасы и порчу, что уменьшает операционные расходы.
b. Лучшая доступность товаров: прогнозирование на ИИ гарантирует наличие востребованных позиций и предотвращает упущенные продажи из‑за дефицита.
c. Меньше затрат на логистику: оптимизация маршрутов и автоматизация пополнения снизили транспортные и складские издержки.
d. Более быстрая и гибкая цепочка поставок: ИИ позволяет быстро адаптироваться к колебаниям спроса и внешним сбоям.
e. Польза для устойчивого развития: снижая отходы и оптимизируя использование ресурсов, мы согласуем практики цепочки поставок с экологическими целями.
Внедрение ИИ позволило создать более умную и эффективную цепочку поставок, обеспечивая стабильную работу и высокий уровень удовлетворённости клиентов во всех наших локациях.
Главные выводы
a. Управление цепочкой поставок на основе ИИ повышает эффективность: автоматизируя пополнение и прогноз спроса, мы уменьшаем отходы и улучшаем наличие товаров.
b. Предиктивная аналитика снижает операционные издержки: анализ колебаний спроса предотвращает избыточные заказы и даёт экономию.
c. ИИ улучшает логистику и доставку: оптимизированные маршруты и автоматизированные запасы сокращают транспортные затраты и повышают эффективность.
d. Проактивные корректировки снижают риски: ИИ заранее обнаруживает сбои и предлагает альтернативы, поддерживая стабильные операции.
e. Устойчивость и снижение отходов — ключевые эффекты: улучшения на основе ИИ поддерживают наши инициативы по устойчивому развитию за счёт сокращения отходов и более рационального использования ресурсов.
Используя ИИ для оптимизации запасов и цепочки поставок, мы задали новый стандарт в индустрии питания и напитков, показав, как технологии могут одновременно давать экономию и повышать удовлетворённость клиентов.
Кейс 6: Deep Brew — управление персоналом и автоматизация на основе ИИ
Проблема
Управлять глобальной командой сложно, особенно для такой компании, как Starbucks, у которой тысячи магазинов по всему миру и разнообразная команда бариста, менеджеров и сотрудников поддержки. Мы столкнулись с несколькими задачами в управлении персоналом: нужно было оптимизировать графики, обеспечивать нужное число людей в часы пик и снижать выгорание сотрудников.
Традиционные методы планирования часто приводили к неэффективности — в часы высокой загрузки команды не хватало, сервис замедлялся, а гости были недовольны. В спокойные часы, наоборот, людей выходило больше, чем нужно, и росли затраты. Кроме того, составление графиков вручную занимало много времени у менеджеров и отвлекало их от важных задач, таких как обучение и работа с клиентами.
Чтобы сохранить репутацию отличного сервиса и при этом улучшить опыт сотрудников и снизить потери, нам нужно было решение, которое автоматизирует и оптимизирует управление персоналом, но сохранит человеческий подход.
Решение
Мы внедрили Deep Brew — нашу собственную платформу ИИ и машинного обучения, созданную для оптимизации графиков, автоматизации рутинных задач и повышения общей эффективности работы команд. Deep Brew использует предиктивную аналитику на основе ИИ, чтобы анализировать исторические продажи, поток гостей, сезонность, местные события и даже погоду, и предсказывать самые загруженные часы для каждого магазина. На основе этих данных система автоматически создает оптимальные графики, чтобы в нужное время в магазине было нужное число сотрудников.
Deep Brew синхронизируется с мобильными инструментами для планирования, обмена сменами и обновлений. Такой подход повышает эффективность и улучшает удовлетворенность сотрудников, обеспечивая честные и сбалансированные графики, уменьшая внезапные замены и выгорание. Кроме графиков, Deep Brew помогает автоматизировать управление запасами, отслеживать потребности в обслуживании оборудования и поддерживать бариста, упрощая процессы обработки заказов. Эффективно беря на себя эти операционные задачи, ИИ позволяет менеджерам и командам больше времени уделять качественному обслуживанию гостей, а не тонуть в административной работе.
Результат
Интеграция Deep Brew в систему управления персоналом заметно улучшила работу магазинов, удовлетворенность сотрудников и контроль затрат.
Основные результаты:
a. Оптимизированные графики: планирование на основе ИИ обеспечивает нужный уровень занятости в часы пик и в спокойные периоды, улучшая качество сервиса и снижая расходы.
b. Снижение выгорания: сбалансированные графики повышают моральный дух и снижают текучесть.
c. Рост операционной эффективности: автоматизация планирования и распределения задач сокращает административную нагрузку, позволяя менеджерам сосредоточиться на лидерстве и работе с клиентами.
d. Лучший клиентский опыт: оптимальный штат сокращает время ожидания и повышает качество сервиса.
e. Экономия средств: управление персоналом на основе ИИ помогает оптимизировать затраты на труд за счет более эффективного использования рабочего времени без переразмеренных смен.
Автоматизируя составление графиков и другие операционные задачи, мы улучшили благополучие сотрудников и результаты бизнеса, показав, как ИИ создаёт «win‑win» для команды и компании.
Главные выводы
a. Управление персоналом на основе ИИ повышает эффективность: Deep Brew обеспечивает автоматизированное, основанное на данных планирование и оптимальный уровень занятости в любое время.
b. Предиктивная аналитика помогает оптимизировать затраты на труд: ИИ прогнозирует паттерны спроса, сокращая лишние расходы без потери качества сервиса.
c. Автоматизация повышает удовлетворенность сотрудников: честные и сбалансированные графики уменьшают выгорание и улучшают опыт работы.
d. ИИ упрощает админзадачи для менеджеров: автоматизируя планирование и отслеживание операционных нужд, Deep Brew освобождает время для лидерства и работы с гостями.
e. Улучшенное управление персоналом ведет к лучшему клиентскому опыту: планирование на основе ИИ гарантирует быстрый и качественный сервис, укрепляя удовлетворенность и лояльность к бренду.
С Deep Brew мы по‑новому выстроили управление персоналом, используя ИИ для оптимизации труда, снижения операционной нагрузки и создания лучшего рабочего места для сотрудников — при одновременном обеспечении выдающегося опыта для гостей.
Проблема
Управлять глобальной командой сложно, особенно для такой компании, как Starbucks, у которой тысячи магазинов по всему миру и разнообразная команда бариста, менеджеров и сотрудников поддержки. Мы столкнулись с несколькими задачами в управлении персоналом: нужно было оптимизировать графики, обеспечивать нужное число людей в часы пик и снижать выгорание сотрудников.
Традиционные методы планирования часто приводили к неэффективности — в часы высокой загрузки команды не хватало, сервис замедлялся, а гости были недовольны. В спокойные часы, наоборот, людей выходило больше, чем нужно, и росли затраты. Кроме того, составление графиков вручную занимало много времени у менеджеров и отвлекало их от важных задач, таких как обучение и работа с клиентами.
Чтобы сохранить репутацию отличного сервиса и при этом улучшить опыт сотрудников и снизить потери, нам нужно было решение, которое автоматизирует и оптимизирует управление персоналом, но сохранит человеческий подход.
Решение
Мы внедрили Deep Brew — нашу собственную платформу ИИ и машинного обучения, созданную для оптимизации графиков, автоматизации рутинных задач и повышения общей эффективности работы команд. Deep Brew использует предиктивную аналитику на основе ИИ, чтобы анализировать исторические продажи, поток гостей, сезонность, местные события и даже погоду, и предсказывать самые загруженные часы для каждого магазина. На основе этих данных система автоматически создает оптимальные графики, чтобы в нужное время в магазине было нужное число сотрудников.
Deep Brew синхронизируется с мобильными инструментами для планирования, обмена сменами и обновлений. Такой подход повышает эффективность и улучшает удовлетворенность сотрудников, обеспечивая честные и сбалансированные графики, уменьшая внезапные замены и выгорание. Кроме графиков, Deep Brew помогает автоматизировать управление запасами, отслеживать потребности в обслуживании оборудования и поддерживать бариста, упрощая процессы обработки заказов. Эффективно беря на себя эти операционные задачи, ИИ позволяет менеджерам и командам больше времени уделять качественному обслуживанию гостей, а не тонуть в административной работе.
Результат
Интеграция Deep Brew в систему управления персоналом заметно улучшила работу магазинов, удовлетворенность сотрудников и контроль затрат.
Основные результаты:
a. Оптимизированные графики: планирование на основе ИИ обеспечивает нужный уровень занятости в часы пик и в спокойные периоды, улучшая качество сервиса и снижая расходы.
b. Снижение выгорания: сбалансированные графики повышают моральный дух и снижают текучесть.
c. Рост операционной эффективности: автоматизация планирования и распределения задач сокращает административную нагрузку, позволяя менеджерам сосредоточиться на лидерстве и работе с клиентами.
d. Лучший клиентский опыт: оптимальный штат сокращает время ожидания и повышает качество сервиса.
e. Экономия средств: управление персоналом на основе ИИ помогает оптимизировать затраты на труд за счет более эффективного использования рабочего времени без переразмеренных смен.
Автоматизируя составление графиков и другие операционные задачи, мы улучшили благополучие сотрудников и результаты бизнеса, показав, как ИИ создаёт «win‑win» для команды и компании.
Главные выводы
a. Управление персоналом на основе ИИ повышает эффективность: Deep Brew обеспечивает автоматизированное, основанное на данных планирование и оптимальный уровень занятости в любое время.
b. Предиктивная аналитика помогает оптимизировать затраты на труд: ИИ прогнозирует паттерны спроса, сокращая лишние расходы без потери качества сервиса.
c. Автоматизация повышает удовлетворенность сотрудников: честные и сбалансированные графики уменьшают выгорание и улучшают опыт работы.
d. ИИ упрощает админзадачи для менеджеров: автоматизируя планирование и отслеживание операционных нужд, Deep Brew освобождает время для лидерства и работы с гостями.
e. Улучшенное управление персоналом ведет к лучшему клиентскому опыту: планирование на основе ИИ гарантирует быстрый и качественный сервис, укрепляя удовлетворенность и лояльность к бренду.
С Deep Brew мы по‑новому выстроили управление персоналом, используя ИИ для оптимизации труда, снижения операционной нагрузки и создания лучшего рабочего места для сотрудников — при одновременном обеспечении выдающегося опыта для гостей.
Кейс 7: Предиктивная аналитика для выбора локаций магазинов и оптимизации эффективности
Проблема
Успешное расширение розничной сети требует точных решений при выборе мест для новых магазинов. Если открыть точку не там, где нужно, для глобального бренда вроде Starbucks это может обернуться финансовыми потерями, низким потоком гостей и неэффективной работой. Раньше выбор локаций опирался на сочетание демографических исследований, анализа пешеходного трафика и экспертного мнения, но такой подход плохо предсказывал долгосрочные результаты.
Есть и другая проблема — магазины, которые показывают слабые результаты. Нам нужен был способ заранее оценивать эффективность уже работающих точек и решать, стоит ли улучшать работу на месте, перенести магазин или закрыть его. Без продвинутых аналитических инструментов предсказать, какая локация вырастет, а какая начнет проседать, было сложно и рискованно. Чтобы обеспечить устойчивый рост, нам нужно было умное решение, которое точно предсказывает успех потенциальных локаций и оценивает работу действующих магазинов в реальном времени.
Решение
Мы внедрили предиктивную аналитику на основе ИИ, чтобы улучшить стратегию выбора мест для магазинов. Мы разработали продвинутую модель на ИИ, которая точно прогнозирует результаты будущего магазина, используя данные о местности, динамику численности населения, уровни доходов, схемы пешеходных и автомобильных потоков и анализ конкурентов.
Эта модель на базе машинного обучения учитывает множество факторов, в том числе:
a. Демография (возраст, уровень доходов и предпочтения образа жизни жителей рядом)
b. Тренды трафика и мобильности (движение пешеходов и автомобилей)
c. Анализ конкуренции (близость кофейн и ресторанов быстрого обслуживания конкурентов)
d. Локальная деловая среда (наличие офисов, торговых центров, университетов и туристических мест)
e. Поведение клиентов (наши прошлые продажи, взаимодействия в мобильном приложении и привычки покупок)
Мы также используем тепловые карты на ИИ, чтобы визуально выделять зоны с высоким потенциалом для новых магазинов. Такой подход на основе данных помогает нам выбирать локации так, чтобы максимизировать поток гостей и потенциал выручки.
ИИ постоянно следит за показателями действующих магазинов — трендами продаж, сезонными колебаниями и местными экономическими изменениями. На основе инсайтов мы решаем, стоит ли оптимизировать операции, запускать точечные акции или рассматривать перенос, если магазин недорабатывает.
Результат
Интеграция предиктивной аналитики заметно улучшила выбор локаций и стратегию управления эффективностью магазинов. Основные итоги:
a. Более высокий процент успешных открытий: выбор мест на основе ИИ привел к лучшим решениям и повысил вероятность прибыльности магазинов.
b. Оптимизация работы существующих точек: ИИ постоянно оценивает слабые локации, и мы можем действовать заранее, а не реагировать постфактум.
c. Меньше финансовых рисков: решения на основе данных сократили число дорогих ошибок при открытии и закрытии магазинов.
d. Рост операционной эффективности: автоматизация значительной части анализа сократила время и усилия на выбор локаций и оценку работы точек.
e. Лучший опыт для клиентов: магазины теперь расположены так, чтобы лучше отвечать на потребности гостей, что увеличивает трафик и улучшает продажи.
Мы выстроили стратегию устойчивого роста через предиктивную аналитику на ИИ, чтобы расширяться осознанно, на основе данных и с учетом финансовой эффективности.
Главные выводы
a. ИИ повышает точность выбора мест: предиктивная аналитика дает подсказки на основе данных, чтобы находить лучшие локации.
b. Машинное обучение снижает риски расширения: ИИ уменьшает шанс ошибок, анализируя множество факторов.
c. Непрерывный мониторинг поддерживает работу магазинов на уровне: ИИ помогает нам заранее корректировать операции в слабых точках.
d. Решения на данных повышают эффективность: автоматизация выбора локаций и оценки эффективности упрощает операции.
e. Предиктивная аналитика ведет к устойчивому росту: мы используем ИИ, чтобы принимать долгосрочные, стратегические решения по расширению с более высокой вероятностью успеха.
Интегрировав предиктивную аналитику на основе ИИ, мы обновили подход к расширению сети и оптимизации эффективности, чтобы каждый новый магазин приносил сильные финансовые результаты и давал отличный клиентский опыт.
Проблема
Успешное расширение розничной сети требует точных решений при выборе мест для новых магазинов. Если открыть точку не там, где нужно, для глобального бренда вроде Starbucks это может обернуться финансовыми потерями, низким потоком гостей и неэффективной работой. Раньше выбор локаций опирался на сочетание демографических исследований, анализа пешеходного трафика и экспертного мнения, но такой подход плохо предсказывал долгосрочные результаты.
Есть и другая проблема — магазины, которые показывают слабые результаты. Нам нужен был способ заранее оценивать эффективность уже работающих точек и решать, стоит ли улучшать работу на месте, перенести магазин или закрыть его. Без продвинутых аналитических инструментов предсказать, какая локация вырастет, а какая начнет проседать, было сложно и рискованно. Чтобы обеспечить устойчивый рост, нам нужно было умное решение, которое точно предсказывает успех потенциальных локаций и оценивает работу действующих магазинов в реальном времени.
Решение
Мы внедрили предиктивную аналитику на основе ИИ, чтобы улучшить стратегию выбора мест для магазинов. Мы разработали продвинутую модель на ИИ, которая точно прогнозирует результаты будущего магазина, используя данные о местности, динамику численности населения, уровни доходов, схемы пешеходных и автомобильных потоков и анализ конкурентов.
Эта модель на базе машинного обучения учитывает множество факторов, в том числе:
a. Демография (возраст, уровень доходов и предпочтения образа жизни жителей рядом)
b. Тренды трафика и мобильности (движение пешеходов и автомобилей)
c. Анализ конкуренции (близость кофейн и ресторанов быстрого обслуживания конкурентов)
d. Локальная деловая среда (наличие офисов, торговых центров, университетов и туристических мест)
e. Поведение клиентов (наши прошлые продажи, взаимодействия в мобильном приложении и привычки покупок)
Мы также используем тепловые карты на ИИ, чтобы визуально выделять зоны с высоким потенциалом для новых магазинов. Такой подход на основе данных помогает нам выбирать локации так, чтобы максимизировать поток гостей и потенциал выручки.
ИИ постоянно следит за показателями действующих магазинов — трендами продаж, сезонными колебаниями и местными экономическими изменениями. На основе инсайтов мы решаем, стоит ли оптимизировать операции, запускать точечные акции или рассматривать перенос, если магазин недорабатывает.
Результат
Интеграция предиктивной аналитики заметно улучшила выбор локаций и стратегию управления эффективностью магазинов. Основные итоги:
a. Более высокий процент успешных открытий: выбор мест на основе ИИ привел к лучшим решениям и повысил вероятность прибыльности магазинов.
b. Оптимизация работы существующих точек: ИИ постоянно оценивает слабые локации, и мы можем действовать заранее, а не реагировать постфактум.
c. Меньше финансовых рисков: решения на основе данных сократили число дорогих ошибок при открытии и закрытии магазинов.
d. Рост операционной эффективности: автоматизация значительной части анализа сократила время и усилия на выбор локаций и оценку работы точек.
e. Лучший опыт для клиентов: магазины теперь расположены так, чтобы лучше отвечать на потребности гостей, что увеличивает трафик и улучшает продажи.
Мы выстроили стратегию устойчивого роста через предиктивную аналитику на ИИ, чтобы расширяться осознанно, на основе данных и с учетом финансовой эффективности.
Главные выводы
a. ИИ повышает точность выбора мест: предиктивная аналитика дает подсказки на основе данных, чтобы находить лучшие локации.
b. Машинное обучение снижает риски расширения: ИИ уменьшает шанс ошибок, анализируя множество факторов.
c. Непрерывный мониторинг поддерживает работу магазинов на уровне: ИИ помогает нам заранее корректировать операции в слабых точках.
d. Решения на данных повышают эффективность: автоматизация выбора локаций и оценки эффективности упрощает операции.
e. Предиктивная аналитика ведет к устойчивому росту: мы используем ИИ, чтобы принимать долгосрочные, стратегические решения по расширению с более высокой вероятностью успеха.
Интегрировав предиктивную аналитику на основе ИИ, мы обновили подход к расширению сети и оптимизации эффективности, чтобы каждый новый магазин приносил сильные финансовые результаты и давал отличный клиентский опыт.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Кейс 8: Голосовой и чат‑бот ИИ для взаимодействия с клиентами и обработки заказов
Проблема
С миллионами гостей, которые приходят в Starbucks каждый день, обеспечить бесшовную обработку заказов и качественное общение было непросто. Наше мобильное приложение уже давало удобный опыт, но мы хотели усилить его, встроив решения на основе ИИ, чтобы люди оформляли заказы еще быстрее. Нам также нужно было сократить время ожидания в зале и в драйв‑тру, потому что длинные очереди вызывали недовольство гостей. Кроме того, мы искали способ улучшить коммуникацию вне магазинов: нужны быстрые ответы на частые вопросы о меню, акциях и локациях. С ростом голосовых ассистентов и разговорного ИИ мы решили внедрить систему на основе ИИ, которая сможет обрабатывать запросы и заказы с минимальным участием людей, сохраняя при этом персональный и живой опыт.
Решение
Мы внедрили голосовое оформление заказов и чат‑боты на основе ИИ в нашу цифровую экосистему. Мы интегрировали голосовые заказы с популярными ассистентами, такими как Amazon Alexa и Apple Siri, чтобы гости могли оформлять заказы голосом.
Например, гость может сказать: «Алекса, закажи как обычно в Starbucks», — ИИ узнает его предпочтения по прошлым заказам и оформит покупку быстро и удобно. Эта система синхронизируется с нашим мобильным приложением, обрабатывает заказ и направляет его в ближайший магазин для самовывоза.
Мы также запустили чат‑бот на ИИ в мобильном приложении и на сайте. Чат‑бот:
a. Помогает оформлять и менять заказы
b. Даёт рекомендации на основе прошлых покупок
c. Отвечает на частые вопросы о локациях, наличии позиций и акциях
d. Предлагает обновления статуса заказа в реальном времени
Мы внедрили предиктивное распознавание речи на ИИ для драйв‑тру, чтобы гости могли быстро и точно оформлять голосовые заказы. Система понимает разные акценты и манеру речи, что снижает ошибки при оформлении и ускоряет обслуживание.
Результат
Голосовая система и чат‑боты на основе ИИ заметно улучшили клиентский опыт и операционную эффективность. Основные итоги:
a. Более быстрое оформление заказов: голосовой ИИ помогает гостям делать заказы быстрее и без лишних шагов.
b. Меньше ожидания: за счёт ускорения оформления мы сократили очереди в зале и в драйв‑тру.
c. Больше удобства: гости легко оформляют заказы голосом или через чат‑бота, что делает опыт более дружелюбным.
d. Лучшая персонализация: чат‑боты и голосовые ассистенты на ИИ учитывают предпочтения и дают точные рекомендации, повышая удовлетворённость.
e. Рост вовлечённости в приложении: больше гостей стали пользоваться мобильным приложением благодаря дополнительному удобству ИИ‑заказов.
Внедрив ИИ в голосовые и чат‑бот технологии, мы укрепили нашу цифровую стратегию, сделав взаимодействие с брендом проще в любое время и в любом месте.
Главные выводы
a. Голосовые заказы на ИИ повышают удобство: интеграция с ассистентами обеспечивает бесшовное, «hands‑free» оформление.
b. Чат‑боты улучшают вовлечённость и поддержку: ИИ даёт мгновенную помощь и сокращает время ответа на вопросы.
c. Предиктивное распознавание речи снижает ошибки: ИИ обеспечивает точность оформления даже в условиях драйв‑тру.
d. Меньше ожидания — выше удовлетворённость: быстрые заказы улучшают опыт в магазине и в драйв‑тру.
e. ИИ усиливает цифровое взаимодействие: наши решения на основе ИИ повышают использование мобильного приложения и цифровых сервисов.
Мы успешно обновили процесс общения с гостями и оформление заказов с помощью голосового и чат‑бот ИИ, задав новый уровень удобства на рынке питания и напитков.
Проблема
С миллионами гостей, которые приходят в Starbucks каждый день, обеспечить бесшовную обработку заказов и качественное общение было непросто. Наше мобильное приложение уже давало удобный опыт, но мы хотели усилить его, встроив решения на основе ИИ, чтобы люди оформляли заказы еще быстрее. Нам также нужно было сократить время ожидания в зале и в драйв‑тру, потому что длинные очереди вызывали недовольство гостей. Кроме того, мы искали способ улучшить коммуникацию вне магазинов: нужны быстрые ответы на частые вопросы о меню, акциях и локациях. С ростом голосовых ассистентов и разговорного ИИ мы решили внедрить систему на основе ИИ, которая сможет обрабатывать запросы и заказы с минимальным участием людей, сохраняя при этом персональный и живой опыт.
Решение
Мы внедрили голосовое оформление заказов и чат‑боты на основе ИИ в нашу цифровую экосистему. Мы интегрировали голосовые заказы с популярными ассистентами, такими как Amazon Alexa и Apple Siri, чтобы гости могли оформлять заказы голосом.
Например, гость может сказать: «Алекса, закажи как обычно в Starbucks», — ИИ узнает его предпочтения по прошлым заказам и оформит покупку быстро и удобно. Эта система синхронизируется с нашим мобильным приложением, обрабатывает заказ и направляет его в ближайший магазин для самовывоза.
Мы также запустили чат‑бот на ИИ в мобильном приложении и на сайте. Чат‑бот:
a. Помогает оформлять и менять заказы
b. Даёт рекомендации на основе прошлых покупок
c. Отвечает на частые вопросы о локациях, наличии позиций и акциях
d. Предлагает обновления статуса заказа в реальном времени
Мы внедрили предиктивное распознавание речи на ИИ для драйв‑тру, чтобы гости могли быстро и точно оформлять голосовые заказы. Система понимает разные акценты и манеру речи, что снижает ошибки при оформлении и ускоряет обслуживание.
Результат
Голосовая система и чат‑боты на основе ИИ заметно улучшили клиентский опыт и операционную эффективность. Основные итоги:
a. Более быстрое оформление заказов: голосовой ИИ помогает гостям делать заказы быстрее и без лишних шагов.
b. Меньше ожидания: за счёт ускорения оформления мы сократили очереди в зале и в драйв‑тру.
c. Больше удобства: гости легко оформляют заказы голосом или через чат‑бота, что делает опыт более дружелюбным.
d. Лучшая персонализация: чат‑боты и голосовые ассистенты на ИИ учитывают предпочтения и дают точные рекомендации, повышая удовлетворённость.
e. Рост вовлечённости в приложении: больше гостей стали пользоваться мобильным приложением благодаря дополнительному удобству ИИ‑заказов.
Внедрив ИИ в голосовые и чат‑бот технологии, мы укрепили нашу цифровую стратегию, сделав взаимодействие с брендом проще в любое время и в любом месте.
Главные выводы
a. Голосовые заказы на ИИ повышают удобство: интеграция с ассистентами обеспечивает бесшовное, «hands‑free» оформление.
b. Чат‑боты улучшают вовлечённость и поддержку: ИИ даёт мгновенную помощь и сокращает время ответа на вопросы.
c. Предиктивное распознавание речи снижает ошибки: ИИ обеспечивает точность оформления даже в условиях драйв‑тру.
d. Меньше ожидания — выше удовлетворённость: быстрые заказы улучшают опыт в магазине и в драйв‑тру.
e. ИИ усиливает цифровое взаимодействие: наши решения на основе ИИ повышают использование мобильного приложения и цифровых сервисов.
Мы успешно обновили процесс общения с гостями и оформление заказов с помощью голосового и чат‑бот ИИ, задав новый уровень удобства на рынке питания и напитков.
Заключение
Путь Starbucks показывает, что искусственный интеллект сильнее всего тогда, когда он незаметен для гостя, но незаменим для организации. Восемь инициатив, описанных здесь, показывают бренд, который готов пробовать, измерять и повторять, пока алгоритмы не станут продолжением и мастерства бариста, и желаний клиента. От молниеносного придумывания рецептов в FlavorGPT до тихих подсказок гарнитуры Green Dot Assist — каждый пример даёт измеримые результаты: короче очереди, меньше излишков на складе, более довольные партнёры и более устойчивые операции. Не менее важно, что компания устанавливает ограничения по приватности, предвзятости и человеческому контролю, чтобы технологии усиливали гостеприимство, а не заменяли его. По мере того как инструменты ИИ развиваются от предсказательных к генеративным и далее к автономным, подход Starbucks вовремя напоминает: начните с ясного обещания ценности, подкрепите его богатыми данными и держите людей в центре каждого цикла. С этой формулой простой кофейный стакан становится лабораторией постоянного переосмысления — и дорожной картой для отраслей далеко за пределами розничной торговли.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи