收藏(0)

走进世界上任何一家星巴克,我们会看到相似的情景:磨豆机研磨咖啡豆,咖啡机萃取出浓缩咖啡,顾客同咖啡师交谈,而他们点的咖啡正在手工制作中……这一过程看起来简单又平常,而星巴克每周都在精心为超过1亿位顾客服务。

“我们世界级的技术团队,每天都在突破创新。团队勇于发明创造,对知识充满好奇,并全身心投入,帮助星巴克打造越来越好的用户体验,而技术的作用越来越关键。我们所做的每项技术创新,都以打造顾客关系为核心,我们关注每时每刻,每个人、每杯咖啡以及他所在环境的关系。”星巴克首席技术官 Gerri Martin-Flickinger 说。

在微软的帮助下,星巴克通过云计算、区块链等先进技术,创造了更加个性化、无缝衔接的顾客体验。

通过强化学习为顾客带来更相关的推荐

星巴克采用了强化学习技术,为星巴克手机应用的用户带来更个性化的体验。强化学习是机器学习的一种,让系统能够基于外部反馈在无法预测的复杂环境中做决策。

星巴克通过在微软 Azure 智能云上建立强化学习平台,帮助用户在手机应用中获得定制点餐建议。这一技术加上星巴克数据科学家的努力,让 1600 万 Starbucks Rewards 活跃顾客收到了手机应用上体贴周到的建议——平台会根据本地商店库存、受欢迎的产品、天气情况、时刻、社群偏好、历史订单等数据推荐食物和饮品。

“这就如同与咖啡师交了朋友,每个顾客都受到的同样的关怀,得到了来自我们数字化平台的个性化推荐。”星巴克负责市场分析的高级副总裁 Jon Francis 说。

星巴克正在通过移动应用为顾客提供个性化推荐

这项技术很快将用于星巴克汽车餐厅

个性化意味着顾客更可能获得自己喜欢的推荐。如果一个顾客一直都点不含奶的饮料,平台就可以推测顾客偏好不含奶食品和饮料,并避免推荐含奶食品和饮料。本质上说,强化学习让手机应用更加了解每个用户。由机器做出推荐,最终目的是个性化的交互。

现在,星巴克希望将这一技术扩展到汽车餐厅。

“作为一个工程和技术组织,我们正在兴奋追求一个领域——通过数据持续优化顾客和合作伙伴的体验。使用数据对于移动应用的个性化体验的打造非常关键,现在我们还要利用数据提高汽车餐厅的体验。” Martin-Flickinger 说。

由于汽车餐厅没有用户在移动端的历史点餐记录,星巴克针对汽车餐厅的技术,将基于店铺的交易记录及其他店铺的400多项个性化推荐标准。这些推荐将自动呈现在顾客点餐用的电子菜单上,为他们清晰的提供个性化建议。星巴克现在正在西雅图的 Tryer Center 创新中心测试这项技术,计划很快推出。

Francis 说,强化学习技术会在星巴克的许多其他应用中扮演重要的角色。“无论顾客在哪里,无论在店里、汽车上还是在手机应用里,我们都要通过机器学习和人工智能理解并预测他们的个人喜好。” Martin-Flickinger 说。“机器学习在其中也扮演了重要角色,包括如何考虑店铺设计,与合作伙伴交涉,将文件档案最优化,以及为咖啡师安排日程。这一技术将用于我们业务的方方面面。”

物联网技术,让咖啡制作流程更顺畅

每个星巴克店铺陈列了许多台设备,比如咖啡机、磨豆机、搅拌机,每天必须工作约16小时。这些设备无论哪个出了故障,店铺都得急忙拨打维修电话,并承担高额的维修成本,更重要的是,这样一来星巴克很难实现为顾客提供持续高质量的服务这一基本目标。

“任何时候,我们都可以为合作伙伴和顾客之间创造更多联系 ,我们想要不断探索,表现活跃,”星巴克全球设备副总裁 Natarajan Venkat Venkatakrishnan 说。“我们的机器是帮助合作伙伴制作独特饮品的关键设备,确保它们正常工作至关重要。”

为了减少设备故障,并在云端安全连接设备,星巴克正与微软合作部署 Azure Sphere 技术,保证商店中互联的物联网设备安全可靠。

仅一条评论

请输入你的评论!
请在这里输入您的名字