Starbucks sử dụng phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và Trí thông minh nhân tạo (AI) để gia tăng trải nghiệm của khách hàng

Starbucks không chỉ phục vụ hàng ngàn ly cà phê ngon và thỏa mãn người hâm mộ, mà còn hàng triệu dữ liệu mà họ tận dụng theo nhiều cách để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và kinh doanh của họ. Với 90 triệu giao dịch mỗi tuần trên 25.000 cửa hàng trên toàn thế giới, gã khổng lồ cà phê đã sử dụng Big Data và AI để giúp tiếp thị trực tiếp, bán hàng và ra quyết định kinh doanh.

Starbucks Reward và ứng dụng trên thiết bị di động

Khi Starbucks tung ra chương trình phần thưởng (Reward) và ứng dụng dành cho thiết bị di động, họ đã tăng đáng kể dữ liệu họ thu thập được và có thể sử dụng để tìm hiểu khách hàng của họ và trích xuất thông tin về thói quen mua hàng. Ứng dụng di động có hơn 17 triệu lượt tải và chương trình phần thưởng có 13 triệu người dùng đang hoạt động. Những người dùng này một mình tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ về việc họ uống loại cà phê gì cũng như các loại bán kèm ở đâu và khi nào, kết hợp với các dữ liệu khác bao gồm thời tiết, ngày lễ và các chương trình khuyến mãi đặc biệt. Đây chỉ là một số cách mà Starbucks sử dụng dữ liệu thu thập được.

Cá nhân hóa các trải nghiệm tại Starbucks

Các thành viên đã cài những ứng dụng trên cho phép Starbucks thu thập dữ liệu về về thói quen mua cà phê của họ từ thức uống ưa thích của họ đến thời điểm nào họ thường đặt hàng. Vì vậy, ngay cả khi mọi người ghé thăm một vị trí Starbucks “mới”, hệ thống điểm bán hàng của cửa hàng đó có thể xác định khách hàng thông qua điện thoại thông minh của họ và cung cấp cho các thợ pha cà phê danh sách ưa thích của khách hàng. Ngoài ra, dựa trên các tùy chọn đặt hàng, ứng dụng sẽ đề xuất các sản phẩm mới  mà khách hàng có thể quan tâm đến việc thử. Việc này được phát triển bởi công nghệ kỹ thuật số flywheel – một công cụ trí thông minh nhân tạo có thể đề xuất các mặt hàng thực phẩm và đồ uống cho những khách hàng một sản phẩm mới mà khách hàng có thể thích dù họ chưa từng sử dụng. Đó là một thuật toán phức tạp dựa trên nhiều thông số như thói quen của khách hàng, thời tiết trong ngày, nếu đó là ngày lễ hoặc ngày trong tuần và vị trí của bạn.

Cá nhân hóa các ưu đãi dành cho khách hàng

Công nghệ tương tự việc đề xuất sản phẩm mới cũng giúp công ty gửi các ưu đãi và giảm giá được cá nhân hóa hơn cả việc giảm giá đặc biệt cho sinh nhật. Ngoài ra, email tùy chỉnh sẽ được chuyển cho những khách hàng đã lâu không ghé Starbucks với các ưu đãi hấp dẫn – được lập trình từ lịch sử mua hàng của KH đó để giữ chân KH.

Quyết định vị trí cửa hàng mới

Vị trí phù hợp là một yếu tố quan trọng để thành công trong bán lẻ. Nhóm lập kế hoạch thị trường Starbucks không dựa vào cảm tính của họ để xác định vị trí cửa hàng, nhưng khai thác sức mạnh của Big Data, tạo nên một công cụ lập bản đồ và kinh doanh thông minh. Công cụ này đánh giá dựa trên số lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như khoảng cách với các vị trí Starbucks khác, nhân khẩu học, mẫu lưu lượng truy cập. Hệ thống này thậm chí còn dự đoán tác động đến các vị trí Starbucks khác trong khu vực nếu một cửa hàng mới được mở. Mặc dù bạn cảm thấy có rất nhiều Starbucks cạnh nhau và có thể cạnh tranh lẫn nhau, nhưng hãy yên tâm rằng dữ liệu đã bảo họ xây dựng nó.

Cập nhật danh mục sản phẩm mới

Một số địa điểm Starbucks phục vụ thức uống có cồn, công ty quyết định dựa trên các dữ liệu thể hiện khu vực đó có mức tiêu thụ rượu cao để hỗ trợ sự thành công của việc cập nhật menu. Dữ liệu cũng điều khiển các mục trong menu đặc biệt có giới hạn dựa trên những gì đang diễn ra vào thời điểm đó. Trong một ví dụ, khi Memphis, Tennessee chịu đựng một đợt nóng khủng khiếp, Starbucks đã phát động một chương trình khuyến mãi Frappucino địa phương để lôi kéo mọi người đánh bại sức nóng! Và, mặc dù có 87.000 kết hợp đồ uống có sẵn tại Starbucks họ tiếp tục theo dõi những gì đồ uống bán tốt nhất để tiếp tục thực hiện sửa đổi menu.

Vì vậy, trong lần tiếp theo bạn cần sửa chữa cà phê, hãy dành một chút thời gian để đánh giá cao tất cả các cách dữ liệu và trí thông minh nhân tạo đang làm việc đằng sau hậu trường hướng dẫn trải nghiệm Starbucks của khách hàng  (và giữ cho khách hàng quay trở lại nhiều hơn!)

Theo Forbes