11 Minute
Starbucks testează noi instrumente de inteligență artificială concepute pentru a ajuta barista și pentru a anticipa comenzile clienților înainte ca aceștia să ajungă în cafenea. La Dreamforce, CEO-ul Brian Niccol a descris un viitor în care aplicația și AI-ul din backend lucrează împreună pentru a face preluarea comenzilor fluidă și pentru a accelera servirea, fără a înlocui personalul din magazine.
Ce construiește Starbucks și de unde a pornit
Brian Niccol le-a spus participanților că Starbucks are în curs mai multe proiecte pilot de inteligență artificială, toate având ca scop sprijinirea echipelor din magazine și îmbunătățirea fluxului de clienți. Compania consideră aplicația Starbucks ca platforma principală pentru aceste experimente, combinând date despre comportament, semnale în timp real și modele predictive.
Imaginează-ți să-i spui telefonului: „Vreau comanda — ajung în 10 minute”, iar băutura ta să fie pregătită pentru momentul sosirii. Acesta este scenariul către care tinde Starbucks: o experiență omnichannel în care datele din aplicație, istoricul comenzilor și informațiile de locație sunt folosite pentru a prezice intenția clientului și pentru a sincroniza producția în magazin.
Procesele pilot se bazează pe tehnologii de machine learning, analiză predictivă și sisteme de prioritizare a cozii, dar și pe integrarea cu punctul de vânzare (POS), inventarul local și programul personalului. Strategia urmărește atât optimizarea timpilor de preparare și a serviciului drive-thru, cât și reducerea erorilor de comandă prin recomandări contextuale pentru barista.
Implementările inițiale sunt testate în locații selectate pentru a măsura impactul asupra indicatorilor cheie de performanță (KPI): timp mediu de așteptare, procentajul comenzilor livrate la timp, rată de returnare a produselor și satisfacția clienților. Feedback-ul agregat din aceste teste va ghida regulile de prioritizare și parametrii modelelor predictive înainte de un eventual rollout la scară largă.
De asemenea, proiectele pilot includ experimente A/B pentru interfața aplicației și fluxurile de notificare, astfel încât semnalele trimise de utilizatori (de exemplu, o intenție explicită de preluare) să fie calibrate cu acuratețea predicțiilor. Obiectivul este să se reducă blocajele în orele de vârf și să se maximizeze eficiența fără a crește stresul operațional pentru angajați.
Green Dot: un asistent digital pentru barista
Sistemul AI cel mai răspândit la Starbucks în prezent se numește Green Dot. Gândește-l ca pe un asistent intern pentru angajați și managerii de magazin, accesibil rapid prin terminalele din locație sau prin interfețele de back-office. Green Dot oferă ghidare practică, pași de întreținere pentru echipament și rețete standardizate pentru băuturi, pentru a menține operațiunile în mișcare.
Atunci când un angajat are nevoie de ajutor cu un echipament, o eroare de sistem sau o rețetă neobișnuită, Green Dot furnizează instrucțiuni pas cu pas, sugestii pentru soluționare și referințe la procedurile Operaționale Standard (SOP). În esență, este o bază de cunoștințe activată de AI, optimizată pentru intervenții rapide și reducerea timpului de instruire al personalului.
Starbucks spune că Green Dot a început testele pilot în luna iunie și se extinde treptat către mai multe locații. Reprezentanții companiei subliniază că instrumentul este destinat să ușureze munca angajaților, nu să elimine rolurile umane — un punct esențial pentru angajații preocupați de automatizare și pentru sindicatele din industrie.
Pe plan tehnic, Green Dot combină un motor de procesare a limbajului natural pentru interogări textuale, un carusel de conținut multimedia (imagini și videoclipuri scurte pentru instrucțiuni) și loguri operaționale care permit revizuirea deciziilor recomandate. Aceasta înseamnă că, pe lângă simple sugestii, sistemul poate adapta recomandările în funcție de versiunea echipamentului, de modelul de preparare specific locației și de starea curentă a inventarului.
Prin integrarea cu sistemele POS și cu tabloul de bord al managerilor, Green Dot oferă și metrici relevante: cât de des a fost accesată o instrucțiune, timpul mediu până la rezolvare, tiparele de eroare recurente și impactul direct asupra ratei de servire. Aceste date permit îmbunătățiri iterativă a bazei de cunoștințe și ajustări ale fluxurilor operaționale pentru maximizarea eficienței în timpul orelor de vârf.
Din perspectivă de resurse umane, instrumentul poate scurta perioada de onboarding pentru noii angajați, oferind suport contextual în momentul în care acesta este necesar — o soluție utilă pentru lanțuri cu rotație mare a personalului. În plus, prin transparență și auditabilitate, Green Dot poate contribui la responsabilizarea deciziilor automate, reducând riscul schimbărilor necontrolate în proceduri.
Smart Q: domolirea haosului comenzilor multi-canal
Comenzile la Starbucks vin prin patru canale principale: în magazin, drive-thru, livrare și mobil. Istoric, magazinele au gestionat acest trafic cu o abordare FIFO (primul sosit, primul servit), ceea ce poate genera blocaje atunci când toate canalele cresc simultan. Smart Q este proiectat pentru a rezolva această problemă printr-un management inteligent al cozii și prin sincronizarea pregătirii produselor.
Prin prioritizarea comenzilor în mod inteligent și programarea precisă a momentului de preparare, Smart Q urmărește să păstreze timpii de livrare pentru comenzile fizice (în magazin și drive-thru) sub pragul de patru minute, în timp ce comenzile mobile sunt gata exact la ora promisă în aplicație. Această logică se bazează pe modelele predictive care estimează timpul de sosire al clientului, gradul de ocupare al magazinului și complexitatea fiecărei comenzi.
Algoritmul Smart Q poate lua în considerare factori multipli: distanța clientului, viteza traficului, starea stocurilor (de exemplu, lipsa unui topping popular), configurația personalului (câte persoane sunt la bar, la drivethru etc.) și SLA-urile interne pentru fiecare tip de canal. Scopul este maximizarea throughput-ului fără a sacrifica calitatea produsului.
În practică, Smart Q poate recomanda amânarea ușoară a unei comenzi mobile cu câteva zeci de secunde pentru a evita crearea unui blocaj operator, sau poate solicita pregătirea în avans a unui element simplu (de exemplu, un shot de espresso pre-pregătit) când detectează o creștere bruscă a comenzilor drive-thru. Aceasta strategie de „pregătire predictivă” reduce vârfurile locale și optimizează utilizarea echipamentului.
Implementările Smart Q sunt testate cu măsurători precise: variația timpului de realizare a comenzii, numărul de comenzi livrate în intervalul promis și impactul asupra experienței clienților fidelizați. Rezultatele preliminare indică o reducere a timpilor medii de așteptare și o creștere a satisfacției în rândul utilizatorilor aplicației mobile, dar și a celor care folosesc drive-thru.
Există, totuși, provocări: modelele predictive depind de calitatea datelor și de comportamentele de ultim moment ale clienților. Situațiile imprevizibile — cum ar fi un val neașteptat de comenzi generate de o promoție virală sau o defecțiune a echipamentului — pot diminua eficiența algoritmului dacă datele în timp real nu sunt sincronizate corect. De aceea, Smart Q include mecanisme de fallback și alerte către manageri pentru intervenție manuală atunci când indicatorii depășesc pragurile de siguranță.
Ce înseamnă aceasta pentru clienți și angajați
Pentru clienți, promisiunea este viteză și comoditate: preluări mai rapide, reduceri ale timpului de așteptare și mai puține ferestre de timp ratate pentru comenzile mobile. Funcționalitățile de predicție pot reduce nevoia de a aștepta în fața unei cozi lungi sau de a ajunge la o fereastră de ridicare în care comanda nu este gata.
Pentru angajați, beneficiile vin sub forma unui suport operațional mai solid și a reducerii blocajelor stresante în timpul orelor de vârf. Instrumentele AI oferă recomandări practice, distribuie sarcinile în funcție de prioritate și permit managerilor să aloce resurse în timp real, ceea ce poate duce la un ambient de lucru mai calm și la o productivitate mai bună.
Starbucks prezintă aceste instrumente AI ca soluții colaborative — augmentând munca oamenilor, nu automatizând-o complet. Accentul pus pe „asistență” în loc de „înlocuire” este important pentru acceptarea internă: trainingurile, canalele de feedback și politicile de transparență vor juca un rol major în nivelul de adopție al tehnologiilor.
Totuși, apar întrebări legitime despre confidențialitate, dreptul utilizatorilor la opt-in și modul în care datele personale sunt folosite pentru a anticipa comportamente. Starbucks va trebui să comunice clar politicile de utilizare a datelor, să ofere opțiuni de dezactivare și să asigure că datele sensibile nu sunt folosite în scopuri care nu au fost autorizate explicit de client.
Pe plan operațional, este esențial ca echipamentele și procesele să rămână centrele decizionale: barista trebuie să rămână în control, având posibilitatea de a anula sau ajusta recomandările AI atunci când este nevoie. Acest echilibru între autonomie umană și suport automatizat este decisiv pentru menținerea calității serviciului și a relației cu clienții.
Întrebări de urmărit
- Cât de precis pot sisteme să prezică intenția unui client de a cumpăra?
- Va prioritiza implementarea confidențialitatea și opțiunile clare de opt-in pentru utilizatorii aplicației?
- Cât de rapid se vor extinde Green Dot și Smart Q dincolo de magazinele pilot?
Pe măsură ce Starbucks avansează, combinația dintre semnalele generate de aplicație și gestionarea cozii alimentată de AI ar putea remodela sectorul cafenelelor cu servire rapidă. Cheia va fi balansarea comodității cu transparența, asigurând în același timp că barista rămân în centrul experienței clientului. De asemenea, va conta modul în care compania documentează beneficiile operaționale, protejează datele utilizatorilor și implică angajații în proiectele de inovare.
Perspectivele pe termen mediu includ extinderea funcțiilor predictive pentru a acoperi promoții personalizate, recomandări în aplicație bazate pe preferințe istorice, sincronizare cu sisteme de livrare terțe și optimizarea inventarului la nivel regional. Implementări responsabile și măsurabile pot transforma aceste tehnologii în avantaje competitive reale: timpi de servire mai buni, costuri operaționale mai mici și o experiență de cumpărare mai coerentă pentru clienții fideli.
În concluzie, proiectele Green Dot și Smart Q sunt exemple de aplicare practică a inteligenței artificiale în retailul alimentar și în industria serviciilor, demonstrând modul în care tehnologiile de predicție, procesare a limbajului natural și orchestrare a fluxurilor pot colabora pentru a optimiza experiența atât pentru client, cât și pentru angajat. Următoarea fază va fi definitorie: extindere, reglementare și adaptare continuă pe baza datelor și a feedback-ului uman.
Sursa: smarti
Lasă un Comentariu