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Insight
스타벅스는 인공지능을 통해 고객경험 개인화를 실현합니다. 회사가 고객의 선호도를 잘 이해하면, 고객은 충성도로 보답하기 때문입니다.
인공지능 알고리즘은 구매 이력이나 즐겨 찾는 품목 등 고객 데이터를 분석해 개인 고객에게 어필할 가능성이 높은 신제품이나 프로모션을 추천할 수 있습니다. 이 개인화된 접근 방식은 고객 충성도와 만족도, 회사의 매출을 동시에 높일 수 있는 전략이 되어왔죠. 또한 인공지능은 트래픽 패턴을 예측하여 직원 배치 및 재고 관리를 개선하여 스타벅스가 운영을 최적화할 수 있도록 도왔습니다.
고객 경험 혁신을 위해 인공지능을 사용하는 것은 스타벅스가 끊임없이 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위한 전략이었습니다. 또한 진화하는 고객의 요구를 충족하기 위한 움직임이었죠. 이 글에서는 인공지능 기반 고객경험 개인화를 실현한 스타벅스의 기술에 대해서 소개합니다.
스타벅스의 모바일 주문 시스템은 인공지능을 활용해 고객의 주문 내역과 선호도를 기반으로 개인화된 메뉴 항목을 추천할 수 있습니다. 이는 스타벅스 로열티 프로그램과도 연관성을 가집니다. 요컨대, 고객의 과거 구매를 기반으로 새로운 음료를 추천하는 것입니다.
또한 매장 내의 인원과 대기 시간에 대한 실시간 데이터를 사용하여, 고객이 음료를 주문한 후 픽업하는 순간까지 경험을 최적화하는 데에 사용하고 있습니다.
인공지능을 활용해 인구 통계 데이터나 주문 내역, 소셜 미디어 활동을 기반으로 고객을 분류하기도 합니다. 관심을 가질 가능성이 가장 높은 고객에게는 타깃 판촉 및 광고를 제공하죠. 또한 한동안 스타벅스를 이용하지 않은 고객에게는 특별 프로모션을 통해 리타게팅 광고를 진행하고 있습니다.
스타벅스는 로열티 프로그램과 모바일 주문 시스템(사이렌 오더) 및 기타 채널을 통해 데이터를 수집합니다.
이외에도 마케팅 캠페인과 프로모션의 개인화 목적으로 고객의 소셜미디어 프로필에서 좋아하는 것이나 관심사 및 활동 등을 수집합니다. 시장 조사 연구에 참여하는 고객들로부터 설문조사 데이터를 수집해 고객의 선호도나 태도, 행동에 대한 인사이트를 얻기도 하죠. 모바일 앱 사용 빈도나 자주 사용하는 기능, 자주 방문하는 위치 등을 포함한 모바일 앱 사용 빈도 역시 스타벅스가 수집하는 데이터에 포함됩니다.
수집된 데이터는 인공지능 알고리즘을 사용하여 처리합니다. 주로 고객 행동 패턴과 선호도 및 추세를 식별하는 데에 사용하죠. 이를 위해 클러스터링, 세분화 및 협업 필터링을 활용합니다.
수집한 데이터에서 정확한 인사이트를 얻기 위해서는 데이터 전처리 과정이 필요합니다. 관련이 없거나 부적절한 정보를 제거하기 위한 작업이죠. 중복 제거, 오류 수정, 누락된 데이터 채우기 등의 전처리 과정을 거쳐야만 머신러닝이 온전한 성능을 낼 수 있습니다. 정리된 데이터는 분석 및 모델링에 사용하는 단일 데이터 세트로 통합됩니다.
처리된 데이터는 개인화된 추천이나 타깃 마케팅 캠페인 및 기타 이니셔티브를 통해 고객 경험 개인화 전략에 사용됩니다. 스타벅스는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 고객 선호도와 행동을 예측하고, 실시간 데이터를 기반으로 고객 경험을 최적화하고 있습니다.
통합된 데이터를 통계 및 머신러닝으로 분석하면 패턴과 추세가 보입니다. 이는 고객 세그먼트 분류 및 행동 예측, 마케팅 캠페인 최적화에 사용할 수 있습니다.
스타벅스는 분석된 데이터로 고객경험 개인화를 이뤄내는 예측 모델을 개발했습니다. 이를 가능하게 하는 인공지능 기반 이니셔티브를 지속적으로 테스트하고 최적화하여 효과와 효율성을 개선하고 있죠. A/B 테스트와 기타 기술들을 활용해 모델 최적화를 이루고 있으며, 영향력을 측정하고 개선이 필요한 영역을 식별합니다.
새로운 디지털 전략에서 학습은 경쟁자들보다 빠른 혁신을 도모하는 기업을 위해, 디지털화 노력을 극대화하는 레버리지 역할을 해줄 수 있습니다. 스타벅스 대표이자 CEO인 케빈 존슨은 디지털 트랜스 포메이션을 구동하는 원동력이 대규모 학습 능력이라고 설명했습니다. 스타벅스는 기술 혁신 속도를 높이기 위해 디지털 플라이휠 전략을 도입했습니다. 이는 기술을 활용하여 고객경험을 향상하고, 고객 충성도를 높이는 고객 중심의 접근 방식을 의미합니다.
디지털 플라이휠 전략이 적용된 스타벅스의 프로세스는 아래와 같습니다.
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캐러멜 프라푸치노에 헤이즐넛 시럽 1번, 컵에는 초코 시럽과 카메라 시러을 드리즐, 휘핑크림 위에 자바칩을 올리고 초코와 캐러멜 드리즐을 올리면 완성. 스타벅스 마니아들이 즐기는 악마의 음료, 트윅스 프라푸치노의 커스텀 레시피입니다. 달콤함을 사랑하는 이들에겐 최고의 선물이죠.
스타벅스는 축적된 데이터를 활용하여 수많은 개인화 추천을 내놓습니다. 요컨대, 스타벅스 인공지능 엔진은 사람들이 주로 주문하는 시간대부터 선호하는 음료 종류까지 모든 데이터를 처리합니다. 그리고 지리, 날씨, 계절과 같은 기타 데이터들과 결합하여 개인화된 추천과 스페셜 오퍼, 리워드를 위한 도전 과제 등 소비자에게 다채로운 경험을 제공하고 있습니다. 아래에서 스타벅스가 인공지능을 통해 완성한 새로운 비즈니스들을 확인하실 수 있습니다.
스타벅스는 고객 지출 및 선호도에 대한 방대한 양의 데이터를 수집, 분석합니다. 모든 고객의 고객경험 개인화를 목적으로 고유 선호도와 소비 습관을 분석하는 것이죠.
또한 실시간 트리거와 푸시 알람으로 고객과 깊은 관계를 구축합니다. 커피 주문이 완료된 후 픽업대에서 찾을 수 있다는 푸시 알람이 여기에 포함됩니다.
스타벅스는 디지털 플라이휠 전략을 통해 수집된 데이터로 신제품을 출시합니다. 예를 들어, 차를 마시는 사람의 43%가 설탕을 넣지 않고, 아이스 커피를 마시는 사람의 25%가 음료에 우유를 넣지 않는다는 통계가 있었습니다. 스타벅스는 이 통계에 의한 인사이트를 적극적으로 활용하여 신메뉴를 출시했으며, 많은 사랑을 받는 데에 성공했죠.
한국 스타벅스 점포개발 담당자는 특정 지역에 매장 입점이 결정되면, 주민센터를 방문한다고 합니다. 해당 지역만이 가지고 있는 특성이나 스토리를 찾아 매장 콘셉트에 반영하기 위함이라고 하죠.
스타벅스는 데이터와 인공지능을 활용해 소득 수준과 트래픽, 경쟁업체 존재 여부 등의 변수를 따지고, 그 데이터를 기반으로 수익을 예측합니다. 매장이 입점된 후 발생할 수 있는 리스크를 최소화하고, 특정 고객을 대상으로 하는 지역에 신규 매장을 배치하는 것이죠. 매장 늘리기에 급급한 전통적인 프랜차이즈 매장과는 다르게, 데이터를 기반으로 했기에 브랜드 가치를 더욱 살릴 수 있습니다.
스타벅스는 Deep Brew를 사용한 스마트 키친을 운영합니다. 에스프레소 머신에 IoT를 접목하여 재고 관리 및 유지 보수와 관련된 작업을 자동화하고 있습니다. 재고 관리 및 공급망 물류 보충 주문 등을 도와, 매장 운영 및 전반적인 관리를 하는 파트너의 시간을 크게 절약해 주었죠.
스타벅스는 다음 프로세스와 인공지능을 통해 고객경험 개인화에 성공했습니다.
스타벅스는 모바일 앱과 드라이브스루 주문 시스템을 포함하여 비즈니스 운영의 다양한 측면에 인공지능을 적용했습니다. 고객의 과거 주문 및 선호도를 기반으로 한 머신러닝 결과를 토대로, 개인화된 음료나 디저트를 제안할 수 있게 되었죠. 또한 스타벅스의 드라이브스루 시스템은 인공지능 기반 예측 분석 시스템을 통해 주문 프로세스의 효율성을 개선하고 판매를 촉진해왔습니다.
또한 빅데이터와 분석을 사용하여 고객의 정보를 수집하고 분석하여 보다 개인화된 경험을 만드는 데에 사용했습니다. 스타벅스는 모바일 앱이나 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 고객 행동 및 선호도에 대한 통찰력을 얻습니다. 머신러닝 알고리즘으로 분석된 데이터는 각 고객의 선호도에 맞는 개인화된 마케팅 캠페인, 제안 및 프로모션을 만들었죠.
스타벅스는 빅데이터, 애널리틱스, 머신러닝 등 다양한 기술을 활용해 AI를 통한 고객 경험 개인화에 성공했습니다. 인공지능 데이터 분석을 사용해 고객 평생 가치를 극대화하는 것. 4차 산업 시대를 사는 기업에게 경쟁 우위 확보를 위한 중요한 열쇠가 될 것입니다.
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