Starbucks использует технологию усиленного обучения Microsoft, тип машинного обучения, при котором система учится принимать решения в сложных непредсказуемых средах, основанных на внешней обратной связи, для обеспечения более персонализированного взаимодействия с клиентами.

Starbucks Microsoft Technology

Зайдите в  магазин Starbucks в любой точке мира, и вы столкнетесь с одинаковым зрелищем: звук перемалывания кофейных зерен, шум взбивающейся пены и клиенты, разговаривающие с бариста, пока готовится их заказ. Процесс может выглядеть просто, но он тщательно спланирован, чтобы обслуживать более 100 миллионов клиентов в неделю.

С помощью Microsoft, Starbucks создает еще более индивидуальный опыт работы с клиентами в своих магазинах, внедряя передовые технологии - от облачных вычислений до блокчейна.

В рамках приложения клиенты получают индивидуальные предложения по заказам, созданные с помощью платформы, созданной и размещенной в Microsoft Azure.

Благодаря этой технологии Starbucks 16 миллионов активных членов Starbucks® Rewards теперь получают продуманные рекомендации из приложения для продуктов питания и напитков на основе данных местного магазина, популярных выборов, погоды, времени суток, предпочтений сообщества и предыдущих заказов.

Эта персонализация означает, что клиенты с большей вероятностью получат предложения по товарам, которые им понравятся. Например, если клиент постоянно заказывает напитки, не содержащие молочных продуктов, платформа может сделать вывод о предпочтениях, не связанных с молоком, отказаться от рекомендации продуктов, содержащих молочные продукты, и предложить продукты и напитки без молока. Рекомендации будут активно предлагаться на дисплее цифрового меню, из которого клиенты могут сделать заказ.

Starbucks в настоящее время тестирует эту технологию в своем инновационном центре Tryer Center в Сиэтле, и планирует в ближайшее время развернуть ее. 

Внедрение IoT для обеспечения бесперебойной роботы кофейни

В каждом магазине Starbucks имеется более десятка единиц оборудования, от кофемашин до измельчителей и блендеров, которые должны работать около 16 часов в день. Сбой в любом из этих устройств требует моментального сервиса, который увеличивает стоимость ремонта.

Что еще более важно, проблемы с оборудованием могут потенциально помешать основной цели Starbucks - обеспечить неизменно высокое качество обслуживания клиентов.

Чтобы уменьшить сбои в работе и надежно подключить устройства в облаке, Starbucks сотрудничает с Microsoft для развертывания  Azure Sphere, предназначенного для защиты подключенных устройств Интернета вещей (IoT).

Машины с поддержкой IoT собирают более дюжины контрольных данных для каждой чашки эспрессо, от типа используемых зерен до температуры кофе и качества воды, генерируя более 5 мегабайт данных за восьмичасовую смену.

Microsoft совместно со Starbucks разработала внешнее устройство, называемое модулем-хранителем,  для подключения различных компонентов оборудования компании к Azure Sphere для безопасного объединения данных и заблаговременного выявления проблем с машинами.

Решение также позволит Starbucks отправлять новые рецепты кофе непосредственно на автоматы, что ранее было вручную, доставляя рецепты в магазины через флэш-накопитель несколько раз в год. Теперь рецепты можно безопасно доставлять из облака на устройства с поддержкой Azure Sphere одним нажатием кнопки.

Blockchain, чтобы отследить путешествие кофейных зерен 

Starbucks также предлагает инновационные способы проследить путь, который делает кофе от плантации до чашки - и соединить людей, которые пьют его, с людьми, которые его выращивают.

Компания разрабатывает функцию для своего мобильного приложения, которая показывает клиентам информацию о том, откуда взялся их упакованный кофе, где он был выращен и  когда он был обжарен.

Только в прошлом году Starbucks работала с более чем 380 000 кофейных плантаций. Возможно, еще более важными и отличительными являются потенциальные выгоды для фермеров, которые знают куда они отправляют свой кофе после продажи.

Это обеспечивается службой Microsoft Azure Blockchain  которая позволяет участникам цепочки поставок отслеживать как движение своего кофе, так и его превращение из зерен в конечный продукт.