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星巴克用AI在每杯咖啡里省下真金白银,一年节省上亿美金,来看看这家咖啡巨头如何用Deep Brew系统实现效率革命。核心内容: 1. AI优化门店运营:实时数据预测客流与设备状态,提升订单处理速度18% 2. AI赋能员工:整合知识库快速解决操作问题,降低培训成本提升效率 3. 数字化转型实战:不搞噱头,专注用AI解决实际业务痛点
当很多人还在把AI当成“高级废话生成器”的时候,有家公司已经用它,悄悄地在每一杯咖啡里省钱了。你别小看这点“抠门”,一年下来,就是上亿美金的利润。干这事儿的,就是咱们都熟的星巴克。
它没搞什么花里胡哨的机器人服务员,也没跟风开什么AI概念店,反而是在大家不注意的地方,悄悄做了一套叫Deep Brew的系统。这套系统,据说帮星巴克把整体效率提升了超过30%,每年省下的成本,是上亿美金级别的。听着是不是有点玄乎?一家卖咖啡的,怎么就靠AI省了这么多钱?咱们今天就把它掰开揉碎了,看看这背后到底藏着什么门道。
首先,也是最直观的一点,AI让门店运营变得更“聪明”了。你有没有这种感觉,去星巴克点单,有时候明明人很多,但拿到咖啡的速度好像比以前快了?这背后可能就是Deep Brew在悄悄干活。星巴克的很多门店,现在都装了摄像头、传感器,甚至连咖啡机上都有监控。这些设备就像是AI的眼睛和耳朵,实时收集各种数据:现在店里有多少人,未来半小时客流预测,哪台咖啡机已经连续工作了多久,磨损度怎么样。你想想,以前一个店长再厉害,他也是靠经验来排班、来备货。但人的经验总有误差,对吧?今天突然降温了,或者隔壁写字楼突然搞团建了,店里一下就乱了阵脚。
但AI不一样,它能把客流、天气、历史订单、甚至是附近的活动信息,所有这些维度的数据都扔到一个模型里去跑。然后它会生成一个最优的操作序列,提醒店员:欸,五分钟后会来一波单子,2号咖啡机该预热了;根据目前的排队情况,下一个订单走拿铁流程会更快。
结果是什么呢?芝加哥有家门店做了个测试,数据显示,就这么一优化,高峰期的订单处理速度直接快了18%。这个逻辑就完全反过来了,以前是我们排着长队等咖啡,现在是机器和系统提前预判,准备好了一切,就等我们下单。这对顾客体验的提升,是实实在在的。
再来看第二个层面,AI成了员工的“最强大脑”。我举个特具体的场景。假如你是个星巴克的新手店员,突然咖啡机跳了个错误代码“Error Code 7”,你怎么办?是不是一下就懵了?以前,你可能得赶紧去翻那本厚得像砖头一样的操作手册,或者慌慌张张地打电话问你的店长。现在不用了,员工可以直接在内部系统里问Deep Brew,这套系统就像一个超级聪明的内部“老法师”。
它背后整合了公司所有的操作手册、维修记录、教学视频和过往案例。它不会跟你闲聊,而是会直接给你答案,并且告诉你信息来源。比如它会说:“根据操作手册第38页的指引,这个问题需要三步解决……这里还有一段隔壁门店王师傅录的维修视频,你可以参考一下。”甚至,如果需要换零件,它连订货通道都给你指出来了。
说白了,它不是要搞个花哨的聊天机器人,而是把员工从“到处找信息”的低效工作中解放出来,让他们能“直接拿结果”。这对员工来说,不仅是效率的提升,更是一种赋能。它降低了培训成本,也让每个员工都感觉自己更专业、更能干,这对降低员工流失率,也是有隐性帮助的。
但我觉得,这套系统最厉害,也最值钱的地方,还是在成本控制上。这才是真刀真枪地在“抠”利润。我给你讲那个最有名的“香草糖浆”案例。系统通过对海量销售和库存数据的扫描,发现了一个特别反常的现象:某家门店,在每周四,香草糖浆的浪费量总是比平时高出22%。
为什么呢?一开始谁也想不明白。后来数据追查到底才发现,原来是这家店的员工习惯性地在周三晚上把货补满。但他们凭借经验,没考虑到一个数据细节:这家店周四的客流,其实对香草糖浆的需求并不大,结果用不完的糖浆还没等到周末高峰期,就因为开封时间太长而过期浪费了。
你看,这就是“经验的盲区”。店长再尽责,也看不到这么细的数据颗粒度。但AI看见了,找到问题后,系统自动调整了这家店的补货提醒逻辑。
就这么一个我们外人看来微不足道的改动,据说每年能帮星巴克省下2400万美金。这还只是一种物料,你想想,牛奶、咖啡豆、纸杯、糕点……把这种“诊断浪费”的能力复制到成千上万家门店和所有物料上,这会是一个多么恐怖的数字?
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