스타벅스는 커피 회사가 아니라 데이터 기술 회사라고?

학습 차원에서 틈틈히 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제대로 번역되지 않은 부분은 확인주시면 반영토록 하겠습니다.  이번 글은 데이터 사이언스 컨설팅 회사인 AI프리사이언스 설립자인 와스 라흐먼이 CEO인 블로그에 스타벅스의 데이터 활용 전략에 대해 쓴 글을 정리한 것입니다.

스타벅스는 단순히 수많은 냉온 음료를 팔지 않는다. 스타벅스는 많은 양의 데이터를 수집한다. 1주일에1억 트랜잭션 이상이다. 스타벅스는 이 데이터를 어떻게 사용하는가? AI의 역할은 무엇이고, 사물인터넷(IoT)는 여기에서 어떻게 돌아가는가?

스타벅스는 경쟁 우위를 위해 데이터와 최신 기술을 사용하는 방식은 크기에 상관없이, 모든 기업들에게 교훈이 될만 하다. 예를 들어 스타벅스는 로열티 시스템, 결제 카드, 모바일 앱을 통합한 개척자다. 하지만 이것은 표면만 바라보는 것일 뿐이다.

이번 기사는 스타벅스가 어떻게 경쟁우위를 위해 데이터, AI, IoT를 사용하는지 대한 5가지 흥미로운 사례를 제시한다. 이것은 스타벅스는 더 이상 커피 회사가 아니라 식품와 음료 분야 데이터 기술 회사일 수 있다는 흥미로운 주장을 의미하는 것일 수도 있다.

스타벅스는, 데이터, 기술, 비즈니스간 관계를 대부분의 회사들보다 잘 입증하고 있다. 하지만 이것이 스타벅스가 그전에는 데이터를 사용하지 않았다는 것은 아니다. 그러나 한 회사에서 큰폭의 변화는 위기가 변화의 원인이 됐다. 스타벅스 사례에선 2008년 금융 위기와 관련된 매장 폐쇄였다. 이것에 대해 당시 CEO였던 하워드 슐츠의 교훈은 데이터 사용이 보다 분석적일 필요가 있다는 것이었다. 특히 매장 위치를 결정하는 것이 그랬다.

이같은 결정이 나오기전에 스타벅스는 다른 회사들처럼 경험과 판단에 기반한 사람 주도였다. 데이터는 분명히 중요했지만 시스템적이지는 않았다. 인간의 아이디어와 결정을 검증하고 알리기 위해 데이터를 사용하는 전통적인 방식인듯 보였다.

부동산 뿐만 아니라 스타벅스는 요즘 데이터 사용을 마케팅과 제품 활동으로도 확장하고 있다. 이것은 공급망을 어떻게 관리할지에 대한 지능으로 이끈다. 여기에서 핵심은 2008년 시작된 스타벅스 로열티 프로그램이다. 이례적인 것은 스타벅스가 IoT를 끌어안기 위해 데이터를 사용하는 방식이다. 매장내 운영에서 특히 그렇다. 이것은 커피 머신에서 시작됐고 오븐 같은 매장내 다른 장비로 확대되고 있다. 스타벅스가 데이터, AI, IOT를 경쟁우위를 위해 사용하는 5가지 사례들을 갖고 우리는 요즘의 다른 대형 회사들과 마찬가지로 스타벅스가 어떻게 데이터와 관련 기술을 사용하는지에대한 구체적인 내용으로 책도 채울 수 있다. 

스타벅스가 예외적으로 잘하는 것은 모든 종류의 새로운 아이디어를 데이터와 기술을 사용해 실험하는 것이다. 나아가 보다 많은 데이터를, 앞으로 무엇을 해야할지를 위해 사용하는 것이다. 많은 좋은 사례들중, 나는 5가지 하이라이트를 골랐다. 이것들이 AI, IOT, 클라우드 같은 기술 과 함께 데이터를 잘 사용해 어떻게 스타벅스의 비즈니스를 향상시켰는지 보여주기 때문이다. 

1. 개인화된 프로모션

고객 데이터의 대표적인 사용은 당신의 제안을 개별 고객들이 선호하는 것에 맞춰 개인화하는 것이다.스타벅스도 다를 게 없다 미국에서 1600만 회원을 가진 스타벅스 로열티 프로그램은 미국 매장 거래의 거의 절반 이상을 차지하고 있다.개별 고객들의 주문 선호는 이해하고 구매 패턴을 아는 것은 스타벅스로 하여금 보다 관련성이 높을것 같은 개인화된 제안을 할 수 있게 한다. 

이같은 캠페인을 결정하기 위해 AI를 사용하는 것은 점점 인공지능의 표준적인 응용 분야가 되어가고있다. 스타벅스는 디지털 플라이 휠(DigitalFlywhee) 프로그램으로 이것을 2017년부터 해왔다. 이같은 종류의 작업에서 중요한 것은 고객들이 그밖에 주문한 것들을 근거로 즐길만한 신제품을 제시하는 것이다. 그러나 이것은 단지 개인화된 프로모션에 대한 것만이 아니다. 많은 부분은 여전히 기존 대량 매스 캠페인을 전달하고 있다. 

그러나 타깃 영역에선 각각의 고객들에게 직접한다. 더운날 찬 음료, 제품 출시, 시즌 메뉴 등을 포함할 수 있다. 

사례2 인사이트 드리븐 제품

개인화된 프로모션들은 의심할 여지 없이 효과적이다. 그러나 스타벅스에 똑같이 중요한 것은 고객 데이터를,다양한 제품을 개발하는데 사용하는 것이다. 스타벅스가 데이터를 사용하는 강력한 방법 1가지는 대규모 고객들에 걸친 구매 습관에서 나온다. 이들 데이터가 주는 통찰력은 기존 제품 개발과 변화를 추천한다. 예를 들어, 15년전 한 가지 귀여운 아이디어가 있었다. 할로윈에 호박맛이 나는 드링크를내놓은 것이다. 이것은 호박에서 영감을 받은 완전한 글로벌 제품이 되었다. 한가지 결과는 가을 풋불에서 판매가 급상승한 것이었다.

두번째 유형은 채널들에 걸쳐 데이터를 사용하는 것이다. 이와 관련해 가장 효과적인 사례는 아마도 스타벅스가 가정으로 커피를 밀고 들어간 것이다. 집에서 커피를 만들어 먹을 수 있도록 슈퍼마켓에 제품을 출시했다. 홈 드링커를 위해 어떤 제품을 타케팅할지를 결정하는데 있어 매장내 데이터가 스타벅스에게 강력한 기반이 되었다. 일반 매장에서 인스턴트 커피 같은 집으로 가져가는 제품에 대한 로드 테스트도 할 수 있었다.

스타벅스는 또한 가정용 제품 무설탕 버전도 추가했다. 매장내 소비 데이터가 추천한 또 다른 변종은 우유가 있고 없는 버전들이었다.

사례3 진화된 부동산 계획

어디에 스타벅스 매장을 열지는 이제 데이터 분석의 복잡한 조각이다. 스타벅스가 데이터를 사용하는 방식은 이것을 위해 모든 가능한 요소들을 아우르고 있다. 당신이 상상할 수 있는 모든 요소들을 포괄하고 당신이 상상하지 못하는 몇몇 요소들도 고려한다.

AI는 위치에 대한 매장 플래닝 모델의 경제적인 요소들을 지원한다. 인구, 소득 수준, 교통, 경쟁사 존재 등을 고려한다. 이것들은 매출, 이익, 다른 경제 성과 측면들을 예상하기 위해 사용한다. 이 시스템은 또한 기존 스타벅스 매장 위치도 고려한다. 제안된 새 매장의 근처 지역에서 기존 매장매출에 미치는 충격도 고려한다. 이같은 애플리케이션의 핵심에 있는 AI 기술은 위치 기반 분석이다. 이것은 또한 매핑 또는GIS(Geospatial Informationsystems)로 알려져 있다.

사례4 다이내믹 메뉴

위의 사례들의 한가지 의미는 스타벅스가 지속적으로, 상품을 조정하고 다듬는 능력이 있다는 것이다. 스타벅스가 데이터를 사용하는 방식은 고객, 위치, 시간 기반으로 필요한 변경들을 할 수 있다는 것을 의미한다. 이것은 제품, 프로모션, 가격에 영향을 미친다. 그러나 당신은 매장에서 제안하는 것들을 카운터 위에서 인쇄된 매뉴판에 보여준다면 지속적으로 상품을 바꾸는 능력을 갖고 있는 것과 단절이 생긴다. 이것은 블랙보드같은 로파이 솔루션들이 여전히 소매 업체들에서 인기를 유지하는 한가지 이유다. 

스타벅스 입장에선 해답은 컴퓨터에 의해 설정된 메뉴가 보여지는 디지털 사이니지 출시다. 이것은 그밖에 다른 곳에서 매장에서 반영될 수 있는 고객 경험을 바꾸는 것을 가능케 하는 체인을 완성한다. 분명한 것은, 이와 관련해서는 많은 질문들이 있다. 지나치게 복잡하게 만들 수 있는 범위가 충분하다. 2018년 중반, 스타벅스는 이것을 많은 매장에서 실험하고 있었다.  날씨나 시간 같은 현지 환경을 기반으로 선택된 제품들을 판매하는 노력에 초점을 맞췄다.

사례5: 장비관리 최적화

우리의 마지막 사례는 커피 머신, 일반적인 매장내 장비들 관리다. 전형적인 매장내 스타벅스 거래는 상대적으로 저렴하고 오래 걸리지 않는다. 높은 고객 처리량은 매장의성공에 핵심적이다. 기계가 고장나면 사업 성과를 상당히 파괴할 수 있다. 스타벅스는 기계가 고장나는 상황을 위해 엔지니어들을 현장에 두지 않는다. 대신 고장난 기계들은 수리를위해 엔지니어들에게 보내 계획된 검검을 실시한다. 

물론  엔지니어들에게 고장난 기계들을 빨리 도착하게 하는 것은 차이를 만들어낸다. 이 문제에 대해 전통적인 접근방식이 있다. 이것은 전형적으로 고장, 기계 사용, 수리가 요구되는 것에 대한 데이터를 수집하는 것을 의미한다. 일반적인 데이터 분석은 트렌드와 패턴을 찾는데 능숙하다. AI는 이것의 수준을 끌어올릴 수 있다. 고장과 유지가 필요하다는 것을 예측한다.

스타벅스가 한단계 더 앞으로 가져 간 것은 새로운 커피 머신을 개발하는 것이었다. 클로버X다. 이것은 현재 플래그십 또는 콘셉트 스토어들에서만 사용되고 있다. 커피를 만드는 능력에 대한 경쟁 우위와 함께 클로버X는 또한 클라우드와 연결된다. 이것은 단지 보다 광범위한 운영 데이터를 수집하는 것만 가능케 하지 않는다. 이것은 또한 원격 장애 진단이나 수리도 가능케 한다. 유사한 개념들이 다른 장비들에 적용될 것이다. 

예를 들면, 매장은 이제 컴퓨터들에 의해 통제되는 표준 오븐을 갖고 있다.  그러나 현재 장비는 USB드라이브로 업데이트될 필요가 있다. 이것은 커피 머신 설정에 변화를 줄때마다 일어난다. 예를 들면 신제품이다. 미래 이것은 확실히 클라우드에 직접 연결이될 것이다. 보다 많은 AI 기회들을 창출할 것이다. 스타벅스는 현재 글로벌 비즈니스를 이끄는 전형적인 사례다. 스타벅스가 데이터를 사용하는 방식은 어떻게좋은 효과를 내기 위해 데이터와 기술을 관리하는 전형이다. 드라마틱하게 놀라운 것은 것은 데이터와 AI를 사용하는데 있어, 어떤 AI나 분석에대한 숨이 멎을 정도의 혁신도 없다는 것이다. 그러나 스타벅스가 데이터를 사용하는 방식은 어떻게 전략적으로  데이터를 사용하고 시스템적이고 철저하게 계획을 실해하는 여행을 시작하는지에 대한 교과서다.

핵심 비즈니스에서 하는 것은 AI 그 자체가 아니다. IoT는 단지 클라우와 함께 이것의 자연스러운 확장이다.또 다른 교훈은 AI가 스타벅스의 데이터를 사용하기 위한 학습 여행의 일부 인듯 보인다는 것이다. 이것은 AI를 사용하기 위한 불타는 바람 때문이 일어난 것이 아니다. 이것은 단지 각각의 영역에서 때가 맞았을때 해야할 다음 일이었다.

스타벅스의 여정을 살펴보는 것에처 마지막은 스타벅스가 솔루션을 확장하는 방식이다. 이것은 단지 개념이 검증되면 키우는 것이 아니다. 지역적인 복잡성을 추가해 나가는 것은 비즈니스의 글로벌 본성이다. 우리들 중 대부분은 우리의 조직과 스타벅스를 비교하지 않는다. 비슷하다고 보는 것 같지 않다. 그러나 스타벅스가 데이터를 어떻게 쓰는지로 시야를 좁히면 이것은 또한 교훈적이다. 스타벅스는 얼마나 효과적인 AI  응용으로 진화했는지 보여준다.

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