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Starbucks e inteligência artificial: ganhar produtividade para focar na interação com o cliente

O desenvolvimento de competências de inteligência artificial é um dos principais pilares da estratégia digital e da visão de futuro do Starbucks. Kevin Johnson, CEO desde 2017, diz ainda que ambicionam ser referência no assunto, até o ponto em que possam comparar sua própria performance àquela das gigantes de tecnologia.

Diferentemente do McDonalds, que tem realizado aquisições, o Starbucks optou por desenvolver essas habilidades internamente, e em parceria com a Microsoft. A iniciativa de AI (Artificial Intelligence) da empresa foi formada em 2017, e se chama “Deep Brew”. Segundo Johnson, a visão da empresa permitiu que o Starbucks recrutasse alguns dos melhores talentos, atraindo candidatos que, em um passado recente, preferiam se juntar às grandes empresas de tecnologia.

Os principais objetivos são melhorar a experiência do consumidor através de personalização, além de “libertar” a mão-de-obra de tarefas administrativas e de backend, para que possam focar na interação com os clientes. Segundo Johnson, “Não se trata de robôs que substituem baristas. Se trata de uma tecnologia que libera tempo dos baristas, para que possam se conectar melhor com o consumidor.”

Atualmente, a tecnologia é utilizada nos EUA para o dimensionamento da força de trabalho (prever quantas pessoas são necessárias por dia em cada filial), e também para automatizar os pedidos de reposição de estoque nas lojas, de forma que os itens certos sejam disponibilizados nas filiais certas.

No que diz respeito à experiência do cliente, a tecnologia é utilizada para personalizar ofertas e recomendações no aplicativo da empresa, com expansão para os menus digitais nos restaurantes e para os drive thrus. O sistema foi construído de forma interligada com os dados de estoque das lojas, de forma a minimizar a frustração dos consumidores com itens em falta.

O mecanismo de recomendação faz uso de dados “regionais” (itens populares no local, clima, hora do dia, dia da semana, se é feriado ou não, por exemplo), e é aperfeiçoado à medida em que o aplicativo é utilizado. Através da análise dos itens comprados e da reação do usuário às ofertas anteriores, o algoritmo pode “entender” que um cliente é vegetariano, ou que tem uma preferência por produtos sem lactose, por exemplo. Além de considerar os ingredientes e categorias de produto comprados, também é avaliada a sensibilidade do consumidor à itens de maior ou menor preço.

Através de técnicas de aprendizagem por reforço, quanto mais transações o usuário realiza no aplicativo, mais as recomendações se aproximam de suas preferências, tanto no que diz respeito aos ingredientes e categorias de produto quanto à preço. Para mais detalhes, confira a apresentação feita pela empresa no evento Microsoft Build em 2019.

Nos drive-thrus e nos restaurantes, a tecnologia não conta com o histórico individual dos usuários como no aplicativo. Porém, segundo a Microsoft, serão utilizados 400 critérios a nível de cada filial para gerar as recomendações.

A empresa também tem investido em dispositivos IoT (internet of things) em suas filiais. Cada loja do Starbucks possui pelo menos uma dúzia de equipamentos (entre máquinas de café, moedores e liquidificadores), que devem estar em condições operacionais por cerca de 16 horas por dia. Falhas em qualquer um desses equipamentos implicam não só em aumento de custos, mas também podem prejudicar a experiência do consumidor.

Em parceira com a Microsoft, a empresa transformou seus equipamentos em dispositivos IoT, que coletam dados desde o tipo de grão de café utilizado, até a temperatura da bebida, qualidade da água e pressão do equipamento. A empresa tem utilizado os dados para assegurar a padronização dos produtos ao longo das milhares de lojas, além de utilizá-los para criar planos de manutenção preditiva dos equipamentos.

Outro uso encontrado pela empresa foi a distribuição de receitas de café diretamente para as máquinas, o que antes era feito manualmente com pendrives para cada filial (para fins de segurança). “Pense na complexidade – precisamos chegar a 30.000 lojas em quase 80 mercados para atualizar essas receitas”, diz Jeff Wile, VP sênior de retail and core technology services.

O Starbucks é uma empresa que não foge quando o assunto é tecnologia, e o fato de terem conseguido recrutar profissionais e desenvolver competências internamente é um grande diferencial, especialmente quando a mão de obra de profissionais de inteligência artificial é escassa e a concorrência acirrada.

Referências:

Mobile Marketer – How Starbucks uses AI to counter mobile’s isolating effect. https://www.mobilemarketer.com/news/how-starbucks-uses-ai-to-counter-mobiles-isolating-effect/570384/

QSR Magazine – Why AI is a ‘Differentiator for the Future’ at Starbucks. https://www.qsrmagazine.com/fast-food/why-ai-differentiator-future-starbucks

Big Data Beard – I’ll take my Starbucks with a shot of AI. https://bigdatabeard.com/ill-take-my-starbucks-with-a-shot-of-ai/

Microsoft – Starbucks turns to technology to brew up a more personal connection with its customers. https://news.microsoft.com/transform/starbucks-turns-to-technology-to-brew-up-a-more-personal-connection-with-its-customers/

CIO Dive – Starbucks’ AI project is turning past investments into data insights. https://www.ciodive.com/news/starbucks-ai-project-is-turning-past-investments-into-data-insights/566362/

5 anos de experiência em projetos de consultoria em Logística e Supply Chain. Atuou em projetos de otimização de rede logística, custo de servir, plano diretor logístico, definição de política de estoque, previsão de vendas, S&OP (Sales and Operations Planning) e planejamento e gestão de transportes.

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