8 دقیقه
استارباکس در حال آزمایش ابزارهای جدید هوش مصنوعی است که هدف‌شان کمک به باریستاها و پیش‌بینی سفارش مشتریان حتی قبل از رسیدن آنها به فروشگاه است. در کنفرانس Dreamforce، برایان نیکول مدیرعامل شرکت تصویری از آینده‌ای ترسیم کرد که اپلیکیشن همراه و سامانه‌های پشتیبان هوش مصنوعی با هم کار می‌کنند تا فرایند تحویل سفارش روانتر باشد و سرعت سرویس افزایش یابد، بی‌آنکه جای کارمندان فروشگاه را بگیرند.
آنچه استارباکس می‌سازد و نقطه آغاز کار
برایان نیکول به شرکت‌کنندگان گفت که استارباکس چندین پایلوت هوش مصنوعی را همزمان اجرا میکند که همگی با هدف حمایت از تیم‌های داخل فروشگاه و بهبود جریان مشتریان طراحی شده‌اند. شرکت اپلیکیشن استارباکس را به‌عنوان سکوی اصلی این آزمایش‌ها می‌بیند؛ تصور کنید به گوشی خود بگویید «سفارشم را می‌خواهم — ۱۰ دقیقه بعد می‌رسم» و نوشیدنی شما دقیقاً هنگام رسیدن آماده باشد. این همان سناریویی است که استارباکس در تلاش برای تحقق آن است.
این برنامه‌ها ترکیبی از تحلیل داده‌های رفتاری داخل اپ، تاریخچه سفارشها، الگوهای زمانی و سیگنالهای موقعیت مکانی (location signals) را به کار می‌گیرند تا قصد خرید کاربر را پیش‌بینی کنند و فرآیند آمادهسازی را بهینه کنند. در عمل، این به معنی هماهنگ‌سازی بهتر بین سفارشهای موبایل، سفارشهای حضوری و سرویس درایو-ثرو است تا زمان انتظار برای مشتری کاهش یابد و کارایی کارکنان افزایش یابد.
از منظر فنی، این پروژهها معمولاً شامل مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی احتمال خرید، مدل‌های زمانبندی برای تخصیص منابع تولید و سیستم‌های کنترل صف هستند که ورودی‌های متنوعی را همزمان مدیریت می‌کنند. مهم است که تیم‌های محصول و مهندسی استارباکس این فناوریها را در شرایط واقعی فروشگاه آزمایش کنند تا اثرات روی تجربه مشتری و عملیات فروشگاه به‌طور قابل‌سنجش دیده شود.
Green Dot: یک دستیار دیجیتال برای باریستا
متداول‌ترین سامانه هوش مصنوعی که امروز در استارباکس به کار گرفته شده، با نام Green Dot شناخته می‌شود. می‌توان آن را به‌عنوان یک دستیار درونی برای کارکنان و مدیران فروشگاه تصور کرد. وقتی یک کارمند نیاز به راهنمایی درباره تجهیزات یا دستور تهیه یک نوشیدنی خاص دارد، Green Dot راهنماییهای سریع و کاربردی ارائه میدهد تا عملیات جاری فروشگاه بدون تأخیر ادامه یابد.
استارباکس اعلام کرده است که Green Dot آزمایش‌های پایلوت خود را از ماه ژوئن آغاز کرده و اکنون در حال گسترش به فروشگاه‌های بیشتر است. سخنگویان شرکت تأکید می‌کنند که هدف از این ابزار ساده‌تر کردن شغل‌ها است و نه جایگزینی کارکنان انسانی — نکته‌ای که برای کارمندانی که نسبت به خودکارسازی نگرانی دارند، دلگرم‌کننده است.
به لحاظ عملکردی، Green Dot می‌تواند شامل موارد زیر باشد:
- دسترسی سریع به دستورهای تهیه نوشیدنی و نکات تجهیزات؛
- راهنمایی مرحله‌به‌مرحله برای نگهداری و رفع اشکال ماشین‌های قهوه‌ساز؛
- پیشنهادات بهینه‌سازی زمانبندی آمادهسازی بر اساس جریان فعلی سفارشها؛
- یادآوری‌های آموزشی و نکات مربوط به سرویس مشتری برای حفظ کیفیت تجربه حضوری و موبایل.
در سطح فنی، Green Dot احتمالاً از مدل‌های طبقه‌بندی ساده برای ارائه پاسخ‌های متنی یا صوتی بهره می‌برد و با پایگاه‌های داده داخلی دستورالعمل‌ها، ویدئوهای آموزشی و مستندات تجهیزاتی یکپارچه شده است. این ادغام باعث می‌شود پاسخ‌ها سریع، مرتبط و قابل اعتماد باشند — ویژگی‌هایی که برای حفظ کارایی در محیط‌های پُرفشار مانند ساعات شلوغ ضروری است.
Smart Q: مهار آشفتگی سفارشهای چندکاناله
سفارشها در استارباکس از چهار کانال وارد می‌شوند: داخل فروشگاه، درایو-ثرو، تحویل (delivery) و موبایل. به‌صورت تاریخی، فروشگاه‌ها این ترافیک را با رویکرد «اول وارد، اول سرویس» مدیریت می‌کردند که وقتی همه کانال‌ها به‌صورت همزمان افزایش پیدا می‌کنند می‌تواند منجر به گره‌ها و تأخیرهای قابل‌توجه شود. Smart Q برای حل همین مشکل طراحی شده است.
با اولویتبندی هوشمند سفارشها و زمانبندی دقیق آمادهسازی، Smart Q هدف دارد تا نوشیدنی‌های حضوری و درایو-ثرو را در کمتر از چهار دقیقه به مشتریان برساند، در حالی که سفارشهای موبایل دقیقاً در بازه زمانی وعدهدادهشده آماده باشند. Smart Q زیربنای تلاش استارباکس برای پیش‌بینی و پیش‌آماده‌سازی سفارشها است.
الگوریتم‌های Smart Q معمولاً چندین ورودی را ترکیب می‌کنند: زمانِ ورود سفارشها، نوع آیتم‌ها (مثلاً نوشیدنی‌های مخصوص که زمان تهیه طولانی‌تر دارند)، غلظت سفارش در هر کانال، وضعیت فعلی کارکنان و تجهیزات، و سیگنالهای اپلیکیشن مانند اعلان نزدیک‌شدن مشتری. بر پایه این دادهها، سیستم می‌تواند مواردی مانند تأخیر احتمالی را پیش‌بینی کند و ترتیب انجام سفارشها را طوری تنظیم نماید که کمترین زمان انتظار برای بیشترین تعداد مشتری حاصل شود.
چند استراتژی کلیدی که Smart Q ممکن است به‌کار گیرد:
- اولویتبندی مبتنی بر زمان تحویل وعده‌شده برای سفارشهای موبایل؛
- تخصیص منابع (مثلاً یک باریستا روی آمادهسازی نوشیدنی‌های گرم و دیگری روی سرد) بر اساس ترکیب سفارشها؛
- اعلان‌های پیش‌گیرانه به کارکنان وقتی که حجم سفارش در هر کانال به آستانه بحرانی نزدیک می‌شود؛
- استفاده از مدل‌های شبیه‌سازی برای تعیین بهترین چینش کاری و کاهش نقاط تنگنا.
در سطح عملیاتی، Smart Q نیاز به همگام‌سازی دادهها با سیستم‌های نقطه فروش (POS)، اپلیکیشن موبایل و سیستم مدیریت صف دارد. تاخیرهای شبکه یا ناسازگاری دادهها می‌تواند عملکرد این سامانه را تضعیف کند، بنابراین جنبه‌های زیرساختی مانند Latency، همگام‌سازی زمان (time synchronization) و تحمل خطا اهمیت زیادی دارند.
این فناوری برای مشتریان و کارکنان چه معنایی دارد
برای مشتریان، وعده اصلی سرعت و سهولت است: تحویل سریع‌تر، انتظار کمتر و کاهش احتمال از دست رفتن بازه زمانی تعیین‌شده برای سفارشهای موبایل. تجربه‌ای که با کاهش زمان واگذاری سفارش و افزایش دقت در زمانبندی همراه باشد، می‌تواند رضایت مشتری و تکرار خرید را افزایش دهد.
برای کارکنان، مزایا شامل پشتیبانی عملیاتی بهتر، کاهش فشار در ساعت‌های شلوغ و دسترسی سریع‌تر به راهنماییهای کاری است. زمانی که سیستم‌هایی مانند Green Dot و Smart Q به‌خوبی طراحی شده باشند، باریستاها میتوانند تمرکز بیشتری روی جنبه‌های انسانی سرویس مشتری (مانند رفتار دوستانه، فروش چاشنی و مدیریت روابط) داشته باشند تا جنبه‌های تکراری و زمان‌بر فنی.
استارباکس این ابزارهای هوش مصنوعی را به‌عنوان افزایشی و همکار توصیف میکند — دستاویزی برای تقویت توان نیروی انسانی، نه جایگزینی آن. اما به‌همراه این رویکرد، چند نکته کلیدی باید مورد توجه قرار گیرد تا تعادل بین کارایی، شفافیت و حفاظت از نیروی کار حفظ شود:
- آموزش و پذیرشِ کارمندان: فراهم کردن آموزش‌های شفاف و فرصت‌های تعامل با سیستم تا کارکنان نسبت به ابزارها احساس مالکیت و راحتی کنند.
- معیارهای عملکرد و انسانی: تعریف KPIهایی که نه تنها زمان خدمت را اندازه‌گیری کنند بلکه کیفیت تعامل انسانی را نیز لحاظ نمایند.
- پاسخگویی و شفافیت: روشن ساختن نحوه تصمیم‌گیری الگوریتم‌ها و ارائه مکانیزم بازخورد برای کارکنان تا در صورت بروز خطا، بتوانند مداخله کنند.
سؤالاتی که باید رصد شوند
- سامانهها تا چه حد میتوانند با دقت قصد خرید مشتری را پیش‌بینی کنند؟
- آیا فرایند عرضه این فناوریها اولویت را به حفظ حریم خصوصی و گزینههای روشن رضایت (opt-in) برای کاربران اپلیکیشن خواهد داد؟
- Green Dot و Smart Q چه سرعتی در گسترش فراتر از فروشگاه‌های پایلوت خواهند داشت و معیاری برای سنجش موفقیت آنها چیست؟
به‌عنوان نکات تکمیلی، موارد زیر نیز شایان توجه‌اند: حریم خصوصی دادهها (شامل نگهداری لاگ‌ها و زمان حذف دادهها)، انطباق با قوانین محلی درباره داده و تبلیغات، و تعامل با اتحادیه‌ها یا نمایندگان کارکنان برای شفافسازی اهداف و معیارهای ارزیابی عملکرد. همه این عوامل میتوانند تعیین‌کننده موفقیت پیادهسازی در سطح ملی یا بین‌المللی باشند.
با حرکت استارباکس به سوی ترکیب سیگنالهای اپلیکیشن و مدیریت صف مبتنی بر هوش مصنوعی، چشم‌انداز کافه‌های سریع‌الخدمتی (quick-service coffee) در معرض تغییر قرار میگیرد. کلید موفقیت در این مسیر، رسیدن به تعادلی میان سه محور است: سهولت و سرعت برای مشتری، پشتیبانی و حفظ کرامت شغلی برای کارکنان، و شفافیت و رعایت اصول حریم خصوصی برای مصرف‌کنندگان و نظارت‌کنندگان.
در نهایت، فناوری‌هایی مانند Green Dot و Smart Q تنها وقتی ارزش واقعی خلق می‌کنند که دادهها و مدل‌هایشان به‌صورت اخلاقی و مسئولانه استفاده شوند، کارکنان در طراحی و بازخورد دخیل شوند، و معیارهای سنجش نتایج شامل جنبه‌های انسانی تجربه مشتری نیز باشند. اگر این پیش‌شرط‌ها رعایت شوند، ترکیب هوش مصنوعی و اپلیکیشن می‌تواند تجربه سفارش قهوه را برای میلیون‌ها مشتری و هزاران کارکنان فروشگاه بهبود بخشد، بدون آنکه نقش محوری باریستاها کمرنگ شود.
منبع: smarti
ارسال نظر