Reportaje: Así es la tecnología detrás de Starbucks

Todas las tiendas Starbucks del mundo ofrecen una imagen similar: granos de café molidos, cafeteras en marcha y clientes charlando con los baristas mientras se preparan los pedidos.

Aunque parece una escena sencilla y cotidiana, el proceso está cuidadosamente orquestado para servir a los más de 100 millones de clientes que visitan Starbucks cada semana. Con la ayuda de varias empresas tecnológicos, entre las que se incluyen gigantes como Google o Microsoft, esta empresa de café crea una experiencia de cliente en sus tiendas aún más personal y directa a través de la implementación de tecnologías avanzadas, que van desde el cloud computing hasta el blockchain.

“Contamos con un equipo de expertos en tecnología altamente cualificados y muy innovadores. Su inventiva y su curiosidad se combinan con su dedicación para hacer posible la ‘experiencia Starbucks’, y esto es algo que debemos tener muy en cuenta por la manera en la que la tecnología está presente en nuestras vidas”, indica Gerri Martin-Flickinger, vicepresidenta ejecutiva y directora de Tecnología de Starbucks.

“Todo lo que hacemos en tecnología gira en torno a la conexión del cliente con la tienda, la conexión humana, una persona, una taza e, incluso, con todo el vecindario”.  

Conseguir recomendaciones más relevantes con el ‘Machine Learning de refuerzo’

Starbucks utiliza tecnología de aprendizaje de refuerzo -un tipo de Machine Learning en el que un sistema aprende a tomar decisiones en entornos complejos e impredecibles basados en la retroalimentación externa- para proporcionar una experiencia más personalizada a los clientes que utilizan la aplicación móvil.

Dentro de la aplicación, los clientes reciben sugerencias de pedidos a medida, generadas a través de una plataforma de aprendizaje de refuerzo. A través de esta tecnología y el trabajo de los científicos de datos, 16 millones de usuarios activos en Starbucks Rewards ya reciben recomendaciones de la aplicación para alimentos y bebidas basadas en el inventario de la tienda local, los pedidos más populares, el clima, la hora del día, preferencias de la comunidad y pedidos anteriores.

“Del mismo modo que un barista ofrece recomendaciones en las tiendas, un cliente también recibe la misma atención y sugerencias por parte de nuestras plataformas digitales”, señala Jon Francis, vicepresidente senior de Starbucks Analytics y Market Research.

Starbucks proporciona recomendaciones personalizadas a los clientes a través de su aplicación móvil y, próximamente, mediante la opción de autoservicio

Esta personalización significa que los clientes podrán recibir sugerencias de artículos más afines a sus gustos. Por ejemplo, si un cliente pide constantemente bebidas sin lácteos, la plataforma puede identificar una preferencia no láctea y evita recomendar productos que contengan este componente, sugiriendo otras alternativas de la carta.

Esto demuestra que este ‘Machine Learning de refuerzo’ permite que la aplicación conozca mejor a cada cliente. Aunque las recomendaciones son impulsadas por una máquina, el objetivo final es la interacción personal.

“Starbucks es una experiencia”, dice Martin-Flickinger. “Y se centra en la conexión con el cliente en la tienda, la conexión humana, una persona, una taza, un vecindario a la vez. Creo que esa misión es muy importante para que la tecnología aparezca para nosotros”.

Como la tecnología no cuenta con el historial de los pedidos individuales para los clientes que optan por la ventanilla de autoservicio de la aplicación móvil, la plataforma generará recomendaciones basadas en el historial de las transacciones de cada tienda y en más de 400 criterios adicionales. Estas sugerencias se ofrecerán de forma proactiva en una pantalla de menú digital desde la que los clientes podrán realizar sus pedidos. Próximamente, los usuarios podrán optar por recomendaciones aún más personalizadas.

Actualmente, Starbucks está probando esta tecnología en su centro de innovación Tryer Center en Seattle, con planes de lanzarla pronto. Según Francis, el aprendizaje de refuerzo continuará teniendo un papel importante en Starbucks en otras aplicaciones en el futuro.

“Interactuamos con nuestros clientes independientemente del lugar en el que se encuentren, ya sea en la tienda, en el coche o en la aplicación, utilizando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para comprender y anticipar sus preferencias personales“, afirma. “El aprendizaje automático también juega un papel importante en la forma en la que tomamos decisiones sobre el diseño de la tienda, en la manera en la que nos comprometemos con nuestros socios, optimizamos el inventario y creamos los calendarios de los baristas. El objetivo es que esta capacidad se relacione con todos los ámbitos que forman parte de nuestro negocio”.

Implementar IoT para ofrecer una experiencia sin contratiempos

Cada tienda Starbucks dispone de más de una docena de equipos, desde máquinas de café hasta molinos y mezcladoras, que deben estar operativos alrededor de 16 horas al día. Un fallo en cualquiera de estos dispositivos puede requerir la atención del servicio técnico, aumentando los costes de reparación. Y lo que es más importante, los problemas con los equipos pueden interferir con el objetivo principal de Starbucks, que es el proporcionar una experiencia de alta calidad a los clientes.

“Queremos explorar y activar momentos adicionales de conexión entre nuestros colaboradores y clientes”, señala Natarajan “Venkat” Venkatakrishnan, vicepresidente de Equipos Globales de Starbucks. “Nuestras máquinas son las que permiten crear bebidas únicas, por lo que tenemos que asegurarnos que funcionan correctamente”.

Para reducir las interrupciones de esa experiencia y conectar de forma segura sus dispositivos en la nube, Starbucks se está asociando con Microsoft para desplegar Azure Sphere, una solución diseñada para garantizar la operatividad de la siguiente ola de dispositivos conectados de IoT a través del equipo en tienda.

Las máquinas habilitadas para IoT recopilan más de una docena de referencias de datos por cada toma de café expreso extraído, desde el tipo de granos utilizados hasta la temperatura y calidad del agua, generando más de cinco megabytes de datos en un turno de ocho horas. Microsoft ha trabajado con Starbucks en el desarrollo de un dispositivo externo llamado “módulo guardián” para conectar los diversos equipos de la compañía a Azure Sphere con el fin de agregar datos de forma segura e identificar los problemas con las máquinas de manera proactiva.

La solución también permitirá a Starbucks enviar nuevas recetas de café directamente a las máquinas, una función que antes se hacía de forma manual entregando a cada tienda las recetas en un USB varias veces al año. Ahora las recetas se pueden entregar de manera segura desde la nube hasta los dispositivos habilitados para Azure Sphere con un solo clic.

“Piensa en la complejidad: tenemos que llegar a 30.000 tiendas en casi 80 mercados para actualizar esas recetas“, apunta Jeff Wile, vicepresidente senior de Ventas al por menor y Servicios Tecnológicos Básicos de Starbucks Technology. “Esa facilidad para compartir las recetas es una gran parte del ahorro de costes y la justificación para poner este proyecto en marcha.”

Según Wile, el objetivo general de Azure Sphere es pasar del mantenimiento reactivo a un enfoque predictivo que evita los problemas antes de que ocurran. A largo plazo, la compañía prevé aprovechar Azure Sphere para usos adicionales, como la gestión de inventario y el pedido de suministros, y animará a los proveedores de sus dispositivos a incorporar esta solución en futuras versiones de sus productos.

Utilizar blockchain para compartir con los clientes el ciclo de vida del café

Starbucks también está buscando nuevas fórmulas para rastrear el viaje que realiza su café desde que sale del campo hasta que se sirve en la taza y para conectar a la gente que lo consume con las personas que lo cultivan.

Para ello, la compañía está desarrollando una nueva función para su aplicación móvil que muestra a los clientes información sobre el origen del café, el lugar en el que fue empaquetado, cuáles son las acciones qué está haciendo Starbucks para apoyar a los agricultores en las poblaciones de cultivo, y dónde y cuándo fue tostado, así como datos sobre las notas de degustación, entre otros muchos detalles.

Esta nueva transparencia está impulsada por el servicio Azure Blockchain Service de Microsoft, que permite a los participantes de la cadena de suministro rastrear tanto el movimiento de su café como su transformación desde el grano hasta el empaquetado final. Cada cambio de estado se registra en un libro de contabilidad compartido que proporciona a todas las partes una visión más completa del viaje de sus productos.

Esto no sólo puede dar a los agricultores más información y visibilidad una vez que los granos salen de sus fincas, sino que también les permite a los clientes ver el impacto que tiene su compra de café en personas reales.

“Aunque las bebidas de alta calidad que elaboramos artesanalmente representan una parte muy importante para nosotros, son las historias, la gente y las diferentes conexiones que hay detrás de ese café las que inspiran todo lo que hacemos“, destaca Michelle Burns, vicepresidenta principal de Starbucks de Global Coffee & Tea. “Este tipo de transparencia ofrece a los clientes la oportunidad de comprobar que el café que disfrutan es el resultado del trabajo de muchas personas”.