スターバックスコーヒージャパン：AIプラットフォーム「Deep Brew」で客単価15%向上を実現

Before

スターバックスコーヒージャパンは、国内に約1,900店舗を展開するコーヒーチェーンである。サードプレイスをコンセプトに、居心地の良い空間と質の高いコーヒーで多くの顧客に愛されている。会員アプリ「Starbucks Japan公式アプリ」の利用者も多く、デジタルとの親和性は高い方であった。特に20代〜30代の若年層を中心に、モバイルオーダーやアプリ限定クーポンの利用率が高く、デジタルマーケティングの基盤は既に整っていた。

しかし、従来のアプリでの商品提案は一律のプロモーションが中心で、顧客一人ひとりの嗜好や来店パターンを十分に活かせていなかった。例えば、毎朝アメリカーノを注文する顧客に甘いフラペチーノのクーポンが配信されたり、逆に甘党の顧客にブラックコーヒーの割引が届いたりするなど、提案の精度にばらつきがあった。このため、アップセルやクロスセルの機会を逃すことが多く、客単価の向上に限界を感じていた。マーケティング担当者も「もっと顧客のことを理解した施策を打ちたい」と思いながらも、膨大な会員データを人手で分析することは現実的ではなく、効果的なセグメント分けができていなかった。

また、ランチタイムや午後の忙しい時間帯に来店が集中し、一方で朝の早い時間帯や夕方以降は比較的空席が目立つという課題もあった。一律の値引きクーポンでは、混雑時間帯を分散させる効果も限定的で、店舗の収益最大化が図れていなかった。スタッフは接客品質にこだわる一方で、デジタルチャネルでの売上機会拡大にはデータ活用が不可欠だと認識していた。特に20代〜30代の若年層はアプリ経由の注文やクーポン利用を重視しており、パーソナライズされた体験を提供できないと競合店に顧客を奪われるリスクも高まっていた。

AI導入内容

Deep Brew AIプラットフォームの導入

スターバックスは、AIを活用した顧客データ分析プラットフォーム 「Deep Brew」 を導入した。このシステムは、顧客の過去の購買履歴、来店時間、季節、天候、さらには位置情報などの膨大なデータをリアルタイムで分析し、顧客が次に注文する可能性が高い商品を予測してアプリ経由で提案する。

具体的には、以下のようなパーソナライズされたレコメンドを実現した。

朝の通勤時間帯: いつものコーヒーに加えて、朝食メニューのペアリング提案
週末の午後: 季節限定の新作ドリンクや、お気に入りのドリンクに合うフード提案
雨の日: 温かいドリンクを優先的にレコメンド
誕生日や入会記念日: パーソナライズされた特典クーポンの自動配信
天候連動: 雨の日には温かいドリンク、晴れた日には冷たいドリンクを優先提案

AIは顧客の注文サイクルも学習しており、例えば「毎週木曜日の午後に抹茶ラテを注文する客」には、木曜日の午前中に「今日のおすすめは抹茶ラテです」というプッシュ通知を送ることも可能になった。また、季節の変わり目には、過去の注文傾向から「そろそろアイスコーヒーに切り替える時期ではないですか？」といった提案も行われるようになった。

混雑分散化プロモーション

Deep Brewは来店時間のデータも分析し、混雑時間帯を避けて来店する顧客に対してインセンティブを提供するプロモーションを展開した。例えば、比較的空いている朝7時〜9時や夕方17時〜19時に来店すると、ポイント倍増や限定ドリンクの割引が適用されるなど、時間帯別の最適なプロモーションを自動配信した。さらに、特定の店舗が混雑している場合、近隣の比較的空いている店舗への誘導クーポンも配信され、エリア全体の収益最大化も図られた。

After

Deep Brew導入により、スターバックスは以下の成果を達成した。導入から半年間で、AIによるレコメンドの精度は継続的に学習され、顧客の反応データをフィードバックすることで、さらに提案の質が向上していった。

客単価15%向上

AIによるパーソナライズドレコメンドの精度が高まり、顧客が「ついでにフードも注文しよう」と思う機会が増えた。特に「いつものドリンクにこのフードが合いますよ」というタイミングの良い提案が、アップセル・クロスセルに大きく寄与している。推奨の的中率は60%を超えており、顧客からも「自分の好みを理解している」と評価されている。

リピート率20%増加

顧客一人ひとりに最適化された提案や特典が届くことで、アプリの開封率と来店頻度が向上した。誕生日クーポンや、お気に入りメニューのリマインダーなど、顧客との接点が増えたことでブランドロイヤルティが強化された。特にゴールド会員層の維持率が向上し、LTV（顧客生涯価値）の増大にもつながっている。

混雑時間帯の分散化

時間帯別のインセンティブプロモーションにより、ピーク時の来店集中が緩和された。朝の通勤時間帯や夕方の来客が増え、店舗の収益平準化が進んだ。スタッフの業務負担もピーク時に偏らなくなり、接客品質の安定にも寄与している。特に朝のモーニングセットの売上が20%増加し、朝の時間帯の収益性が大きく改善された。夕方の「仕事帰りの一杯」キャンペーンも好評で、平日夕方の客数が15%増加した。

データドリブンなマーケティング体制の確立

Deep Brewの導入により、マーケティング施策が「感覚」から「実証」へとシフトした。新メニューのローンチ時にも、どの顧客セグメントに最も受け入れられやすいかをAIが予測し、効率的なプロモーション展開が可能になった。例えば、新作のフルーツ系ドリンクは若年層女性に、濃厚なエスプレッソ系はビジネスパーソンに訴求しやすいというデータが事前に把握でき、プロモーション費用の無駄を大幅に削減した。スターバックスは今後もDeep Brewの進化を続け、コーヒー体験のパーソナライゼーションをさらに深化させていく。

スターバックスコーヒー ジャパン：AIプラットフォーム「Deep Brew」で客単価15%向上を実現