星巴克转身,跨国公司复制粘贴中国模式?

近日星巴克开“啡快概念店”,有人称其为懂互联网的科技公司,但证据不足。星巴克曾对互联网变革有心无力,在瑞幸崛起压力下才推出外卖、开展“啡快”业务。“啡快”体验与瑞幸自提相似,星巴克或需放下身段追赶。

近日星巴克开出了首家"啡快概念店",服务重点是用手机点单到店自取的"啡快",和星巴克的外卖"专星送",这引起了人们的惊呼:星巴克是咖啡里最懂互联网的科技公司吧。

星巴克转身,跨国公司复制粘贴中国模式

这种"彩虹屁"吹吹即可,如果真的信了这句话,那就显得太没见过世面了。

且不说星巴克对于技术革新的滞后性认知——在星巴克传奇董事长舒尔茨的传记《一路向前》中曾经写道,2008年星巴克的销售系统,是微软在90年代中期淘汰的DOS平台。这种黑历史固然已成为往事,但要论证星巴克现在是一家科技公司,恐怕证据远远不足。

至于最懂互联网,就更难令人信服了。巨头最容易进入到静态思维区间,这是商业自然规律,而互联网则是变革最快的经济体系,在面对互联网的飞速发展上,星巴克一直有心无力。

比如说外卖,在美团外卖和饿了么相继成长为两家百亿美金估值的业务或公司的时候,星巴克仍然固守"第三空间"的金科玉律,坚决不放开外卖的闸门,理由是担心外卖影响用户体验,这种做法可以称得上是对互联网思维的背离了。

星巴克是什么时候开始改变的呢?有迹可循的时间线是,星巴克是从瑞幸咖啡的崛起中感受到了压力,才开始与饿了么合作推出"专星送"外卖,做出了一点看得见的变化。瑞幸主打的咖啡消费方式是外卖和自提,果然今年星巴克就开展了"啡快"业务。看起来,星巴克更像是在追随瑞幸的脚步走入互联网时代。

"啡快"的体验也和瑞幸自提颇为相似,都是在APP上下单,到店后无需等待即可取走。就连店面设计,这家概念店好像都是瑞幸的拥趸,同样都是只提供少许的座位,让顾客作短暂的停留,这不禁让人想到,难道星巴克要舍弃自有的"第三空间"理念,转而向瑞幸的"无限场景"理念致敬?

星巴克转身,跨国公司复制粘贴中国模式

至于受到瞩目的智能派单系统,能够在客流高峰时段,让啡快概念店分担附近门店的外卖订单,减少其他门店顾客的等候时间,这说明,星巴克终于意识到让顾客排队等待的服务实在是不怎么美好,能够像竞争对手瑞幸一样减少顾客的等待时间,才是提升体验的重要手段。

星巴克的确到了"穷则思变"的时刻,瑞幸咖啡不仅在白领咖啡领域大放异彩,不到一年半的时间就登上了纳斯达克的舞台,而且已经在中国开出了将近3000家门店。虽然数量上与星巴克相比稍有不及,但其迅猛的开店速度仍令所有人瞠目结舌,赶超星巴克恐怕只是一小段时间的问题。

背靠世界上最大的用户市场,中国互联网企业应用级产品上的开发在世界上都走到了领先地位。越来越多的国外互联网企业在面临这种冲击的时候有些束手无措,从领导者到追赶者的身份转变,是星巴克们要面临的大问题,而解决这个问题的第一步,就是放下身段——啡快算是星巴克改变的又一步。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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