[헤럴드경제=박지영 기자] “한국 사람이면 하루에 커피 1잔 이상은 마시잖아요? 미리 시켜놓고 커피 받기만 하면 되니까 편해서 ‘스타벅스 앱’ 안 쓰는 날이 없어요. 스타벅스만큼 앱 쓰기 편한 카페가 없어요.” (직장인 A씨)
한국인들의 커피 사랑이 앱(애플리케이션) 서비스까지 옮겨붙었다. 일찌감치 주문·결제까지 가능한 앱을 내놓은 스타벅스가 대표적이다. 사용자 수가 유명 배달앱 못지 않다. 스타벅스 커피 10잔 중 3잔이 앱으로 결제될 정도다. 카운터 직원보다 앱을 편하게 여기는 소비자들이 많아지면서 비대면 주문·결제 서비스를 제공하는 업체들이 급성장 중이다.
‘스벅 앱’에서 매달 300억원 긁는다
데이터 분석 플랫폼 모바일인덱스에 따르면 스타벅스 앱의 9월 월간활성이용자수(MAU)는 526만명으로 상반기 내내 520만~570만명대를 유지하고 있다. 이는 배달앱 업계 3위 쿠팡이츠(390만명)보다도 많은 숫자다.
결제액은 더 엄청나다. 스타벅스 전체 결제의 30%가 앱에서 발생하는데 월간 300억원 이상으로 추정된다. 앱에서 출발한 플랫폼 스타트업이 아닌 ‘오프라인 요식업체’에서는 보기 드문 사례다. 출근시간대인 오전 8시~9시 사이렌 오더 주문 비중은 48%에 달한다. 바쁜 현대인들의 니즈를 제대로 공략했다.
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스타벅스는 2019년 9월 사이렌오더 누적 주문건수 1억건을 달성한 뒤 1년 8개월 만인 지난해 5월 2억건을 달성했다. [스타벅스 제공]
스타벅스의 비대면 주문·결제 시스템 ‘사이렌오더’는 2014년 시작해 스타벅스의 대표적인 서비스로 자리 잡았다. 기존 카페 프랜차이즈의 앱은 대면 결제 후 적립이 중심이다. 스타벅스는 앱 서비스를 오프라인의 보조수단이 아닌 또 하나의 ‘매장’으로 기획했다. 고객 피로도를 줄이기 위한 목적으로 개발돼 스타벅스 글로벌 매장으로 퍼졌다.
매장 바깥에서는 위치 순으로 매장을 보여준다. 블루투스와 초음파 기술로 매장에 들어온 고객을 정확하게 분류한다. 매장 안에서 앱을 키면 구매 매장을 고객이 따로 찾지 않아도 되는 이유다. 얼마 전부터는 스타벅스 내부에 ‘데이터플랫폼’ 팀을 꾸려 데이터 분석 및 추천 서비스를 고도화하고 있다. 고객의 앱 내 행동 데이터를 태깅해 관리하고 주문 이력, 날씨 데이터 등을 활용해 메뉴를 추천한다.
http://naver.me/5vYoTQa5
한국인들의 커피 사랑이 앱(애플리케이션) 서비스까지 옮겨붙었다. 일찌감치 주문·결제까지 가능한 앱을 내놓은 스타벅스가 대표적이다. 사용자 수가 유명 배달앱 못지 않다. 스타벅스 커피 10잔 중 3잔이 앱으로 결제될 정도다. 카운터 직원보다 앱을 편하게 여기는 소비자들이 많아지면서 비대면 주문·결제 서비스를 제공하는 업체들이 급성장 중이다.
‘스벅 앱’에서 매달 300억원 긁는다
데이터 분석 플랫폼 모바일인덱스에 따르면 스타벅스 앱의 9월 월간활성이용자수(MAU)는 526만명으로 상반기 내내 520만~570만명대를 유지하고 있다. 이는 배달앱 업계 3위 쿠팡이츠(390만명)보다도 많은 숫자다.
결제액은 더 엄청나다. 스타벅스 전체 결제의 30%가 앱에서 발생하는데 월간 300억원 이상으로 추정된다. 앱에서 출발한 플랫폼 스타트업이 아닌 ‘오프라인 요식업체’에서는 보기 드문 사례다. 출근시간대인 오전 8시~9시 사이렌 오더 주문 비중은 48%에 달한다. 바쁜 현대인들의 니즈를 제대로 공략했다.
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스타벅스는 2019년 9월 사이렌오더 누적 주문건수 1억건을 달성한 뒤 1년 8개월 만인 지난해 5월 2억건을 달성했다. [스타벅스 제공]
스타벅스의 비대면 주문·결제 시스템 ‘사이렌오더’는 2014년 시작해 스타벅스의 대표적인 서비스로 자리 잡았다. 기존 카페 프랜차이즈의 앱은 대면 결제 후 적립이 중심이다. 스타벅스는 앱 서비스를 오프라인의 보조수단이 아닌 또 하나의 ‘매장’으로 기획했다. 고객 피로도를 줄이기 위한 목적으로 개발돼 스타벅스 글로벌 매장으로 퍼졌다.
매장 바깥에서는 위치 순으로 매장을 보여준다. 블루투스와 초음파 기술로 매장에 들어온 고객을 정확하게 분류한다. 매장 안에서 앱을 키면 구매 매장을 고객이 따로 찾지 않아도 되는 이유다. 얼마 전부터는 스타벅스 내부에 ‘데이터플랫폼’ 팀을 꾸려 데이터 분석 및 추천 서비스를 고도화하고 있다. 고객의 앱 내 행동 데이터를 태깅해 관리하고 주문 이력, 날씨 데이터 등을 활용해 메뉴를 추천한다.
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