스타벅스 앱의 성공 이유는? 사이렌오더와 AI 기술 '딥브루'

먼저, 우리에게 익숙한 스타벅스 앱에 숨어있는 기술부터 살펴보겠습니다. 스타벅스 앱은 메뉴 검색부터 결제, 별(리워드) 적립, 혜택 알림까지 모두 해결해 주는 올인원 플랫폼이에요.

특히 한국에서 전 세계 스타벅스 최초로 도입된 '사이렌오더'는 스타벅스 앱의 대표 기능이에요. 줄을 서지 않고 원하는 음료를 미리 주문한 뒤, 매장에서 바로 픽업할 수 있는 이 경험은 디지털에 익숙한 요즘 소비자들에게 큰 만족감을 줬어요. 이후 이 방식은 '스마트오더'라는 이름으로 업계 전반에 확산되기도 했어요.

25년 4월 기준으로 스타벅스 앱의 월간 사용자 수(MAU)는 약 700만 명에 달해요. 이는 식음료 브랜드 앱 중에서 압도적인 1위 기록인데요. 고객들이 꾸준히 스타벅스 앱을 찾는 배경에는 카페 앱의 교과서라고 불릴 만큼 최적화된 UI/UX가 자리하고 있어요.

스타벅스 앱의 UI/UX가 좋은 이유는 복잡한 기능을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 직관적으로 설계됐기 때문이에요. 메뉴 추천, 결제, 리워드 적립, 매장 선택까지의 흐름이 자연스럽고 끊김이 없어요. 여기에 브랜드 감성을 살린 디자인까지 더해져, 앱을 사용하는 것만으로도 스타벅스 매장을 경험하는 듯한 느낌을 주는데요. 실제로 스타벅스 앱의 UI/UX는 카페 앱들의 표준처럼 사용되고 있기도 해요.

무거운 바퀴를 굴리려면 처음에는 큰 힘이 필요하죠. 그러나 한 번 회전하기 시작하면 적은 힘으로도 큰 회전력을 유지할 수 있습니다. 이 원리를 비즈니스에 적용한 개념이 바로 '플라이휠 전략'이에요. 작은 성공을 차곡차곡 쌓아 추진력을 만들고, 그 힘으로 지속적인 성장을 이어가는 방식인데요. 이 전략을 가장 잘 활용하고 있는 기업 중 하나가 바로 스타벅스예요.

앞서 스타벅스 앱의 MAU가 1위라고 말씀드렸는데요. 단순히 사용자 수만 많은 것이 아니라, 1인당 평균 사용시간도 무려 15.2분으로, 식음료 브랜드 앱 중에서는 가장 높은 수준이에요. 이 시간 동안 고객들은 사이렌오더로 주문을 하거나, 리워드를 적립하고, 혜택을 확인하는 등 다양한 행동을 해요. 그리고 이 과정에서 쌓인 데이터는 개인화 추천에 활용됩니다. 추천이 정교해질수록 고객은 앱을 더 자주 찾게 되고, 데이터가 더 많이 쌓이는 선순환을 그리게 돼요. 이러한 방식은 플라이휠 전략의 전형적인 모습이라 할 수 있어요.

또한, 이렇게 모인 데이터는 앱 안의 UI/UX를 최적화하는 데에도 쓰이고 있어요. 예를 들어, 자주 마시는 음료는 첫 화면에 고정되어 있고, 최근 방문한 매장이 자동으로 설정되기도 해요. 요즘처럼 드라이브 스루가 많이 생기는 시기에는, 이런 자동화가 주문 정확도와 속도를 높이는 데도 큰 역할을 해주고 있어요. 스타벅스의 디지털 전략은 단순히 기술을 도입하는 걸 넘어서, 고객 경험 전체를 부드럽게 이어주는 데 집중하고 있어요.

스타벅스 앱이 고객 접점에서 활약하는 기술이라면, '딥브루(DeepBrew)'는 보이지 않는 곳에서 스타벅스를 받쳐주는 AI 플랫폼이에요. 얼핏 커피 메뉴 이름 같아 보이지만, 스타벅스에서 동작하는 다양한 AI 기술의 결정체라 할 수 있어요.

스타벅스 앱으로 주문을 할 때, 마침 먹고 싶었던 음료가 추천된 경험 있으신가요? 이런 맞춤형 제안은 단순한 우연이 아니라, 딥브루가 구매 이력, 날씨, 시간 등을 종합적으로 분석해 상황에 어울리는 메뉴를 추천한 결과예요. 예를 들어, 비 오고 추운 날에는 따뜻한 라테를, 여름 낮에는 시원한 프라푸치노를 제안하는 식이에요.

또한, 딥브루는 고객의 리워드 사용 패턴을 분석해 적절한 시점에 할인 쿠폰이나 프로모션 알림을 발송함으로써 재방문을 유도하기도 해요. 단순한 홍보가 아니라, 데이터를 기반으로 개개인에게 '적시에 필요한 혜택'을 제공하는 역할까지 담당하고 있어요.

카페에 갔는데 꼭 먹고 싶은 메뉴가 품절됐다면, 그 실망감은 이루 말할 수 없습니다. 고객이 이런 경험을 하지 않기 위해서는 재고 관리를 수시로 해줘야 하는데요. 스타벅스에서는 직접 대면 주문을 받느라 바쁜 바리스타를 대신해 딥브루가 담당하고 있습니다.

딥브루는 요일, 날씨, 시간대별 판매 데이터를 분석해 어떤 음료나 재료가 언제쯤 소진될지 예측하고, 그에 맞춰 재고를 조정해요. 단순히 '얼마나 팔릴까'를 예측하는 것이 아니라, 실제 매장 상황을 반영한 운영 최적화 기능인 셈입니다. 게다가 매장 혼잡도를 예측해 언제 직원이 몇 명 필요한지까지 추천해 주는 기능도 있어요. 직원 입장에서는 갑작스러운 주문 몰림에도 덜 당황하고, 더 안정적인 환경에서 고객을 응대할 수 있습니다.

최근에는 생성형 AI 기반으로 바리스타를 돕는 기능도 많이 도입되고 있어요. 특히 숙련도가 낮은 바리스타에게 실시간 레시피를 안내해 주거나, 업셀링 프롬프트, 상황별 응대 코팅 등을 제공하며 교육시간 절감과 동시에 고객 응대에 질을 높이는데 활용되고 있어요.

또한, 수천 가지 레시피 조합을 시뮬레이션해 시장 트렌드에 빠르게 대응할 수 있도록 신제품 개발 과정도 지원하고 있는데요. 즉, 제품 개발부터 응대, 음료 제조까지 End-to-End 지원을 하고 있는 셈이에요.

스타벅스가 이렇게나 기술에 집중하고 있는데, 혹시 이에 대해 체감해 보셨나요? 아마 많은 분들이 크게 느끼지 못하셨을 거예요. 여기에는 서두에 언급했던 스타벅스의 철학이 여전히 그대로 반영된 결과예요.

AI 플랫폼 딥브루가 음료 추천과 재고 관리를 자동화하고, 앱은 고객의 취향을 기억하고 먼저 제안까지 해주는 시스템으로 진화했지만 그 모든 기술은 바리스타를 대체하기 위함이 아니에요. 오히려 사람이 더 사람답게 응대할 수 있도록 조력자로 쓰이고 있어요.

스타벅스는 AI를 비롯한 기술을 누구보다 적극적으로 도입하고 있지만, 그동안 쌓아온 브랜드 이미지에는 흔들림이 없어요. 이 지점에서 스타벅스는 디지털 전환의 속도와 방향, 두 마리 토끼를 모두 잡은 브랜드라고 할 수 있어요. 그리고 그 중심에는 여전히 고객 한 사람 한 사람과의 연결을 중요하게 여기는 철학이 자리하고 있어요.