EAS PPL A

 Nama : Christian Kevin Emor

NRP : 5025211153

Kelas : PPL A

Rancangan Desain dan Model Bisnis Starbucks

Deskripsi Perusahaan Starbucks

Starbucks adalah perusahaan kopi global yang berpusat di Seattle, Washington, Amerika Serikat. Didirikan pada tahun 1971, Starbucks telah berkembang menjadi salah satu jaringan kedai kopi terbesar dan paling dikenal di dunia. Perusahaan ini dikenal dengan suasana kedai yang nyaman, produk kopi berkualitas tinggi, serta beragam minuman dan makanan pendamping lainnya.

Produk dan Layanan Utama

- Minuman: Kopi, teh, minuman berbasis espresso, frappuccino, dan minuman lainnya.

- Makanan: Kue-kue, roti, sandwich, dan makanan ringan.

- Merchandise: Mug, tumbler, dan produk terkait kopi lainnya.

- Layanan: WiFi gratis di kedai, program keanggotaan Starbucks Rewards, dan aplikasi mobile untuk pemesanan dan pembayaran.

2. Identifikasi perangkat lunak apa saja yang diperlukan, kemudian jelaskan alasannya?

- Perangkat Lunak Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM)

CRM membantu Starbucks dalam mengelola interaksi dengan pelanggan, melacak riwayat pembelian, dan mempersonalisasi pemasaran. Ini penting untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan loyalitas melalui program keanggotaan dan kampanye yang disesuaikan. Contoh : Salesforce, HubSpot

- Perangkat Lunak Aplikasi Mobile
Aplikasi Starbucks memungkinkan pelanggan untuk memesan, membayar, dan mengakses program loyalitas secara mudah. Aplikasi ini juga mengirimkan notifikasi dan konfirmasi pesanan, meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan. Contoh : Custom App Development (dengan integrasi seperti Firebase, AWS)

- Perangkat Lunak Pembayaran Online
Untuk memproses pembayaran online dengan aman dan efisien melalui aplikasi dan website. Ini penting untuk mendukung transaksi tanpa kontak selama pandemi dan memberikan kenyamanan kepada pelanggan. Contoh : Stripe, PayPal, Square

3. Buatkan rancangan perangkat lunaknya!

Penetapan Tujuan Bisnis. Meningkatkan penjualan melalui platform digital, memperluas jangkauan pelanggan, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

- Sasaran:
    - Meningkatkan penggunaan aplikasi Starbucks sebesar 20% dalam 6 bulan.
    - Memperluas program loyalitas untuk menambah 15% anggota baru.
    - Mengurangi waktu tunggu pesanan sebesar 30% melalui optimalisasi operasional.

User Journey 

User Journey adalah peta perjalanan interaksi pelanggan dengan Starbucks, mulai dari kesadaran akan kebutuhan hingga pemenuhan kebutuhan tersebut.

- Menggunakan Google Maps

    - Pengguna menggunakan Google Maps untuk menemukan lokasi Starbucks terdekat.

    - Pengguna memilih lokasi Starbucks dan memeriksa informasi yang tersedia.

    - Membuka Aplikasi Starbucks

- Pengguna membuka aplikasi Starbucks untuk melihat menu, promo, dan opsi pemesanan.

    - Pengguna memutuskan untuk memesan makanan atau minuman.

    - Memesan Melalui Aplikasi

- Pengguna memilih item yang diinginkan dari menu yang tersedia di aplikasi.

    - Pengguna memilih metode pembayaran dan menyelesaikan transaksi.

    - Konfirmasi Pemesanan

- Pengguna menerima konfirmasi pemesanan melalui aplikasi, termasuk estimasi waktu penjemputan atau pengantaran. Pemberitahuan Pesanan Siap. Pengguna menerima notifikasi ketika pesanan sudah siap diambil atau sedang dalam perjalanan untuk diantar. Pengambilan Pesanan

- Pengguna datang ke lokasi Starbucks dan menunjukkan konfirmasi pesanan kepada staf. Pengguna mengambil pesanan di konter yang ditentukan atau menerima pesanan dari pengantar.

High Level Design

High-Level Design (HLD) memberikan gambaran umum tentang sistem yang akan diimplementasikan, termasuk arsitektur utama dan komponen-komponen besar yang akan digunakan.

1. Komponen Utama

• Mobile App

  • Protocol Editor: Digunakan untuk membuat dan mengedit protokol penelitian.
  • Starbucks Mobile Runtime: Lingkungan eksekusi untuk menjalankan aplikasi Starbucks pada perangkat mobile.

• Data Management

  • Amazon Web Services (AWS) Simple Storage Service (S3): Penyimpanan data utama yang mengelola dan menyimpan semua data yang diunggah.
  • Researcher Console: Antarmuka yang digunakan oleh peneliti untuk mengelola data penelitian dan mengakses hasil studi.
  • Participant Console: Antarmuka yang digunakan oleh peserta studi untuk mengelola data mereka dan melihat hasil terkait.

• Participant Wearables

  • Perangkat yang dipakai oleh peserta studi (misalnya, jam tangan pintar, pelacak kebugaran) untuk mengumpulkan data partisipatif melalui integrasi Bluetooth.

2. Alur Kerja dan Integrasi

1. Protokol Penelitian

   • Protocol Editor: Peneliti membuat atau mengedit protokol penelitian menggunakan Protocol Editor di dalam aplikasi mobile.
   • Data Uploading for Pre-Study Testing: Data protokol yang dihasilkan diunggah ke AWS S3 untuk pengujian sebelum studi dimulai.

2. Pengelolaan Data

   • Data Management: AWS S3 mengelola penyimpanan data dari berbagai sumber. Data dari aplikasi mobile, perangkat wearable, dan lainnya diunggah ke S3.
   • Researcher Console: Peneliti menggunakan Researcher Console untuk mengelola data yang diunggah dan menjalankan analisis.
   • Participant Console: Peserta studi menggunakan Participant Console untuk melihat data mereka dan hasil analisis.

3. Partisipasi dalam Studi

   • Protocol Sharing: Protokol penelitian dibagikan melalui Amazon Mechanical Turk dan platform media sosial lainnya untuk mencapai peserta studi yang potensial.
   • Protocol Downloading: Peserta mengunduh protokol studi ke perangkat mobile mereka.
   • Data Uploading for Participatory Sensing: Data yang dikumpulkan dari perangkat wearable diunggah kembali ke AWS S3 untuk dianalisis lebih lanjut.

4. Integrasi Bluetooth

   • Bluetooth Integration: Perangkat wearable peserta terhubung ke aplikasi mobile melalui Bluetooth untuk pengumpulan data secara real-time.

3. Komunikasi dan Penyimpanan Data

• Amazon Mechanical Turk: Platform ini digunakan untuk merekrut peserta studi dan berbagi protokol penelitian.
• AWS Simple Storage Service (S3): Penyimpanan data utama yang menyediakan kapasitas penyimpanan yang skalabel dan aman untuk semua data penelitian.

4. Manajemen Data Penelitian

• Researcher Console: Memungkinkan peneliti untuk mengakses, mengelola, dan menganalisis data yang diunggah dari berbagai sumber.
• Participant Console: Memungkinkan peserta studi untuk mengakses data pribadi mereka dan hasil studi yang relevan.

Low Level Design

Low-Level Design (LLD) memberikan rincian teknis yang lebih mendalam tentang setiap komponen dan bagaimana mereka diimplementasikan dan berinteraksi.

1. Detail Modul Salesforce CRM

   • Sales Cloud:

     • Objek Data: Akun, Kontak, Prospek, Kesempatan, Aktivitas.
     • Automasi: Workflow Rules, Process Builder, Email Alerts.
     • Integrasi: API untuk mengimpor data dari Sistem POS dan aplikasi mobile.

   • Service Cloud:

     • Objek Data: Kasus, Solusi, Catatan Pelanggan.
     • Automasi: Case Assignment Rules, Escalation Rules.
     • Integrasi: Live Chat, Email-to-Case, Social Customer Service.

   • Marketing Cloud:

     • Komponen: Email Studio, Mobile Studio, Social Studio, Advertising Studio.
     • Automasi: Journey Builder untuk mengotomatisasi kampanye pemasaran.
     • Integrasi: Data dari Aplikasi Mobile, Website, dan Sistem POS untuk segmentasi audiens dan personalisasi.

2. Integrasi dan Aliran Data Detail

   • Integrasi Aplikasi Mobile & Website dengan Salesforce:

     • API Calls: REST API untuk mengirim data transaksi dan interaksi pelanggan.
     • Keamanan: OAuth 2.0 untuk autentikasi dan otorisasi.
     • Data Sync: Real-time synchronization untuk memastikan data pelanggan selalu up-to-date.

   • Integrasi Sistem POS dengan Salesforce:

     • API Calls: SOAP API untuk mengirim data transaksi ke Salesforce.
     • Data Mapping: Menyediakan peta data antara objek POS dan objek Salesforce (contoh: transaksi ke Opportunities).
     • Batch Processing: Menggunakan batch processing untuk mengirim data dalam jumlah besar pada waktu tertentu.

   • Data Warehouse:

     • ETL (Extract, Transform, Load): Menggunakan alat ETL seperti Talend atau Informatica untuk mengimpor data dari Salesforce CRM dan Sistem POS.
     • Schema Design: Membuat skema data yang mencakup tabel transaksi, tabel pelanggan, dan tabel interaksi.
     • Analisis Data: Menggunakan alat analitik seperti Tableau atau Power BI untuk membuat dashboard dan laporan.

3. Automasi dan Workflow

   • Salesforce Workflows:

     • Automasi Email: Mengirim email konfirmasi dan notifikasi kepada pelanggan.
     • Lead Assignment: Otomatis mengarahkan prospek kepada tim penjualan yang sesuai berdasarkan kriteria yang ditentukan.
     • Case Escalation: Otomatis mengeskalasikan kasus pelanggan jika tidak diselesaikan dalam waktu tertentu.

   • Marketing Automation:

     • Journey Builder: Membuat alur perjalanan pelanggan yang dipersonalisasi berdasarkan data interaksi dan preferensi.
     • Segmentation: Menggunakan Audience Builder untuk membuat segmen pelanggan untuk kampanye yang lebih tertarget.

4. Hasil desain Aplikasi