94% bawas sa oras ng cash reconciliation gamit ang ChatGPT Work

Pinasok ni Ted Taylor ang negosyo ng mga restawran matapos ang 25 taong karera sa industriya ng semiconductor. Ngayon, isa siyang independiyenteng franchisee na nagpapatakbo ng tatlong restawran sa New Mexico na parehong may tatak ng Schlotzsky’s at Cinnabon.

Sa pagpapatakbo ng mga fast-food restaurant, kailangang balansehin ang magandang karanasan ng mga customer at ang maraming gawaing hindi nila nakikita, gaya ng pagpepresyo ng menu, pagtatalaga ng mga tauhan, pagmamantini ng kagamitan, at pagbuo ng mga patakaran. Gumagamit si Ted ng teknolohiya ng OpenAI para mas mabilis na magawa ang lahat ng ito.

Sa tulong ng ChatGPT, napapabilis ni Ted ang mga gawaing matagal gawin, tulad ng pananaliksik at pagsulat ng mga draft. Ginagamit naman niya ang ChatGPT Work para tipunin at suriin ang napakaraming datos tungkol sa presyo, benta, mga pagtataya, iskedyul, at paggawa, at para makakuha ng mga rekomendasyon kung ano ang dapat tutukan sa bawat restawran. Dahil dito, nabawasan nang 95% ang oras sa pagbabago ng mga presyo at ng 4 na oras ang bawat pagproseso ng payroll.

Taunang gawain ang pagbabago ng mga presyo sa menu. Nangangailangan ito ng masusing pagsusuri sa gastos sa bawat putahe, kasikatan ng bawat item, presyo ng mga kakumpitensya sa lugar, laki ng mga serving, at pagkakaiba ng gastos at kita sa mga order sa restawran at para sa delivery. Ginagamit ni Ted ang ChatGPT Work para pagsama-samahin ang mga salik na iyon at makakuha ng mga rekomendasyon sa presyo sa loob ng 1–2 oras sa halip na 5 araw.

Una, ginagamit ni Ted ang ChatGPT Work para magsaliksik at itakda ang kanyang mga target at estratehiya sa pagpepresyo batay sa mga trend ng presyo, laki ng serving, at paghahambing ng kalidad ng pagkain ng mga kakumpitensya sa lugar. Pagkatapos, binibigyan niya ang ChatGPT Work ng listahan ng mga item sa menu, na nakaayos ayon sa kategorya, kasama ang kasalukuyang presyo ng mga ito sa restawran at para sa delivery. Itinatakda niya kung gaano kalaki ang nais niyang kabuuang pagtaas para sa bawat hanay ng presyo at kung aling mga item ang dapat magkaroon ng mas malaki o mas maliit na pagtaas, na pangunahing nakabatay sa naunang pagsusuri ng ChatGPT.

Maaari niyang gawing mas detalyado ang pagsusuri sa pamamagitan ng pagdaragdag ng mga nakaraang benta ng bawat item at mga presyo ng supplier. Magagamit ng ChatGPT Work ang impormasyong ito para tantiyahin ang epekto ng mga pagbabago sa presyo sa benta at iangkop ang presyo ng bawat item sa mga target na gastos sa produkto.

Nagbibigay ang ChatGPT Work ng spreadsheet na may mga inirerekomendang presyo sa restawran at para sa delivery. Iniuugnay pa nito ang mga pagbabago sa presyo sa isang pangkalahatang estratehiya sa pagpepresyo para mapahusay ang mga resulta ng negosyo, gaya ng pagpapanatili ng mga customer, pag-iwas sa pagkabigla nila sa pagtaas ng presyo, at mas epektibong pag-aalok ng mga add-on.

Noong unang gamitin ni Ted ang ChatGPT Work para sa pagpepresyo, ginawa rin niya ang pagsusuri nang mano-mano. “Mas malalim ang ginawang paghahambing ng ChatGPT Work sa mga kakumpitensya sa lugar, at natulungan akong maiwasan ang mga pagtaas ng presyong magpapahina sana sa kakayahan ng ilang item na makipagsabayan,” sabi niya. Agad na lumipat si Ted sa paggamit ng ChatGPT para bumuo ng mga paunang rekomendasyon.

Ginagamit ni Ted ang ChatGPT Work para tumulong sa pamamahala ng gastos sa paggawa sa dalawang paraan: pagsubaybay sa mga oras at gastos sa paggawa sa kanyang tatlong restawran, at pagsubok ng mas mahusay na paraan ng pagbuo ng lingguhang iskedyul.

Para sa pagsusuri sa paggawa, binigyan ni Ted ang ChatGPT Work ng access sa kanyang datos sa benta at paggawa na para lang sa pagbasa. Kapag pinapatakbo niya ang pagsusuri, inihahambing nito ang naka-iskedyul, nakabadyet, at aktuwal na mga oras ng trabaho sa tinatayang at aktuwal na benta. Sinusuri rin nito ang nakaraang 12 linggo para maisaalang-alang ang mga sangay na regular na lumalampas o hindi umaabot sa tinatayang benta. Tinutukoy ng ulat ang overtime, mga shift na lumalampas sa nakaplanong oras, at mga panahong kulang ang tauhan. Itinatampok din nito ang mga dapat suriin ng manager.

Para sa pagsubok sa pag-iiskedyul, binigyan ni Ted ang ChatGPT Work ng listahan ng mga empleyado kasama ang tungkulin, pagsasanay, mga oras na puwedeng magtrabaho, at sahod ng bawat isa, pati ang pangangailangan ng sangay sa tauhan ayon sa antas ng benta. Inihambing nila ng manager ang iminungkahing iskedyul ng ChatGPT Work sa iskedyul na bubuuin sana ng manager. Tinukoy nila ang mga kulang na tuntunin kung kailan magdaragdag ng tauhan sa mga oras na maraming customer, at pinahusay ang mga tagubilin para sa ChatGPT Work.

Ngayon, gumagawa na ang ChatGPT Work ng buong iskedyul para sa sangay na iyon. Sinusuri ito ng manager, inaayos kung kailangan, at inilalagay sa sistema ng pag-iiskedyul ng restawran. Tantiya ni Ted na sa paglipas ng panahon, maaaring mapababa ng mas mahusay na pag-iiskedyul ang gastos sa pasahod kada oras nang katumbas ng isa hanggang dalawang porsiyento ng benta sa lahat ng tatlong restawran. Maaari itong magdagdag ng $50,000 hanggang $100,000 sa malayang magagamit na cash flow bawat taon para sa dagdag-sahod, mga bonus, pamumuhunan sa negosyo, o mas malaking pamamahagi ng kita.

Ginagamit din ni Ted ang ChatGPT Work sa pang-araw-araw na operasyon, mula sa pagbuo ng mga patakaran sa HR hanggang sa pagtutugma ng mga rekord ng cash at pamamahala ng mga kahilingan para sa suplay at pagkukumpuni. 

Nang simulang obligahin ng New Mexico ang mga restawran na magkaroon ng nakasulat na pamamaraan para sa mga insidenteng may kinalaman sa mga likido ng katawan, ginamit ni Ted ang ChatGPT para makasulat ng draft sa loob ng mga 30 segundo. Nang mangailangan si Ted ng patakaran sa social media para sa kanyang handbook ng empleyado, tinulungan siya ng ChatGPT na mabilis na bumuo ng draft ng mga alituntunin. Sinuri ito kalaunan ng isang panlabas na HR firm nang walang ginawang pagbabago.

Ginagamit ni Ted ang ChatGPT Work para sa buwanang pagtutugma ng mga rekord ng cash sa kanyang tatlong restawran. Ina-upload niya ang datos ng mga transaksyong cash at mga rekord ng bangko ng bawat sangay, at inihahambing ng ChatGPT Work ang mga transaksyon sa katumbas na mga deposito. Dati, tatlong oras ang kailangan para sa buwanang pagtutugma ng mga rekord. Ngayon, 5–10 minuto na lang. Nabawasan din niya ng apat na oras ang manwal na trabaho sa bawat pagproseso ng payroll sa pamamagitan ng paggamit ng ChatGPT Work para ibuod ang datos para sa payroll.

Para makatulong sa maayos na pagpapatakbo ng mga restawran, ginamit din ni Ted ang ChatGPT Work para bumuo ng web portal kung saan maaaring humiling ang mga empleyado ng mga suplay o pagkukumpuni. Inaabisuhan siya ng portal sa pamamagitan ng isang nakalaang email address at sinusubaybayan nito ang status ng bawat kahilingan.

Praktikal para sa sinumang may-ari ng maliit na negosyo ang paraan ni Ted sa paggamit ng ChatGPT Work. Ibinibigay niya sa ChatGPT ang parehong datos at mga alituntuning gagamitin niya sa pagdedesisyon, at inihahambing ang resulta nito sa kung paano niya mismo gagawin ang trabaho. Habang tumitibay ang tiwala niya sa mga resulta, ginagamit niya ito sa mas marami pang gawain sa negosyo, pero lagi niyang sinusuri ang mga resulta bago ipatupad.

Para kay Ted, higit pa sa natitipid na oras ang halaga ng ChatGPT Work. Ngayon, nagagawa na niya ang mga pagsusuring baka hindi niya magawa kung wala ito, at mas marami na siyang oras para sa mga customer, empleyado, at pagpapalago ng negosyo.