ChatGPT Kerja nyuda wektu rekonsiliasi kas waralaba 94%
Pengusaha waralaba mandiri Schlotzsky’s lan Cinnabon nyuda wektu ngatur rega maneh nganti 95% lan nggawe alur kerja sing bisa nyedhiyakake arus kas bebas nganti $100 ewu.
95%
Suda wektu kanggo analisis rega, saka 5 dina dadi 1 nganti 2 jam
$100 ewu
Arus kas taunan maksimal sing bisa dibebasake kanthi ngoptimalake alur kerja tenaga kerja
4
Jam pakaryan manual sing bisa diirit saben panggajian
94%
Suda wektu kanggo rekonsiliasi kas saben sasi
Ted Taylor mlebu bisnis restoran sawise makarya sajrone 25 taun ing industri semikonduktor. Saiki, dheweke dadi pengusaha waralaba mandiri sing ngoperasikake telung restoran kanthi merek gabungan Schlotzsky’s lan Cinnabon ing New Mexico.
Ngoperasikake restoran cepet saji kudu bisa ngimbangi pengalaman pelanggan karo akeh pakaryan sing ora katon dening pelanggan, kayata nemtokake rega menu, ngatur karyawan, ngrumat piranti, lan nyusun kabijakan. Ted nggunakake teknologi OpenAI supaya kabeh mau luwih cepet rampung.
Kanthi ChatGPT, Ted nyepetake tugas sing mbutuhake wektu akeh, kayata riset lan nulis draf. Dheweke uga nggunakake ChatGPT Kerja kanggo nglumpukake lan nganalisis akeh data rega, dodolan, prakiraan, jadwal, lan tenaga kerja, sarta njaluk rekomendasi babagan apa sing perlu digatekake ing saben restoran. Asile, wektu kanggo ngatur rega maneh suda 95% lan proses panggajian luwih cepet 4 jam.
“Rekomendasi ChatGPT Kerja apik banget, mula luwih cepet yen diwiwiti saka kono banjur dicocogake miturut kabutuhan.”
Ngatur maneh rega menu minangka pakaryan taunan sing mbutuhake analisis rumit babagan biaya resep, popularitas saben menu, rega pesaing lokal, ukuran porsi, sarta bedane biaya lan bathi antarane pesenan langsung ing restoran lan pesenan antar. Ted nggunakake ChatGPT Kerja kanggo nggabungake faktor-faktor kasebut lan entuk rekomendasi rega sajrone 1–2 jam, ora maneh 5 dina.
“Biyen aku butuh pirang-pirang dina kanggo nganalisis lan nemtokake rega saben menu; nanging ChatGPT Kerja bisa ngrampungake mung sedhela lan asile luwih tliti.”
Kaping pisan, Ted nggunakake ChatGPT Kerja kanggo nindakake riset lan nemtokake target sarta strategi rega adhedhasar tren rega pesaing lokal, ukuran porsi, lan perbandingan kualitas panganan. Banjur dheweke menehi ChatGPT Kerja dhaptar menu sing wis diklompokake miturut kategori, bebarengan karo rega saiki kanggo pesenan langsung ing restoran lan pesenan antar. Dheweke nemtokake sepira gedhene kenaikan rega sing dikarepake kanggo saben klompok sacara sakabèhé, lan menu endi sing regane kudu mundhak luwih gedhe utawa luwih cilik, utamane adhedhasar analisis sadurunge saka ChatGPT.
Dheweke bisa nggawe analisis luwih rinci kanthi nambahake riwayat dodolan saben menu lan rega saka pemasok. ChatGPT Kerja bisa nggunakake data iki kanggo ngira dampak owah-owahan rega marang dodolan lan ngoptimalake rega saben menu supaya cocog karo target biaya pokok.
ChatGPT Kerja ngasilake spreadsheet kanthi rekomendasi rega kanggo pesenan langsung ing restoran lan pesenan antar. Malah, owah-owahan rega kasebut uga digandhengake karo strategi rega sakabèhé sing dirancang kanggo ngoptimalake asil bisnis, kayata njaga pelanggan supaya tetep setya, nyilikake rasa kaget amarga kenaikan rega, lan nawakake menu tambahan kanthi cara sing paling pas.
Nalika sepisanan nggunakake ChatGPT Kerja kanggo nemtokake rega, Ted uga nindakake analisis kanthi manual. “ChatGPT Kerja nggawe perbandingan lokal sing luwih jero lan mbantu aku nyingkiri kenaikan rega sing bisa ndadekake sawetara menu kalah saing,” ujare. Ted langsung ngalih nggunakake ChatGPT kanggo nyusun rekomendasi awal.
Ted nggunakake ChatGPT Kerja kanggo mbantu ngatur biaya tenaga kerja kanthi rong cara: mriksa panggunaan tenaga kerja ing telung restorane lan nyoba cara sing luwih apik kanggo nyusun jadwal mingguan.
Kanggo analisis tenaga kerja, Ted menehi ChatGPT Kerja akses mung kanggo maca data dodolan lan tenaga kerjane. Nalika analisis ditindakake, ChatGPT Kerja mbandhingake jam kerja sing dijadwalake, sing dianggarake, lan sing nyata karo prakiraan lan asil dodolan nyata. ChatGPT Kerja uga mriksa data 12 minggu sadurunge kanggo nimbang restoran sing asil dodolane kerep ngluwihi utawa kurang saka prakiraan. Laporan sing diasilake menehi tandha anane lembur, sif sing luwih suwe tinimbang rencana, lan wektu nalika karyawan kurang, sarta nyorot bab sing kudu ditliti manajer.
Kanggo uji coba penjadwalan, Ted menehi ChatGPT Kerja dhaptar karyawan sing ngemot peran, pelatihan, wektu kasedhiya kanggo kerja, lan upah saben wong, bebarengan karo kabutuhan karyawan restoran ing maneka tingkat dodolan. Ted lan manajer mbandhingake jadwal usulan ChatGPT Kerja karo jadwal sing bakal disusun manajer kasebut, nemokake aturan sing durung dilebokake babagan kapan kudu nambah karyawan nalika rame, lan nyempurnakake instruksi kanggo ChatGPT Kerja.
Saiki ChatGPT Kerja ngasilake jadwal lengkap kanggo restoran kasebut. Manajer mriksa jadwal kasebut, ngowahi yen perlu, banjur nglebokake menyang sistem penjadwalan restoran. Ted ngira yen penjadwalan sing luwih apik mengko bisa nyuda biaya tenaga kerja kanthi upah saben jam nganti siji utawa rong poin persentase saka dodolan ing telung restoran kasebut. Iki bisa nambah arus kas bebas $50.000 nganti $100.000 saben taun sing bisa digunakake kanggo mundhakake upah, menehi bonus, nandur modal ing bisnis, utawa nambah pambageyan bathi.
Ted uga nggunakake ChatGPT Kerja kanggo operasional saben dina, wiwit nyusun kabijakan SDM nganti rekonsiliasi kas lan ngatur panjaluk pasokan sarta ndandani piranti.
Nalika New Mexico wiwit mrentahake restoran supaya duwe prosedur tinulis kanggo nangani kedadeyan sing nglibatake cairan awak, Ted nggunakake ChatGPT kanggo nulis draf sajrone udakara 30 detik. Nalika Ted mbutuhake kabijakan media sosial kanggo buku pandhuan karyawan, ChatGPT mbantu dheweke nyusun draf pandhuan kanthi cepet. Draf kasebut banjur ditliti perusahaan layanan SDM saka njaba tanpa ana sing diowahi.
Ted nggunakake ChatGPT Kerja kanggo rekonsiliasi kas saben sasi ing telung restorane. Dheweke ngunggah data transaksi kas lan cathetan bank saben restoran, banjur ChatGPT Kerja mbandhingake transaksi kasebut karo setoran sing cocog. Biyen rekonsiliasi saben sasi butuh telung jam, saiki mung 5–10 menit. Dheweke uga ngirit patang jam pakaryan manual saben siklus panggajian kanthi nggunakake ChatGPT Kerja kanggo ngringkes data panggajian.
Supaya operasional restoran tetep lancar, Ted uga nggunakake ChatGPT Kerja kanggo nggawe portal web sing bisa digunakake karyawan kanggo njaluk pasokan utawa ndandani piranti. Portal kasebut ngirim kabar marang dheweke liwat alamat email khusus lan nglacak status saben panjaluk.
Cara Ted nggunakake ChatGPT Kerja gampang ditrapake dening sapa wae sing duwe usaha cilik. Dheweke menehi ChatGPT data lan pandhuan sing padha karo sing bakal digunakake dhewe kanggo njupuk keputusan, banjur mbandhingake asile karo cara dheweke nindakake pakaryan kasebut dhewe. Saya percaya marang asile, dheweke saya akeh nggunakake ChatGPT kanggo tugas liyane ing bisnise, nanging mesthi mriksa asile sadurunge ditrapake.
Kanggo Ted, paedahe ChatGPT Kerja ora mung ngirit wektu. Saiki dheweke bisa nindakake analisis sing bisa wae ora kegarap tanpa ChatGPT Kerja, lan nyisihake luwih akeh wektu kanggo pelanggan, karyawan, sarta ngembangake bisnis.
