Franqueado concilia caixa em 94% menos tempo com ChatGPT Work
Um franqueado independente da Schlotzsky’s e da Cinnabon reduziu em 95% o tempo de reajuste de preços e criou um fluxo de trabalho que pode liberar US$ 100 mil no fluxo de caixa.

95%
Redução no tempo necessário para analisar preços, de 5 dias para 1 a 2 horas
US$ 100 mil
Valor máximo anual que poderia ser liberado no fluxo de caixa com a otimização da gestão de mão de obra
4
Horas de trabalho manual economizadas a cada folha de pagamento
94%
Redução no tempo gasto com a conciliação mensal de caixa
Ted Taylor entrou no ramo de restaurantes após uma carreira de 25 anos na indústria de semicondutores. Hoje, ele é um franqueado independente que opera três restaurantes que reúnem as marcas Schlotzsky’s e Cinnabon no Novo México.
Administrar restaurantes de serviço rápido significa conciliar a experiência do cliente com muito trabalho que ele nunca vê, como definir preços do cardápio, gerenciar equipes, fazer a manutenção de equipamentos e estabelecer políticas. Ted usa a tecnologia da OpenAI para dar conta de tudo isso mais rápido.
Com o ChatGPT, Ted acelera tarefas demoradas, como pesquisar e redigir textos. Ele também usa o ChatGPT Work para reunir e analisar grandes volumes de dados de preços, vendas, previsões, escalas e mão de obra, além de obter recomendações sobre os pontos que precisam de atenção em cada restaurante. Com isso, reduziu em 95% o tempo de reajuste de preços e economizou 4 horas a cada processamento da folha de pagamento.
"As recomendações do ChatGPT Work são tão boas que é muito mais rápido partir delas e depois fazer ajustes."
Reajustar os preços dos cardápios é uma tarefa anual que exige uma análise complexa dos custos das receitas, da popularidade dos itens, dos preços da concorrência local, do tamanho das porções e das diferenças de custos e margens entre os pedidos no restaurante e por delivery. Ted usa o ChatGPT Work para reunir esses fatores e receber recomendações de preços em 1 a 2 horas, em vez de 5 dias.
"Eu levava alguns dias de trabalho para analisar e definir o preço de cada item. Já o ChatGPT Work faz tudo em instantes e com mais profundidade."
Primeiro, Ted usa o ChatGPT Work para pesquisar e definir suas metas e estratégias de preços com base nas tendências de preços dos concorrentes locais, no tamanho das porções e na qualidade dos alimentos em comparação com a concorrência. Em seguida, ele fornece ao ChatGPT Work uma lista dos itens do cardápio organizados por categoria, com os preços atuais no restaurante e no delivery. Ele especifica o aumento geral desejado para cada conjunto de preços e quais itens devem receber aumentos maiores ou menores, baseando-se principalmente na análise anterior do ChatGPT.
Ele pode detalhar a análise adicionando o histórico de vendas de cada item e os preços dos fornecedores. O ChatGPT Work pode usar esses dados para estimar o impacto das mudanças de preços nas vendas e otimizar o preço de cada item de acordo com as metas de custo das mercadorias.
O ChatGPT Work entrega uma planilha com os preços recomendados para o restaurante e o delivery. Ele ainda relaciona as mudanças de preços a uma estratégia geral de precificação voltada a melhorar os resultados do negócio, como reter clientes, minimizar o impacto dos aumentos e posicionar melhor os adicionais.
Na primeira vez em que Ted usou o ChatGPT Work para definir preços, ele também fez a análise manualmente. "O ChatGPT Work fez uma comparação mais aprofundada do mercado local e me ajudou a evitar aumentos que tornariam alguns itens pouco competitivos", disse ele. Ted passou imediatamente a usar o ChatGPT para elaborar as recomendações iniciais.
Ted usa o ChatGPT Work para ajudar a gerenciar os custos de mão de obra de duas maneiras: acompanhando a utilização da mão de obra nos três restaurantes e testando uma forma melhor de montar a escala semanal.
Para analisar a mão de obra, Ted deu ao ChatGPT Work acesso somente de leitura aos dados de vendas e de pessoal. Ao executar a análise, o ChatGPT Work compara as horas previstas na escala, as orçadas e as efetivamente trabalhadas com as vendas previstas e realizadas. Ele também analisa as 12 semanas anteriores para levar em conta as lojas que costumam ficar acima ou abaixo das previsões de vendas. O relatório gerado sinaliza horas extras, turnos que duram mais do que o planejado e períodos com pessoal insuficiente, além de destacar os pontos que o gerente deve revisar.
Para testar a criação de escalas, Ted forneceu ao ChatGPT Work uma lista de funcionários com a função, o treinamento, a disponibilidade e a remuneração de cada um, além das necessidades de pessoal da loja para diferentes volumes de vendas. Ele e a gerente compararam a escala proposta pelo ChatGPT Work com a que ela montaria, identificaram regras que faltavam sobre quando reforçar a equipe nos períodos de maior movimento e refinaram as instruções para o ChatGPT Work.
Agora, o ChatGPT Work produz uma escala completa para essa unidade. A gerente confere a escala, faz ajustes se necessário e a insere no sistema de escalas do restaurante. Ted estima que uma escala mais eficiente possa, com o tempo, reduzir os custos de mão de obra remunerada por hora em um a dois pontos percentuais das vendas nos três restaurantes. Isso poderia acrescentar de US$ 50 mil a US$ 100 mil por ano ao fluxo de caixa livre, valor que poderia ser usado para aumentos salariais, bônus, investimentos no negócio ou maior distribuição de lucros.
Ted também usa o ChatGPT Work nas operações do dia a dia, desde a elaboração de políticas de RH até a conciliação de caixa e a gestão de solicitações de suprimentos e reparos.
Quando o Novo México passou a exigir que os restaurantes mantivessem um procedimento por escrito para incidentes envolvendo fluidos corporais, Ted usou o ChatGPT para redigir uma versão inicial em cerca de 30 segundos. Quando Ted precisou incluir uma política de uso de redes sociais no manual do funcionário, o ChatGPT o ajudou a redigir rapidamente orientações que depois foram revisadas por uma empresa externa de RH, sem nenhuma alteração.
Ted usa o ChatGPT Work para fazer a conciliação mensal de caixa dos três restaurantes. Ele envia os dados das transações em dinheiro e os registros bancários de cada loja, e o ChatGPT Work compara as transações com os depósitos correspondentes. A conciliação mensal levava três horas; agora, leva de 5 a 10 minutos. Ele também eliminou quatro horas de trabalho manual a cada ciclo de pagamento ao usar o ChatGPT Work para consolidar os dados da folha.
Para ajudar a manter o bom funcionamento dos restaurantes, Ted também usou o ChatGPT Work para criar um portal na web em que os funcionários podem solicitar suprimentos ou reparos. O portal envia notificações para um endereço de e-mail específico de Ted e acompanha o status de cada solicitação.
A forma como Ted usa o ChatGPT Work é prática para qualquer dono de uma pequena empresa. Ele fornece ao ChatGPT os mesmos dados e orientações que usaria para tomar uma decisão e compara o resultado com a forma como faria o trabalho por conta própria. À medida que ganha confiança nos resultados, ele amplia o uso para mais tarefas do negócio, sempre revisando os resultados antes de colocá-los em prática.
Para Ted, o valor do ChatGPT Work vai além das horas economizadas. Agora, ele pode fazer análises que talvez deixasse de lado e dedicar mais tempo aos clientes, aos funcionários e ao crescimento do negócio.


