Franšizojemalec s ChatGPT Work uskladi gotovino v 94 % manj časa

Ted Taylor je po 25-letni karieri v polprevodniški industriji vstopil v gostinstvo. Danes kot neodvisni franšizojemalec vodi tri restavracije po Novi Mehiki, ki poslujejo pod skupnima znamkama Schlotzsky’s in Cinnabon.

Vodenje restavracij s hitro postrežbo pomeni usklajevanje skrbi za dobro izkušnjo gostov s številnimi nalogami, ki jih gostje nikoli ne vidijo, kot so določanje cen na jedilniku, razporejanje zaposlenih, vzdrževanje opreme in priprava pravilnikov. Ted s tehnologijo OpenAI vse to opravi hitreje.

S ChatGPT Ted pospeši zamudna opravila, kot sta raziskovanje in priprava osnutkov, s ChatGPT Work pa zbira in analizira obsežne podatke o cenah, prodaji, napovedih, urnikih in delu zaposlenih ter pridobiva priporočila o tem, čemu mora v posamezni restavraciji nameniti pozornost. Tako čas za spremembo cen skrajša za 95 %, pri vsakem obračunu plač pa prihrani 4 ure.

Spreminjanje cen na jedilnikih je vsakoletna naloga, ki zahteva kompleksno analizo stroškov sestavin za posamezne jedi, priljubljenosti jedi, cen lokalnih konkurentov, velikosti porcij ter razlik v ekonomiki naročil v restavraciji in za dostavo. Ted s ChatGPT Work združi te dejavnike in priporočila za cene dobi v 1 do 2 urah namesto v 5 dneh.

Najprej s ChatGPT Work razišče in določi cenovne cilje ter strategije na podlagi gibanja cen pri lokalnih konkurentih, velikosti porcij in primerjave kakovosti hrane. Nato v ChatGPT Work vnese seznam jedi, razvrščenih po kategorijah, z njihovimi trenutnimi cenami v restavraciji in za dostavo. Določi, za koliko želi v celoti zvišati posamezno skupino cen in pri katerih jedeh naj bo zvišanje večje ali manjše, pri čemer se večinoma opira na predhodno analizo, ki jo je pripravil ChatGPT.

Analizo lahko še poglobi z dodajanjem preteklih podatkov o prodaji posameznih jedi in cen dobaviteljev. ChatGPT Work lahko s temi podatki oceni vpliv sprememb cen na prodajo in optimizira cene posameznih jedi glede na ciljne stroške blaga.

ChatGPT Work pripravi preglednico s priporočenimi cenami v restavraciji in za dostavo. Spremembe cen celo poveže s celovito cenovno strategijo za boljše poslovne rezultate, kot so ohranjanje strank, čim manj cenovnih šokov in optimalno umeščanje dodatkov k naročilu.

Ko je Ted prvič uporabil ChatGPT Work za določanje cen, je analizo opravil tudi ročno. »ChatGPT Work je opravil poglobljeno primerjavo lokalne ponudbe in mi pomagal preprečiti podražitve, zaradi katerih bi nekatere jedi postale nekonkurenčne,« je povedal. Ted je takoj začel uporabljati ChatGPT za pripravo začetnih priporočil.

Ted si s ChatGPT Work pomaga pri obvladovanju stroškov dela na dva načina: s pregledovanjem porabe delovnih ur v svojih treh restavracijah in s preizkušanjem boljšega načina priprave tedenskih urnikov.

Za analizo dela je Ted orodju ChatGPT Work omogočil dostop do podatkov o prodaji in delu zaposlenih, vendar le za branje. Ko zažene analizo, orodje primerja ure po urniku, ure, predvidene v proračunu, in dejansko opravljene ure z napovedano in dejansko prodajo. Pregleda tudi preteklih 12 tednov, da upošteva restavracije, ki redno presegajo prodajne napovedi ali za njimi zaostajajo. Pripravljeno poročilo opozori na nadure, izmene, ki trajajo dlje od načrtovanega, in obdobja s premalo osebja ter izpostavi, kaj naj vodja preveri.

Za preizkus priprave urnikov je Ted v ChatGPT Work vnesel seznam zaposlenih z njihovimi vlogami, usposobljenostjo, razpoložljivostjo in plačilom ter kadrovske potrebe restavracije pri različnih ravneh prodaje. Z vodjo restavracije sta primerjala urnik, ki ga je predlagal ChatGPT Work, s tistim, ki bi ga pripravila sama. Ugotovila sta, katera pravila o vključevanju dodatnega osebja ob povečanem obisku manjkajo, in dopolnila navodila za ChatGPT Work.

ChatGPT Work zdaj za to restavracijo pripravi celoten urnik. Vodja ga pregleda, po potrebi prilagodi in vnese v sistem restavracije za razporejanje dela. Ted ocenjuje, da bi lahko z boljšim razporejanjem dela sčasoma v vseh treh restavracijah delež stroškov dela po urni postavki v prihodkih od prodaje zmanjšal za eno do dve odstotni točki. To bi lahko letno prineslo od 50.000 do 100.000 USD dodatnega prostega denarnega toka za višje plače, nagrade, naložbe v podjetje ali večja izplačila dobička.

Ted uporablja ChatGPT Work tudi pri vsakodnevnem poslovanju, od priprave kadrovskih pravilnikov do usklajevanja gotovinskega poslovanja ter obravnave zahtevkov za potrebščine in popravila. 

Ko je Nova Mehika od restavracij začela zahtevati pisni postopek za ukrepanje ob onesnaženju s telesnimi tekočinami, je Ted s ChatGPT pripravil osnutek v približno 30 sekundah. Ko je za priročnik za zaposlene potreboval pravilnik o uporabi družbenih omrežij, mu je ChatGPT pomagal hitro pripraviti smernice. Zunanje kadrovsko podjetje jih je pozneje pregledalo in pustilo nespremenjene.

Ted s ChatGPT Work vsak mesec usklajuje gotovinsko poslovanje svojih treh restavracij. Naloži podatke o gotovinskih transakcijah in bančne izpiske vsake restavracije, ChatGPT Work pa transakcije primerja z ustreznimi pologi. Mesečno usklajevanje je prej trajalo tri ure, zdaj pa traja od 5 do 10 minut. Pri vsakem obračunu plač je prihranil tudi štiri ure ročnega dela, saj s ChatGPT Work pripravi povzetek vhodnih podatkov za obračun.

Za nemoteno delovanje restavracij je Ted s ChatGPT Work izdelal tudi spletni portal, na katerem lahko zaposleni oddajo zahtevke za potrebščine ali popravila. Portal ga obvešča prek namenskega e-poštnega naslova in spremlja stanje vsakega zahtevka.

Tedov pristop k uporabi ChatGPT Work je uporaben za vsakega lastnika malega podjetja. V ChatGPT vnese iste podatke in smernice, ki bi jih sam uporabil pri odločanju, nato pa rezultat primerja s tem, kako bi delo opravil sam. Ko pridobiva zaupanje v rezultate, uporabo širi na druge naloge v podjetju, pri čemer rezultate pred uporabo vedno pregleda.

Za Teda vrednost orodja ChatGPT Work ni le v prihranjenih urah. Zdaj lahko opravi analize, ki bi jih sicer morda izpustil, ter več časa nameni gostom, zaposlenim in rasti podjetja.