Ted Taylorは、半導体業界で25年間のキャリアを経て飲食業界に入りました。現在、彼はニューメキシコ州全域で3店舗のSchlotzsky'sとCinnabonの共同ブランドレストランを運営する独立系フランチャイズ加盟店です。
ファストフードレストランの運営には、メニュー価格設定、人員配置、設備のメンテナンス、方針など、顧客には見えない多くの業務と顧客体験のバランスを取ることが求められます。TedはOpenAIのテクノロジーを活用し、これらすべての業務をより迅速にこなしています。
TedはChatGPTで調査や文章作成といった時間のかかるタスクを高速化し、ChatGPT Workを使って価格、売上、予測、スケジュール、労働に関する膨大なデータを収集・分析し、各レストランが注意を必要とする点についての推奨を得ることで、価格改定の時間を95%削減し、給与計算を4時間短縮しました。
「ChatGPT Workの推奨は非常に優れているので、そこから始めて調整を加える方がはるかに速いです。」—Ted Taylor、Schlotzsky'sおよびCinnabon独立系フランチャイズ加盟店
3つの市場のメニュー価格を数分で改定
メニューの価格改定は、レシピのコスト、商品の人気度、地元の競合の価格、ポーションサイズ、店内注文とデリバリー注文の異なる経済性を複雑に分析する必要がある年次の取り組みです。TedはChatGPT Workを使ってこれらの要素をまとめ、5日間ではなく1〜2時間で価格に関する推奨を得ています。
「以前は商品ごとの価格を分析して導き出すのに数日の仕事が必要でしたが、ChatGPT Workは一瞬で処理し、より徹底的に行ってくれます。」—Ted Taylor、Schlotzsky'sおよびCinnabon独立系フランチャイズ加盟店
Tedはまず、ChatGPT Workを使って、地元の競合の価格動向、ポーションサイズ、相対的な食品の品質に基づいて、価格目標と価格戦略を調査・策定します。次に、現在の店内価格とデリバリー価格を含むカテゴリ別のメニュー項目リストをChatGPT Workに渡します。各価格帯を全体でどれだけ値上げするか、そしてどの項目をより大きく、あるいは小さく値上げすべきかを指定します。これは主にChatGPTによる先行の分析に基づくものです。
商品ごとの販売履歴やサプライヤーの価格を追加することで、分析をより詳細にすることができます。ChatGPT Workはこれらの入力を用いて、価格変更が売上に与える影響を推定し、売上原価目標を中心に商品ごとの価格を最適化できます。
ChatGPT Workは、推奨される店内価格とデリバリー価格を含むスプレッドシートを返します。さらに、顧客維持、価格ショックの最小化、アドオンの最適な配置といったビジネス成果を最適化するように設計された全体的な価格戦略との関連も示してくれます。
Tedが初めてChatGPT Workを価格設定に使った際、手作業でも同じ分析を行いました。「ChatGPT Workはより深い地域比較を行い、一部の商品が競争力を失うような値上げを避けるのに役立ちました」と彼は言います。Tedはすぐに、最初の推奨を作成するためにChatGPTを使う方法に切り替えました。
労働力を最適化しキャッシュフローを解放する方法を見つける
TedはChatGPT Workを2つの方法で人件費の管理に役立てています。3つのレストラン全体の労働状況をレビューすることと、週次スケジュールのより良い作成方法をテストすることです。
労働分析のために、TedはChatGPT Workに販売データと労働データへの読み取り専用アクセスを与えました。分析を実行すると、予定時間、予算時間、実際の時間を予測売上および実際の売上と比較します。また、過去12週間をレビューして、売上予測を常に上回ったり下回ったりする店舗も考慮します。その結果のレポートは、残業、予定より長く続くシフト、カバレッジの不足を指摘し、マネージャーが確認すべき点を強調表示します。
スケジューリングのテストでは、Tedは各従業員の役割、研修状況、勤務可能時間、給与を含む従業員名簿と、異なる売上レベルにおける店舗の人員ニーズをChatGPT Workに渡しました。彼とマネージャーは、ChatGPT Workが提案したスケジュールとマネージャーが作成していたものを比較し、繁忙期にいつ人員を追加すべきかについての不足していたルールを特定し、ChatGPT Workへの指示を改良しました。
ChatGPT Workは現在、その店舗の完全なスケジュールを作成しています。マネージャーが内容を確認し、必要に応じて調整を加え、レストランのスケジューリングシステムに入力します。Tedは、より良いスケジューリングによって最終的に3つのレストランすべてで売上の1〜2ポイントにあたる時間給労働コストを削減できると見積もっており、これは毎年50,000ドルから100,000ドルのフリーキャッシュフローを生み出し、賃上げ、ボーナス、事業への投資、増配に活用できる可能性があります。
ChatGPT Workでバックオフィス業務を高速化
Tedはまた、人事方針の策定から現金照合、備品や修理の要望の管理まで、日常業務にもChatGPT Workを活用しています。
ニューメキシコ州がレストランに体液事故の書面による手順の保管を義務付けた際、TedはChatGPTを使って約30秒で草案を作成しました。従業員ハンドブック用のソーシャルメディアポリシーが必要になった際も、ChatGPTが素早く指針の草案を作成し、後に外部の人事会社が修正を加えることなくレビューしました。
TedはChatGPT Workを使って、3つのレストランの現金を毎月照合しています。各店舗の現金取引データと銀行記録をアップロードすると、ChatGPT Workが取引と対応する入金を比較します。月次照合には以前は3時間かかっていましたが、現在は5〜10分で完了します。また、ChatGPT Workを使って給与の入力データを要約することで、毎回の給与計算サイクルから4時間の手作業を削減しました。
レストランの円滑な運営を支援するために、TedはChatGPT Workを使って、従業員が備品や修理を申請できるウェブポータルも構築しました。このポータルは専用のメールアドレスを通じて彼に通知し、各申請の状況を追跡します。
事業をただ運営するだけでなく、改善するための時間
Ted氏のChatGPT Workの活用方法は、どんな小規模ビジネスのオーナーにとっても実用的です。彼はChatGPTに、自分が意思決定に使うのと同じデータとガイドラインを与え、その出力を自分自身が作業する場合と比較します。結果への確信が深まるにつれ、ビジネス全体のより多くのタスクへ活用範囲を広げていきましたが、実行前には必ず結果を確認しています。
Ted氏にとって、ChatGPT Workの価値は節約できた時間にとどまりません。今では、それがなければ省略していたかもしれない分析を行い、顧客や従業員、そしてビジネスの成長に多くの時間を費やせるようになりました。