Ted Taylor は、半導体業界で25年間のキャリアを積んだ後にレストラン業界に参入しました。現在、彼はニューメキシコ州全体で Schlotzsky's と Cinnabon の共同ブランドレストラン3店を運営する独立系フランチャイズオーナーです。
クイックサービスレストランの経営では、顧客体験と、メニューの価格設定、人員配置、設備のメンテナンス、ポリシーなど、顧客からは見えない多くの業務の両立が求められます。Ted は OpenAI のテクノロジーを活用して、こうした業務すべてをより迅速にこなしています。
Ted は ChatGPT を使ってリサーチや文書作成といった時間のかかる作業を加速させ、さらに ChatGPT Work を使って価格、売上、予測、スケジュール、労働に関する大量のデータを収集・分析し、各レストランがどこに注意を払うべきかについての推奨を得ています。これにより価格改定の時間を95%削減し、給与計算にかかる時間を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オーナー
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、地域の競合価格、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時間で価格の推奨を得ています。
「以前は商品ごとの価格を分析して導き出すのに数日の作業が必要でしたが、ChatGPT Work はわずかな時間でそれをこなし、しかもより徹底的に行います。」—Ted Taylor、Schlotzsky's および Cinnabon 独立系フランチャイズオーナー
Ted はまず ChatGPT Work を使って、地域の競合の価格動向、ポーションサイズ、相対的な食材の品質に基づき、価格目標と価格戦略をリサーチして策定します。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商品リストを ChatGPT Work に渡します。そして、各価格帯を全体でどれだけ値上げしたいか、どの商品は大きく、どの商品は小さく値上げすべきかを指定します。これは主に ChatGPT の事前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もできます。ChatGPT Work はこれらの入力を用いて、価格変更による売上への影響を推定し、原価目標に沿って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ために設計された全体的な価格戦略と、価格変更を関連付けることもあります。
Ted が初めて ChatGPT Work を価格設定に使ったとき、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ってしまうような値上げを避ける助けになりました」と彼は言います。Ted はすぐに、最初の推奨を開発するために ChatGPT を使う方針に切り替えました。
労働力の最適化とキャッシュフロー解放の方法を見つける
Ted は ChatGPT Work を使って、2つの方法で人件費の管理を支援しています。3つのレストラン全体の労働時間の状況を確認することと、週次スケジュールのより良い作成方法を試すことです。
労働分析のために、Ted は ChatGPT Work に売上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、予定された時間、予算化された時間、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週間を確認して、売上予測を常に上回ったり下回ったりする店舗を考慮します。その結果のレポートは、残業、予定より長く続くシフト、カバレッジのギャップを指摘し、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のために、Ted は ChatGPT Work に、各従業員の役割、トレーニング、勤務可能時間、給与を含む従業員名簿と、異なる売上レベルでの店舗の人員ニーズを渡しました。彼とマネージャーは ChatGPT Work が提案したスケジュールと彼女が作成したものを比較し、繁忙期にいつ人員を追加すべきかというルールの欠落を特定し、ChatGPT Work への指示を改善しました。
ChatGPT Work は現在、その店舗の完全なスケジュールを作成します。マネージャーが確認し、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、3つのレストランすべてで時間給の人件費を売上の1〜2パーセントポイント削減できる可能性があり、それにより賃上げ、ボーナス、事業への投資、増配などに活用できる年間50,000〜100,000ドルのフリーキャッシュフローが追加される可能性があると見積もっています。
ChatGPT Work によるバックオフィス業務の加速
Ted はまた、人事ポリシーの策定から現金の照合、備品や修理の依頼管理まで、日々の業務にも 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持を義務付けたとき、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ときも、ChatGPT が迅速にガイダンスの草案を作成し、外部の人事会社が変更を一切加えることなく確認しました。
Ted は ChatGPT Work を使って、3つのレストランの月次現金照合を行っています。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分で済みます。また、ChatGPT Work を使って給与計算の入力を要約することで、毎回の給与サイクルから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、Ted は ChatGPT Work を使って、従業員が備品や修理を依頼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、各依頼のステータスを追跡します。
事業を運営するだけでなく、改善するための時間をさらに
テッド氏のChatGPT Workの活用方法は、どんな中小企業のオーナーにとっても実践的なものです。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、その出力を自分が行う作業と比較します。結果に自信を深めるにつれて、ビジネス全体のより多くのタスクに活用範囲を広げ、実行する前に必ず結果を確認しています。
テッド氏にとって、ChatGPT Workの価値は節約できる時間だけではありません。今では、他であれば省略してしまいかねない分析も行え、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。