Ted Taylor는 반도체 업계에서 25년간의 경력을 쌓은 후 외식 사업에 뛰어들었습니다. 현재 그는 뉴멕시코 주 전역에서 3개의 공동 브랜드 Schlotzsky's 및 Cinnabon 매장을 운영하는 독립 프랜차이즈 사업자입니다.
퀵서비스 레스토랑 운영은 고객 경험과 함께 메뉴 가격 책정, 인력 운영, 장비 유지보수, 정책 등 고객에게 보이지 않는 수많은 업무의 균형을 맞추는 일을 의미합니다. Ted는 OpenAI 기술을 활용해 이 모든 작업을 더 빠르게 처리합니다.
Ted는 ChatGPT를 통해 조사와 초안 작성 같은 시간이 많이 걸리는 작업의 속도를 높이고, ChatGPT Work를 사용해 가격, 매출, 예측, 일정, 인건비에 관한 방대한 데이터를 수집·분석하며 각 매장이 주의를 기울여야 할 부분에 대한 권고를 받아 재가격 책정 시간을 95% 줄이고 급여 처리 시간을 4시간 단축했습니다.
"ChatGPT Work의 권고가 워낙 좋아서, 거기서 시작해 조정하는 편이 훨씬 빠릅니다."—Ted Taylor, Schlotzsky's 및 Cinnabon 독립 프랜차이즈 사업자
3개 권역의 메뉴를 몇 분 만에 재가격 책정
메뉴 재가격 책정은 레시피 원가, 메뉴 인기, 지역 경쟁사 가격, 1인 분량, 매장 내 주문과 배달 주문의 상이한 경제성에 대한 복잡한 분석이 필요한 연례 작업입니다. Ted는 ChatGPT Work를 사용해 이러한 요소들을 통합하고 5일 대신 1 - 2시간 만에 가격 권고를 받습니다.
"예전에는 항목별 가격을 분석하고 도출하는 데 며칠의 작업이 걸렸습니다. 반면 ChatGPT Work는 순식간에 처리하며 더욱 철저하게 분석합니다."—Ted Taylor, Schlotzsky's 및 Cinnabon 독립 프랜차이즈 사업자
Ted는 먼저 ChatGPT Work를 사용해 지역 경쟁사의 가격 추세, 1인 분량, 상대적인 음식 품질을 바탕으로 가격 목표와 가격 전략을 조사하고 수립합니다. 그런 다음 현재 매장 내 및 배달 가격이 표시된 항목별 메뉴 목록을 분류하여 ChatGPT Work에 제공합니다. 그는 각 가격 그룹을 전반적으로 얼마나 인상할지, 어떤 메뉴에 인상폭을 크게 또는 작게 할지 지정하며, 이는 대체로 앞서 ChatGPT의 분석에 기반합니다.
그는 항목별 판매 이력과 공급업체 가격을 추가함으로써 분석을 더 상세하게 만들 수 있습니다. ChatGPT Work는 이러한 입력을 사용해 가격 변경이 매출에 미치는 영향을 추정하고 상품 원가 목표를 중심으로 항목별 가격을 최적화할 수 있습니다.
ChatGPT Work는 권장 매장 내 및 배달 가격이 담긴 스프레드시트를 반환합니다. 심지어 가격 변경을 고객 유지, 가격 충격 최소화, 추가 옵션의 최적 배치 같은 비즈니스 성과를 최적화하기 위한 전반적인 가격 전략과 연계해 설명해 줍니다.
Ted가 처음으로 ChatGPT Work로 가격 책정을 했을 때, 수작업으로도 동일한 분석을 진행해 보았습니다. "ChatGPT Work는 더 깊이 있는 지역 비교를 해주었고, 일부 메뉴가 경쟁력을 잃게 만들 수 있는 인상을 피하도록 도와주었습니다"라고 그는 말했습니다. Ted는 즉시 첫 권고안을 개발하는 데 ChatGPT를 사용하는 방식으로 전환했습니다.
인건비 최적화와 현금 흐름 확보 방안 찾기
Ted는 ChatGPT Work를 사용해 두 가지 방식으로 인건비 관리를 지원받습니다: 3개 매장의 인건비 추이를 점검하는 것과 주간 근무 일정을 짜는 더 나은 방법을 시험하는 것입니다.
인건비 분석을 위해 Ted는 ChatGPT Work에 자신의 매출 및 인건비 데이터에 대한 읽기 전용 접근 권한을 부여했습니다. 분석을 실행하면 예정된 시간, 예산 시간, 실제 근무 시간을 예상 매출 및 실제 매출과 비교합니다. 또한 매출 예측을 지속적으로 상회하거나 하회하는 매장을 고려하기 위해 이전 12주의 데이터를 검토합니다. 결과 보고서는 초과 근무, 계획보다 길어지는 교대 근무, 근무 공백을 표시하고 관리자가 검토해야 할 사항을 강조합니다.
일정 수립 시험을 위해 Ted는 각 직원의 역할, 교육 이수, 근무 가능 시간, 급여가 담긴 직원 명단과 함께 다양한 매출 수준에서의 매장 인력 수요를 ChatGPT Work에 제공했습니다. 그는 관리자와 함께 ChatGPT Work가 제안한 일정을 관리자가 직접 짰을 일정과 비교하고, 혼잡 시간대에 인력을 추가해야 하는 시점에 관한 누락된 규칙을 파악했으며, ChatGPT Work의 지침을 다듬었습니다.
이제 ChatGPT Work가 해당 매장의 전체 일정을 작성합니다. 관리자가 확인하고 필요하면 조정한 뒤 레스토랑의 일정 시스템에 입력합니다. Ted는 더 나은 일정 수립이 결국 3개 매장 전체에서 매출 대비 시급 인건비를 1~2퍼센트포인트 줄일 수 있으며, 이는 임금 인상, 보너스, 사업 투자 또는 이익 배분 증가에 활용할 수 있는 연간 $50,000에서 $100,000의 잉여 현금 흐름을 추가할 수 있다고 추산합니다.
ChatGPT Work로 백오피스 업무 가속화
Ted는 또한 HR 정책 수립부터 현금 대사, 물품 및 수리 요청 관리에 이르기까지 일상 운영에도 ChatGPT Work를 사용합니다.
뉴멕시코 주가 레스토랑에 체액 사고 대응 서면 절차를 갖추도록 요구하기 시작했을 때, Ted는 ChatGPT를 사용해 약 30초 만에 초안을 작성했습니다. 직원 핸드북에 소셜 미디어 정책이 필요했을 때도 ChatGPT가 신속하게 가이드 초안을 작성해 주었고, 외부 HR 업체가 나중에 검토했지만 수정 사항은 전혀 없었습니다.
Ted는 ChatGPT Work를 사용해 3개 매장의 현금을 매월 대사합니다. 각 매장의 현금 거래 데이터와 은행 기록을 업로드하면 ChatGPT Work가 거래 내역을 해당 입금 내역과 비교합니다. 월간 대사에는 예전에 3시간이 걸렸지만, 이제는 5-10분이 걸립니다. 또한 ChatGPT Work로 급여 입력 자료를 요약함으로써 매 급여 주기마다 4시간의 수작업을 줄였습니다.
레스토랑이 원활하게 운영되도록 돕기 위해, Ted는 직원이 물품이나 수리를 요청할 수 있는 웹 포털을 ChatGPT Work로 구축하기도 했습니다. 이 포털은 전용 이메일 주소를 통해 그에게 알리고 각 요청의 상태를 추적합니다.
사업을 운영하는 데 그치지 않고 개선할 시간 더 많이 확보
Ted가 ChatGPT Work를 활용하는 방식은 소규모 사업주라면 누구에게나 실용적입니다. 그는 ChatGPT에 자신이 의사결정을 내릴 때 사용했을 것과 동일한 데이터와 가이드라인을 제공하고, 그 결과물을 직접 작업했을 때의 방식과 비교합니다. 결과에 대한 확신이 커짐에 따라 사업 전반의 더 많은 업무로 활용 범위를 넓혀가며, 항상 실행하기 전에 결과를 검토합니다.
Ted에게 ChatGPT Work의 가치는 절약된 시간 이상입니다. 이제 그는 원래라면 건너뛰었을 분석을 수행할 수 있고, 고객과 직원, 그리고 사업 성장에 더 많은 시간을 쏟을 수 있습니다.