مدیریت رستوران با هوش مصنوعی و راهکارهای هوشمند کاهش هزینه های پنهان
اگه مالک یک رستوران باشید، متوجه این موضوع هستید که سودآوری در رستوران صرفا به مقدار فروش بستگی نداره. سودآوری رستوران به مدیریت نشت نقدینگی و هزینه ها بشدت وابستست. مدیریت رستوران با هوش مصنوعی این فرآیند رو بهتر میکنه که در ادامه بهش میپردازیم.
به این نشتی هایی که در رستوران به وجود میاد، هزینه های نامرئی میگن. این هزینه ها ممکنه داخل ترازنامه های عادی به چشم نیان، ولی مستقیما روی سود خالص تاثیر میزارن. (پس نباید به سادگی از کنارشون گذشت)
این هزینه ها میتونن از موارد زیر به وجود بیان:
- انبار بیش از حد پر باشه که ممکنه باعث حبس سرمایه و افت کیفیت مواد اولیمون میشه
- پرسنل موجودی رو اشتباه ثبت کنه، صادر کردن فاکتور ها به درستی اتفاق نیوفته
- تفاوت موجودی دفتری ثبت شده با موجودی واقعی که ممکنه بر اثر سرقت، گم شدن یا عدم ثبت خروجی ها به وجود بیاد. (این خطا ها باعث نشت موجودی 2 تا 5 درصدی بشه)
- نبود سیستم مناسب که هزینه لحظه ای مواد اولیه رو با فروش مقایسه کنه، باعث میشه که رستورانمون با وجود فروش زیاد توانایی بازسازی مجدد موجودی انبار رو نداشته باشه. (به اون سود صوری میگن)
- فاصله زمانی بین تغییر تورم و قیمت باعث میشه هزینش از جیب ذینفعان پرداخت بشه
- وقتی تغییرات با تاخیر ثبت بشن، باعث میشه فرصت پیشگیری از نشت و کمبود موجودی از دست بره
- تیم فروش وقتی اطلاعات دقیق و بروزی از موجودی نداشته باشه، باعث میشه اقلامی که موجود نیستن رو به مشتری بفروشه که این باعث مرجوعی کالا و کاهش اعتبار برند رستوران میشه
- در بازاری که پر نوسانه، اگه گزارش ها به صورت ماهانه باشن، ریسک تصمیم گیری با استفاده از اونا بشدت زیاد میشه
هوش مصنوعی در کاهش هزینهها و ضایعات رستوران
حفظ حاشیه سود در صنعت رستوران داری و مدیریت زنجیره تأمین غذا با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین امروزه یکی از نیاز های جدا نشدنی این صنعته.
دلیل این حرفم اینه که بررسی ها رو میشه با این الگوریتم ها بصورت چند وجهی و در نظر گرفتن عوامل مختلف و تاثیرگذار انجام بدیم. این کار باعث میشه که موجودی بلااستفاده در انبار کاهش پیدا کنه، شفافیت مالی به وجود بیاد و تصمیم گیری بر اساس داده صورت بگیره و هزینه های عملیاتی کاهش پیدا کنه.
مدیریت رستوران با هوش مصنوعی در بخش انبارداری، باعث میشه امتیازات زیر رو داشته باشیم:
- با بررسی تراکنش ها میشه الگوی مصرف در روز های هفته، تعطیلات رسمی، رویداد های محلی و … رو شناسایی کرد
- الگوریتم های پیشرفته میتونن با استفاده از داده های هواشناسی و ترافیک های شهری، تعداد مشتری ها در ساعات آینده رو دقیق تر تحلیل کنن
- مدل های پیش بینی هوش مصنوعی اگه جایگزین مدل های آماری کلاسیک بشن، میتونن تا 30 درصد خطای پیش بینی تقاضا رو کاهش بدن و این باعث میشه هزینه های انبارداری به طور چشمگیری کاهش پیدا کنه
- فرمول نقطه سفارش دیگه یک عدد ثابت نیست و با معیار هایی مثل نوسان های زمان تحویل تامین کننده و نرخ مصرف لحظه ایی محاسبه میشه
- با بررسی انبار از حبس سرمایه در انبار جلوگیری میشه و به ما راجب کالا های با نرخ گردش پایین هشدار میده
- از خرید بیش از حد یک کالا جلوگیری میشه
- با الگوریتمی برای پیش بینی سرعت مصرف به ما هشدار میده که کدوم یکی از مواد قبل از انقضاشون مصرف نمیشن
- تحلیل کردن داده های تاریخی توسط هوش مصنوعی باعث میشه زمان های افت قیمت فصلی رو شناسایی کنیم و به عمده فروشی ها پیشنهاد خرید انبوه بدیم
- بر اساس شاخص های زمان تحویل، ثبات کیفیت و قیمت، تامین کننده ها رتبه بندی میشن
پیشبینی تقاضا، کلید حل چالش مازاد یا کمبود نیرو در رستورانهای زنجیرهای
یکی از چالش های مهم رستوران اینه که بشه به درستی ظرفیت پرسنل رو با تقاضای متغیر تطبیق بدیم. یعنی با توجه به نیاز رستورانمون در ساعات مختلف تعداد پرسنلمون رو تنظیم کنیم.
نبود تعادل در تعداد پرسنل باعث میشه از دو جهت افزایش نرخ هزینه ی دستمزد نسبت به فروش یا افزایش زمان انتظار مشتری و افت کیفیت سرویس دهی، رستورانمون ضربه ببینه.
مسئله های دیگه ایم که باید درنظرشون بگیریم اینه که بهره وری پرسنل بعد از 8 ساعت کار مداوم به شدت افت میکنه و هزینه دستمزد اضافه کاری تا یک و نیم برابر افزایش پیدا میکنه. همچنین باید فشار های کاری به صورت عادلانه تقسیم بشه تا نرخ ترک خدمت کارکنان کم تر بشه.
یک سیستم مجهز به هوش مصنوعی میتونه با انجام فرآیند های زیر هزینه نیروی کار رو برامون بهینه کن:
- با استفاده از مدل های یادگیری ماشین که بر اساس داده های فروش و تاریخ اونا آموزش دیده تعداد بهینه پرسنل رو برای هر شیفت تعیین میشه کرد
- شناسایی هوشمند ساعات پیک و شلوغ رستوران فراخوانی کارکنانی که پاره وقت کار میکنن رو بهینه میکنه و فقط در زمان های شلوغی در رستوران حضور پیدا میکنن
- میشه با در نظر گرفتن تعطیلات و مراسمات مختلف تغییرات الگوی مصرف رو رصد کرد
- سیستم های دقیق باعث میشه برنامه های کاری 1 یا 2 هفته قبل به کارکنان تحویل داده باشه که باعث ایجاد تعادل بیشتر بین زندگی و کارشون میشه و تمایل برای موندنشون بیشتر میشه
- هزینه ی استخدام و آموزش یک پرسنل جدید تا حد زیاد کاهش پیدا میکنه (هزینه ی استخدام و آموزش یک نیروی جدید در رستوران چیزی حدود 15 تا 25 درصد حقوق سالانه ی اونه)
از تحلیل دستی تا AI و تحول در مهندسی منو برای رستورانهای زنجیرهای و کوچک
یک منوی خوب تاثیرشو روی تمامی بخش های یک رستوران میزاره و چرخ دنده ی مهم هر رستورانه. اگه این مهندسی منو به صورت هوشمند و با هوش مصنوعی اتفاق بیوفته باعث میشه به صورت لحظه ایی منوی ما بهینه بشه.
مهندسی منو بصورت لحظه ایی و بهینه باعث میشه در ساعات مختلف میانگین فروش و پرداخت رو افزایش بدیم. همچنین باعث میشه عملکرد کارکنان و فشار کاری بهینه بشه.(هرچی از مهندسی منوی اصولی و خوب بگم کم گفتم)
اگه دوست داشتید و خواستید میتونید مقاله ی استراتژی های مهندسی منو برای افزایش نرخ گردش میز رو بخونید تا خودتون منوی رستورانتون رو مهندسی کنید.
هوش مصنوعی با تحلیل داده های مختلف رستورانمون میتونه در مهندسی منو کمکمون کنه:
- دسته بندی اصولی منو به چهار دسته بندی پر استفاده ی
- محبوبیت بالا، سود بالا
- محبوبیت بالا، سود پایین
- محبوبیت پایین، سود بالا
- محبوبیت پایین، سود پایین
- ساعات پیک رستوران مدلسازی میشن و قیمت گذاری به گونه ایی انجام میشه تا حاشیه سود بیشتری دریافت کنیم
- هوش مصنوعی در ساعات خلوت و افت تقاضا پیشنهاد های رقابتی و بسته های ترکیبی ارائه میده تا هزینه های ثابت مثل اجاره و حقوق پرسنل پوشش داده بشن
- مواد غذایی که زود فاسد میشن یا نزدیک به تاریخ انقضاشون نزدیکه، سیستم به صورت اتوماتیک قیمتشو کاهش میده یا در صدر پیشنهادات قرارش میده
- سیستم با توجه به آیتم های سفارش داده شده یا تاریخچه خرید مشتری، آیتم های مکمل رو با حاشیه سود بالا پیشنهاد میده
- هوش مصنوعی با محدود کردن گزینه های هر دسته و برجسته کردن آیتم های ویژه، فرآیند تصمیم گیری رو راحت تر میکنه
- از کلمات کلیدی استفاده میکنه که نرخ کلیک و اقدام رو افزایش میدن
بازگشت سرمایه (ROI) در نرمافزارهای هوشمند رستورانی
نرم افزار های قدیمی فروش و مدیریت رستوران و POS به دلیل معماری قدیمی، یک مانع بزرگ برای استقرار هوش مصنوعی و مدل اشتراکی بهینه در ساختارشون وجود داره.
سیستم های قدیمی (مخصوصا موجود در بازار ایران) یکپارچگی کمی برای بخش های مختلف رستوران ایجاد میکنن و گاها پیچیدگی ها رو به جای اینکه کم کنن، بیشترم میکنن!
چالشایی که ما با استفاده از این سیستم ها برامون ایجاد میشه شامل موارد زیره:
- اجازه دسترسی مستقیم و امن به داده های تراکنشی وجود نداره که ما بتونیم اونو به یک سیستم هوش مصنوعی جداگانه متصل کنیم
- زیر ساخت های قدیمی نمیتونن پردازش الگوریتم های سنگین یادگیری ماشینو انجام بدن و این سیستم ها هم قابلیت ارسال داده های به محیط های ابری رو ندارن
- ما به تأمین کننده های این سیستم ها وابسته ایم و ارتقای سیستم و اتصال اون به سیستم های جانبی هزینه های وحشتناکی برامون به همراه میاره
برای اینکه دلیل استفاده نکردن از چنین سیستم هایی که ساختار قدیمی دارن، بهتر نمایان بشه کافیه زمان بازگشت سرمایه در این حالت و استفاده از نرم افزار های مبتنی بر اشتراک SaaS رو باهم بررسی کنیم.
سیستم های قدیمی به دلیل اینکه هزینه اولیه زیادی دارن (بدون در نظر گرفتن هزینه های پنهانی مثل پشتیبانی و افزونه های مورد نیازی که بعدا نیازشون حس میشه)، بازگشت سرمایه معمولا چیزی بین 6 تا 12 ماه میشه.
در طرف دیگه سیستم های مدرنی که با سیستم اشتراکی و ابری کار میکنن چون هزینه ی اولیشون در مقایسه با سیستم های قدیمی به طور چشمگیری پایینه، زمان بازگشت سرمایه میتونه به کمتر از 5 ماه کاهش پیدا کنه! (این اختلاف کمی نیست)
لُپ کلام
یک انتخاب آگاهانه میتونه مارو از سیلاب هزینه های نامرئی نجات بده. سیستمی رو انتخاب کنید که حتی اگه در حال حاضر بخش کوچیکی ازش از هوش مصنوعی استفاده میکنه، اما در ادامه با ساختار یکپارچش بتونه تمامی بخش ها رو به اون مجهز کنه.
به شما پیشنهاد میکنم مقاله ی راهنمای جامع سیستم مدیریت یکپارچه فروش و POS رو بخونید تا در انتخاب کردن و تغییر سیستمتون آگاهانه تر عمل کنید.
